投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）のコンテキストウィンドウが拡大する一方で、対話や処理が長引くとAIが指示や事実を見失う「コンテキストドリフト」が、本番環境への導入を阻む大きな壁となっています。本稿では、Hacker Newsで注目を集めた「Sigma Runtime」の事例を端緒に、自律型AIエージェントの記憶維持に関する技術動向と、日本企業が信頼性の高いシステムを構築するために押さえておくべき視点を解説します。
「コンテキストウィンドウの拡大」だけでは解決できない課題
昨今の生成AIモデルの進化において、一度に処理できる情報量を示す「コンテキストウィンドウ」の拡大は目覚ましいものがあります。数万トークンから数百万トークンへと扱える量は増え、マニュアルの全文読解や長時間の会議録音の解析が可能になりました。しかし、実務の現場、特に日本企業が求める高い正確性が要求される場面では、単純なウィンドウサイズの拡大だけでは解決できない問題が浮き彫りになっています。
それが「コンテキストドリフト（Context Drift）」と呼ばれる現象です。これは、LLMとのやり取りが長引く（マルチターン化する）につれて、初期の指示や重要な前提条件が薄まり、AIの回答が徐々に本来の目的から逸脱したり、直前の事実と矛盾したりする現象を指します。
例えば、複雑な業務フローを自動化するAIエージェントにおいて、ステップ1で確定した「予算上限」を、ステップ10の意思決定時には忘れてしまったり、あるいは誤って解釈し直してしまったりするケースです。これは、確率的に次の言葉を予測するLLMの性質上、入力情報が増えれば増えるほど「ノイズ」も増積し、注視すべき情報の重み付けが不安定になるために発生します。
事実整合性を維持する「ステート管理」の重要性
Hacker Newsで話題となった「Sigma Runtime」という技術デモは、この課題に対する一つの回答を示唆しています。開発者は、120回以上のLLMサイクル（思考や対話の往復）を経ても「事実の整合性（Fact Integrity）」を100%維持できると主張しています。
技術的な詳細は割愛しますが、ここでの重要なアプローチは、LLMの「記憶」をコンテキストウィンドウという「短期記憶」だけに頼るのではなく、データベースや構造化されたオブジェクトとして外部で厳密に管理する（ステート管理を行う）という点にあります。
従来のアプローチでは、過去の会話履歴をすべてプロンプトに詰め込むことで文脈を維持しようとしていました。しかし、これでは前述のドリフトが避けられません。新しいアプローチでは、AIを「推論エンジン」としてのみ使い、事実や状態（State）は、プログラミング言語のように確定的なシステム側で保持します。これにより、AIがどれだけ長く思考しても、決定された事実は揺らがない仕組みを構築しようとしているのです。
日本企業のAI活用への示唆
正確性と品質を重んじる日本の商習慣において、AIが「たまに前の話を忘れる」ことは、チャットボット程度なら許容されても、基幹業務に近い領域では致命的なリスクとなります。今回のトピックから、日本の実務担当者は以下の点に留意すべきです。
1. 「モデルの性能」と「システムの堅牢性」を区別する
最新のGPT-4やGeminiなどのモデル性能（コンテキストの広さ）に依存しすぎないことが重要です。モデルがいかに優秀でも、長時間の対話では必ず「ゆらぎ」が生じます。業務プロセスに組み込む際は、モデルの能力に頼る部分と、ルールベースやDBで厳密に管理する部分を明確に分けるアーキテクチャ設計が必要です。
2. PoC（概念実証）での検証ポイントを見直す
多くのPoCでは単発の質問に対する回答精度（RAGの検索精度など）が重視されがちです。しかし、実際にエージェントを運用する場合、「10往復、20往復した後に、最初の前提条件を守れているか」という耐久テストが不可欠です。コンテキストドリフトへの耐性は、本番運用の成否を分ける重要なKPIとなります。
3. 監査可能性（Auditability）の確保
AIがなぜその判断をしたのか、その時点でどのような「事実」を認識していたのかをログとして残すことは、コンプライアンスやガバナンスの観点で必須です。すべてをブラックボックスなLLMの中に委ねるのではなく、外部ステートとして明示的に管理することは、AIの挙動を人間が追跡・修正可能にするためにも有効な手段となります。
AIエージェントによる業務自動化は大きな可能性を秘めていますが、それを支えるのは魔法のようなAIモデルではなく、泥臭く堅実なシステム設計です。事実整合性を技術的にどう担保するかという議論は、今後日本企業がAIを社会実装していく上で避けて通れないテーマとなるでしょう。