コンテキスト管理
なぜ学ぶか： 「さっき言ったのにAIが忘れている」「長い会話で急に的外れになった」— AI駆動開発の生産性を静かに下げるのが文脈（コンテキスト）の問題です。AIが『覚えていられる量』には限りがある、という仕組みを知れば、会話の区切り方や情報の渡し方を工夫でき、AIの力を安定して引き出せます。
コンテキスト＝AIが今見ている情報の範囲
AIは、その会話で渡された情報だけを見て答えます。そこに無い情報は『知らない』のです。
「忘れる」の正体は容量オーバー
会話が長くなってあふれると、古い会話は要約に圧縮されたり切り捨てられたりして、細部が失われます。人間の記憶とは違う、容量に限りのある仕組みです。
セッションは適切に区切る
無関係な新しいタスクは、会話をリセットして始める方が精度が上がります。前のタスクの残りが混乱の原因になることがあります。
「あれ」ではなくファイル名で指す
「さっきのファイル」よりsrc/app/page.tsxと具体的に。エラーも全文を貼ります。必要な情報を確実にAIへ渡す基本動作です。
毎回渡す前提はCLAUDE.mdへ
『覚えておいてほしい前提』は会話に頼らずCLAUDE.mdに置きます。会話が長くなっても失われません。
よくある失敗と対策
AI の「記憶」＝コンテキスト（有限の窓）
[CLAUDE.md] [会話の履歴 ......→ あふれると古い部分は要約・切り捨てで細部が失われる]
↑
ここに無い情報は AI にとって存在しない
よくある失敗と対策:
「さっき言ったのに忘れてる」
→ 長い会話で古い情報の細部が失われた。要点を再提示 or 仕切り直し
「無関係な前タスクを引きずる」
→ 新しいタスクはセッションをリセットして開始
「毎回同じ前提を説明している」
→ CLAUDE.md に書いて恒久化
「あのファイルを直して → 見当違いの修正」
→ ファイル名・該当箇所・エラー全文を具体的に渡すAIは「察する」のは得意でも「勝手に思い出す」ことはできません。必要な情報を的確に渡し、長い会話は整理して仕切り直す — これが安定して力を引き出すコツです。
ステップ 1 / 2
※ カリキュラムの内容はAIが生成しており、誤りが含まれる場合があります。正確な情報は公式ドキュメント等でご確認ください。