AI・PMOの進化
コンテキストウィンドウ
Context Window
読み：こんてきすとうぃんどう
モデルが一回の処理で参照できる入力や生成内容などの範囲を、トークン数などで表した枠です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
長い資料を渡せる量には上限があります。上限内でも、必要な情報をうまく使えるかは別の問題なので、関連する部分を選んで渡す工夫が必要です。
02実務者向け
仕事でどう使うか
指示、参考資料、会話履歴、出力に使う量を見積もり、必要な余裕を確保します。長文では情報を分けたり検索したりし、重要な条件が失われていないか確認します。
03専門家向け
判断を一段深める
トークンは文字数と同じではなく、数え方や上限はモデルごとに異なります。長い範囲を受け付けても、全ての箇所の正確な利用が保証されるわけではありません。費用と応答時間も含めて入力を設計します。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の会議録をまとめる際、全期間の記録を一度に入れず、対象案件の部分を抽出して参照箇所を付け、出力の余裕も残します。
理解を助けるための架空の例です。指示と会話の履歴
必要な参考情報
生成のための余裕
枠の利用を示す概念図です。具体的なモデルの上限数を示していません。
ここは誤解しやすい
コンテキストに入っていた情報を、AIが永久に学習・記憶したと取り違えないようにします。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。