コンテキスト圧縮

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:

1. Microcompact — 古いツール結果を時間ベースで消去（API 呼び出し不要）
2. Context Collapse — 会話の部分範囲を要約で置換（直近の文脈は保持）
3. 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）
4. 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）
5. 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