みなさん、長文コンテキスト活用って聞いたことありますか？

2026年02月は、モデルのコンテキスト長が伸びたことで「全部入れれば賢くなる」と期待が先行した時期でした。

ただ実務では、長く入れるだけでは精度が上がらないことも同時にわかってきました。

## 何がうれしいのか

長文コンテキスト活用の良さは、分断されていた情報を1回の推論で扱える点です。

仕様書、議事録、障害記録を横断して要点をまとめる作業がかなり速くなります。

・文脈切れによる回答ミスを減らせる

・参照元を示した説明を作りやすい

・調査時間を短縮できる

特に、調査系の業務では効果が体感しやすいです。

## つまずきやすいポイント

よくある失敗は、長文をそのまま投入してしまうことです。

ノイズが多いと、重要情報が埋もれて逆に精度が落ちます。

・古い情報と新しい情報が混在する

・重複文書でトークンを消費する

・根拠箇所を返さない設計になっている

「長いこと」と「正しいこと」は別だと理解するのが重要です。

## 実務での進め方

まずは前処理を徹底します。

文書を更新日で整理し、重複を除去し、段落単位で意味のある塊に分割します。

次に検索で候補を絞ってから、必要な部分だけをコンテキストへ渡します。

評価では、回答品質だけでなく根拠提示率と処理時間も同時に見ます。

この3つを見ないと、運用で改善しづらくなります。

## まとめ

2026年02月の長文コンテキスト活用は、「大量投入」から「選別して渡す」設計へ進化した月でした。

長文対応モデルを使うほど、前処理と検索設計の品質が成果を決めます。

長く入れるより、正しく選んで入れることを意識していきましょう。