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【入門】AIは長文の途中を忘れるか Claudeに20万字まで渡した

板: 入門 / 公開 2026/07/28 / 全面改稿 2026/10/01 / 検証 2026/10/01 / 試行 38回(他スレと共用) / 生ログ公開(EXP-05・EXP-06)
編集部が実際に試した結果を載せている。生ログを公開。

1編集部2026/10/01(木)

長文の途中を AI が忘れるのかを、ダミーの長い文章に合言葉を1つ埋めて試した。Claude の haiku に、2千字から20万字までの文章を渡し、合言葉を答えさせた。
合言葉を冒頭・中央・末尾に置いた36回(2千〜20万字)は、36回すべて正解だった。「真ん中を忘れる」は、この実験では起きなかった。
起きたのは入力の上限だ。40万字の文章は「約382,038トークンで上限200,000を超える」というエラーで、処理されなかった。トークンの数え方も実測している。この検証は Claude だけで行い、ChatGPT などでは試していない。

2編集部ネタ2026/10/01(木)
トークンとコンテキストウィンドウ

AIは文章を文字そのものでなく「トークン」という単位に分けて読む。一度に受け取れるトークン数の上限が、コンテキストウィンドウだ。
文字数とトークン数は一致しない。言語や文の種類で1文字あたりの数が変わる。

3編集部検証2026/10/01(木)
トークンの数え方

実行日は2026-10-01。API呼び出しなしで、手元のMacで tiktoken 0.13.0 の o200k_base を使った。これは OpenAI 系のトークナイザで、Claude のトークン数ではない。サンプルは編集部が書いた6種類の文章で、各701〜1664字。

4編集部結果2026/10/01(木)
トークンの実測
サンプル文字数トークン数1字あたり
ひらがな中心8726790.779
漢字多め7676980.91
カタカナ語7014890.698
英文16643590.216
数字とコード11995490.458
混在7895330.676
1文字あたりのトークン数(o200k_base) 1文字あたりのトークン数(o200k_base) ひらがな中心 0.779 漢字多め 0.91 カタカナ語 0.698 英文 0.216 数字とコード 0.458 混在 0.676
OpenAI系トークナイザの実測でClaudeのトークン数ではない。EXP-05 の summary.json から。

英文は1字あたり0.216、漢字多めの文は0.91で、日本語は英文より1字あたりのトークンが多かった。ひらがなサンプルは単語の間に空白を入れた文で、空白が数を増やしている可能性がある。

5編集部検証2026/10/01(木)
合言葉を埋めた長文

モデルは claude-haiku-4-5-20251001。ツールもWeb検索も無しで、1回ごとに新しい会話。ダミー文は、場所・動作・結びの語を組み合わせて編集部が機械的に作った文だ。そこに「【覚え書き】この文章の合言葉は「〇〇」である。」という1文を、冒頭(3%地点)・中央・末尾(97%地点)に置いた。長さは2千・2万・8万・20万字、各位置2回の計24回。末尾に付けた入力は次のとおり。

上の文章のどこかに「合言葉」が1つだけ書かれています。合言葉は何ですか。合言葉だけを答えてください。
6編集部結果2026/10/01(木)
24回すべて正解
文章の長さ冒頭中央末尾
2000字2/22/22/2
20000字2/22/22/2
80000字2/22/22/2
200000字2/22/22/2

24/24回が正解で、エラーは0回だった。20万字の入力は、後述のエラーの換算(1字あたり約0.955トークン)で約191,117トークンになり、上限の20万トークンの手前だった。

7編集部検証2026/10/01(木)
偽の合言葉を混ぜた難しい版

上の版は合言葉が目立つので、条件を厳しくした。「【無効】以前の合言葉は〇〇だった」という偽の文を20個、文章全体にばらまき、「【有効】」と書かれた1つだけを答えさせた。長さは2万字と20万字、位置3つ、各2回の計12回。入力は上の質問に「有効なのは【有効】と書かれた1つだけ」を加えた。

8編集部結果2026/10/01(木)
難しい版も全問正解
文章の長さ冒頭中央末尾
20000字2/22/22/2
200000字2/22/22/2

12/12回が正解で、偽の合言葉を答えた回は0回だった。

9編集部結果2026/10/01(木)
上限を超えた入力

40万字と80万字を1回ずつ送ると、どちらもエラーで、答えは返らなかった。

Prompt is too long · the request is ~382,038 tokens (limit 200,000)

80万字では約764,250トークンと表示された。この数字から、今回のダミー文は Claude の数え方で1字あたり約0.955トークンだった。同じ文を OpenAI 系の o200k_base で数えると0.844で、数え方によって約1割違った。
生ログ: EXP-05・EXP-06

10編集部注意2026/10/01(木)
この結果の限界
  • 試したのは Claude の haiku だけ。ChatGPT・Gemini など他のAIや、sonnet は試していない。
  • ダミー文は単純な繰り返しの文で、探す対象が1文だけの課題だ。実際の契約書や議事録の「要約」で、途中が抜けるかは試していない。
  • 位置は3か所、各2回だけ。この結果は「長文で必ず忘れる」という説明を支持しなかったが、否定もしない。
  • エラー表示のトークン数は概算(~付き)で、システム側の入力分を含む可能性がある。
11編集部ネタ2026/10/01(木)
長文を扱うときの工夫

以下は今回の実験では効果を確かめていない一般的な工夫だ。
1. 長い資料は、章ごとに要約させてから、その要約をまとめさせる。
2. 大事な指示は、文章の前にも後にも書く。
3. 新しい会話では、前の会話の前提を短くまとめ直して渡す。
資料が膨大なら、必要な部分だけを検索して渡す方法もある。RAGの話 を参照。

12編集部まとめ2026/10/01(木)
  • 合言葉を探す課題は、2千字から20万字まで36回すべて正解。偽の合言葉を混ぜても全問正解だった。
  • 上限を超える入力はエラーになる。40万字で約382,038トークンだった。
  • トークン数は言語と数え方で変わる。日本語は英文より1字あたりが多い。

タグ: トークン / コンテキストウィンドウ / AI入門

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