投稿者 global-ai-media 
Geminiアプリなどの対話型AIサービスにおいて、過去の会話やアップロードした文書の内容が「忘れられる」現象が報告されています。本記事では、アプリ版と基盤モデルの仕様の違い、そして日本企業が長文ドキュメントや複雑なタスクをAIに扱わせる際に留意すべき「コンテキストウィンドウ」のマネジメントについて解説します。
「AIが忘れる」現象の正体：アプリとモデルのギャップ
最近、Googleの対話型AIサービス「Geminiアプリ」を利用しているユーザーから、「会話が長くなると、直近の一定量（約32kトークンなど）より前の情報を忘れてしまう」という指摘が挙がっています。これはGeminiに限らず、ChatGPTなどのチャットインターフェースを持つAIサービス全般で議論されるテーマですが、ここには重要な誤解と実務上の落とし穴があります。
まず理解すべきは、「提供されるアプリの仕様」と「裏側にあるAIモデルの実力」は別物であるという点です。Gemini 1.5 Proなどの最新モデル自体は、100万〜200万トークン（日本語で数百万文字相当）という極めて長い文脈（コンテキスト）を一度に処理する能力を持っています。しかし、一般ユーザー向けの「チャットアプリ」として提供される際、応答速度の維持やサーバーコストの最適化、そしてユーザー体験の観点から、一度に保持できる記憶容量（メモリ）に意図的な制限がかけられているケースが一般的です。
コンテキストウィンドウと「スライディングウィンドウ」方式
AIが一度に記憶・処理できる情報量を「コンテキストウィンドウ」と呼びます。チャットアプリの多くは、会話がこの制限を超えた場合、古い情報から順に切り捨てていく「スライディングウィンドウ」のような挙動をとります。ユーザーが「さっきアップロードした資料に基づいて」と指示しても、会話が長く続いた後では、AIの記憶領域からその資料が押し出され、「幻覚（ハルシネーション）」を起こしたり、一般論で返答したりする原因となります。
特に日本語は英語に比べてトークン効率が異なるため、想定よりも早く制限に達することがあります。日本のビジネス現場で頻繁に行われる「過去数年分の議事録の要約」や「数百ページに及ぶ仕様書とソースコードの突合」といったタスクを、通常のチャット画面だけで完結させようとすると、この「記憶の消失」が品質低下の要因となり得ます。
実務での使い分け：AI StudioとAPIの活用
元記事の投稿者が指摘するように、長大なコンテキストを確実に扱いたい場合、一般向けのチャットアプリではなく、開発者向けの「Google AI Studio」や、企業向けの「Vertex AI」などのAPI経由での利用が推奨されます。これらの環境では、モデルが本来持つ100万トークン超のコンテキストウィンドウをフルに活用できる設定が可能であり、意図しない記憶の切り捨てを防ぐことができます。
日本企業が社内システムにLLM（大規模言語モデル）を組み込む際も、「チャットツールの延長」で設計するのではなく、業務要件（扱う文書量）に応じて、適切なモデル選定とコンテキスト管理を行う必要があります。例えば、膨大な社内規定を検索させたい場合、すべてをコンテキストに入れる「ロングコンテキスト」アプローチをとるか、必要な部分だけを検索してAIに渡す「RAG（検索拡張生成）」アプローチをとるか、コストと精度を見極めるエンジニアリング視点が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiアプリの挙動に関する話題から、日本のビジネスリーダーや開発者が得るべき教訓は以下の通りです。
- ツールの「インターフェース」と「モデル性能」を区別する：
チャットアプリの挙動だけで、その背後にあるAIモデルの能力（例：Gemini 1.5 Proの長文処理能力）を過小評価しないこと。検証にはAI StudioやAPI環境を使用し、本来の性能を確認する必要があります。 - 長文処理業務には専用のワークフローを構築する：
契約書チェックや議事録分析など、文脈維持が重要な業務において、一般向けチャットアプリはリスク（記憶喪失やセキュリティ）があります。APIを活用した自社専用環境や、エンタープライズ版ツールの導入を検討してください。 - 入力データのリスク管理：
無料版やコンシューマー向けアプリに長文データを入力する場合、学習データとして利用される可能性があります。機密情報を含む長文ドキュメントを扱う際は、必ずデータガバナンスが効く企業向けプランまたはAPI利用を徹底することが、コンプライアンス上の必須要件です。