コンテキストウィンドウとは
LLM（大規模言語モデル）が一度に処理できるテキスト量には上限があります。これを「コンテキストウィンドウ」と呼びます。2026年現在、主要なモデルのコンテキストウィンドウは以下の通りです。
- Claude 3.5/4系: 200,000トークン（約30万文字）
- GPT-4o: 128,000トークン（約19万文字）
- Gemini 1.5 Pro: 2,000,000トークン（約300万文字）
一見十分に思えますが、臨床データは膨大になりがちです。電子カルテの経過記録、検査結果の一覧、画像レポート、看護記録など、1人の患者のデータだけでも相当な量になります。
なぜコンテキスト管理が重要か
コンテキストウィンドウの使い方は、AIの回答品質に直結します。
以下は過去3年分の全カルテです。[30ページ分のカルテテキスト] この患者の現在の問題を分析してください。
以下の患者について、現在のアクティブな問題を分析してください。
【現在のアクティブ問題】 #1 2型糖尿病（HbA1c 8.5%、3ヶ月前 7.9%） #2 CKDステージ3b（eGFR 38、6ヶ月前 42） #3 高血圧（最近のBP平均 145/88）
【直近の処方変更】 2025/12: メトホルミン 1500→1000mgに減量（eGFR低下のため）
【直近の検査推移（3ヶ月間）】 HbA1c: 7.9→8.2→8.5% eGFR: 42→40→38 K: 4.5→4.7→4.9
上記3問題の相互関連と治療最適化案を提案してください。
臨床データの優先順位付け
コンテキストウィンドウを効率的に使うために、臨床データには優先順位をつけて投入します。
必須情報（Always Include）
主訴、現病歴のサマリー、アクティブな問題リスト、現在の処方、直近のバイタルサイン、アレルギー情報
重要情報（Usually Include）
関連する既往歴、直近の検査結果（異常値中心）、画像検査の所見サマリー、最近の処方変更
補足情報（Include If Relevant）
家族歴、社会歴、経時的な検査推移、看護記録のサマリー
省略可能（Omit Unless Needed）
正常範囲内の検査結果、古い既往歴の詳細、定型的なバイタル記録
データ圧縮テクニック
臨床データを効率的に圧縮する具体的なテクニックを紹介します。
テクニック1: 異常値フォーカス
【検査結果サマリー（異常値のみ抽出）】 日付: 2025/12/15
血算: WBC 12,500↑ (Neut 82%↑), Hb 10.2↓, Plt 正常 生化: Cr 1.8↑, BUN 32↑, eGFR 35↓, K 5.1↑, Na 正常 AST/ALT 正常, Alb 3.0↓ CRP 8.5↑, PCT 0.85↑ 凝固: 正常 血糖: HbA1c 8.5↑, 随時血糖 245↑
※ 記載のない項目は全て基準値内
[以上の検査結果に基づく臨床質問]
テクニック2: 経時的変化の要約
【腎機能推移（過去12ヶ月）】 eGFR: 55→50→45→42→38 (mL/min/1.73m²) Cr: 1.1→1.2→1.3→1.4→1.6 (mg/dL) BUN: 18→20→24→28→32 (mg/dL) K: 4.2→4.4→4.5→4.7→5.1 (mEq/L) 尿蛋白: (+)→(+)→(++)→(++)→(+++)
傾向: eGFR 年間約17mL/min低下（急速進行性） 高K血症が出現・増悪傾向
この腎機能悪化速度の評価と、急速進行性の原因検索プランを提案してください。
テクニック3: 問題指向型サマリー
【問題リスト（アクティブ）】
#1 急性腎障害（AKI）- KDIGO Stage 2
- Cr: ベースライン0.9→現在2.1（48時間で上昇）
- 尿量: 0.4mL/kg/hr × 6時間
- 原因精査中（腎前性 vs 腎性）
- 補液開始済み
#2 敗血症疑い
- 発熱38.8℃、WBC 18,000、CRP 15.2、PCT 2.1
- 血液培養2セット採取済み（結果待ち）
- 尿路感染源の可能性（膿尿あり）
- MEPM 1g q12h開始（腎機能調整済み）
#3 心房細動（既知・慢性）
- DOAC内服中→AKIのため一時中止
- HR 110bpmでrate control不十分
上記3問題の関連性を分析し、包括的な管理プランを提案してください。
長文データの分割戦略
電子カルテの記録が長大な場合、データを分割して段階的に処理する戦略が有効です。
これから3段階に分けて患者情報を提供します。 全ての情報を受け取った後に、分析を行ってください。
【第1段階：基本情報と問題リスト】 [基本情報を入力]
上記を確認しました。続けて第2段階の情報を提供します。
【第2段階：検査結果と画像所見】 [検査・画像データを入力]
確認しました。最後の段階です。
【第3段階：治療経過と現在の処方】 [治療経過を入力]
以上の全情報に基づき、以下の分析を行ってください：
- 現在の最も重要な臨床課題
- 見落とされている可能性のある問題点
- 治療最適化の提案
プライバシーに配慮したデータ入力
AIにカルテ情報を入力する際は、必ず以下の個人識別情報を除去してください：
- 氏名 → 「A氏」「患者X」
- 生年月日 → 年齢のみ記載
- 住所 → 不要なら省略
- ID番号 → 省略
- 連絡先 → 省略
- 施設名 → 「当院」「前医」 上記の除去は手動で行うか、施設の匿名化ツールを使用してください。
以下の臨床情報は匿名化済みです。
【患者】[年齢][性別]（ID等の識別情報は除去済み） 【施設】当院（三次救急対応の総合病院）
[匿名化された臨床データ]
上記に基づき、[質問内容]についてご助言ください。
※本データは匿名化処理済みであり、個人を特定できる情報は含まれていません。
コンテキスト効率の測定
自分のプロンプトのコンテキスト効率を評価するための指標です。
コンテキスト効率チェック：
- 情報密度: 入力した情報のうち、回答に実際に使われた情報の割合は？
- 冗長性: 同じ情報を異なる表現で重複して入力していないか？
- ノイズ比: 質問と無関係な情報がどれだけ含まれているか？
- 構造化度: AIが情報を正しく識別できる構造になっているか？
この章のポイント
コンテキストウィンドウは有限のリソースです。臨床データを「異常値フォーカス」「経時的変化の要約」「問題指向型サマリー」の3つのテクニックで圧縮し、優先順位をつけて投入することで、AIの回答品質を最大化できます。また、患者の個人識別情報は必ず除去してから入力してください。