概要
LLM のコンテキストウィンドウには上限がある。会話が長くなると古い情報を捨てるか圧縮する必要があり、その戦略設計は AI コーディングエージェントの中心課題。
Claude Code の5つの圧縮戦略
軽量な処理から順にカスケードとして適用される:
- Microcompact — 古いツール結果を時間ベースで消去(API 呼び出し不要)
- Context Collapse — 会話の部分範囲を要約で置換(直近の文脈は保持)
- Session Memory — 重要情報を別ファイルに永続化(
/compact手動実行時にも使用) - Full Compact — 履歴全体を包括的に要約(auto-compact: 約33Kトークンのバッファ残し)
- PTL Truncation — 最も古いメッセージ群を切り落とす最終手段
カスケードの流れ
ツール結果バジェッティング → Microcompact → Context Collapse → Full Compact → PTL Truncation
実用的な対策
- タスクの区切りで
/compactを手動実行する - 圧縮で失われたくない情報は
CLAUDE.mdに記載する - 異なるタスク間では
/clearでリセットする - 大きな出力はサブエージェントに委任する
関連ページ
- Claude Code — この圧縮戦略を実装しているツール
- LLM Wiki パターン — 知識の永続化という関連アプローチ
ソース記事
- Claude Code のコンテキスト圧縮戦略 — ソースコードから見える5つのアプローチ — 2026-04-02