生成AIを支えるコンテキスト

生成AIの高精度な応答を支えているのは、8つの異なるコンテキスト層による重層的な理解です。従来のAIが単純な質問と回答のやり取りに終始していた時代から、現代の生成AIは人間の複雑な思考プロセスに近い、深い理解力を獲得しています。

第1のコンテキストは「直接対話コンテキスト」です。ユーザーとの現在進行中の会話内容を管理し、平均して過去10万単語分の対話履歴を保持します。このレイヤーでは、Transformerアーキテクチャのself-attention機構により、会話の流れにおける各単語の重要度を0から1の数値でスコアリングし、文脈の一貫性を維持しています。

第2の「履歴コンテキスト」は、過去の対話セッション全体を管理します。最新のモデルでは6か月分の対話履歴（約50万単語）を保持し、ユーザーの長期的な意図や嗜好を理解します。

第3の「ドメインコンテキスト」は、特定分野の専門知識を構造化して保持します。医療分野では15万の疾病情報と200万件の症例データ、法律分野では10万件の判例と5万件の法令を参照できます。

第4の「時間的コンテキスト」は、情報の時系列的な関係を管理します。1秒から10年以上の時間スケールで情報を整理し、因果関係の理解を深めます。

第5の「空間的コンテキスト」は、情報の地理的・物理的な関係性を処理します。位置情報や環境データを統合し、状況に応じた適切な推論を可能にします。

第6の「感情コンテキスト」は、対話における感情的な側面を理解します。テキストから感情を85%の精度で検出し、応答のトーンを適切に調整します。

第7の「社会的コンテキスト」は、文化的背景や社会規範を考慮します。

第8の「メタコンテキスト」は、対話の目的や制約条件を管理します。

これらのコンテキストは、革新的なメモリ管理システムにより統合されています。

実際の応用では、これらのコンテキストが複雑に絡み合います。教育支援システムでは、学習者の質問（直接対話）、過去の学習履歴（履歴）、教科の専門知識（ドメイン）、学習の進捗（時間的）、理解度（メタ）を総合的に分析し、個別最適化された指導を提供しています。