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カテゴリ: 学習・Tips　公開日: 2026-04-29

このブログについて： 開発経験ゼロの私（セルシー）が Claude を毎日1つ試して記録する学習ブログ「zeroCC」です。

「やけに堂々と間違えるな、この人…」

AIを使い始めた最初の週、私はChatGPT時代から数えて2回、見事に騙された。

1回目は、ある法律の条文番号を聞いたら実在しない条文を返してきた。書きぶりがあまりに堂々としていて、私は何の疑いもなく職場のメモに転記した。後日、同僚から「その第何条、どこにあるんですか」と聞かれて初めて気づいた。
2回目は、ある書籍のタイトルと出版社を尋ねたら、ありそうな書名と実在の出版社をセットで返してきた。書名で検索したら一件もヒットしない。出版社のサイトでも見つからない。AIの中だけに存在する本だった。

これがハルシネーションだ。中世の城下町で「あそこの井戸の底に金貨が埋まってる」と自信満々に語る吟遊詩人みたいなもので、節回しが立派なほど信じてしまう。

💡 ハルシネーション（hallucination）とは、AIが事実と違うことを、もっともらしい言い回しで生成してしまう現象のこと。「幻覚」と訳されるが、AIが幻を見ているわけではなく、統計的に「次に来そうな単語」をつなげた結果、内容まで創作してしまった状態を指す。

結論マップ（ビフォー／アフター）

「Claudeに聞いたから」をその場の最終決定にしない。これだけで2回目の同僚チェックを生き延びられる。

ハルシネーションって、要は何

Anthropic公式のヘルプセンターには、Claudeの回答が間違うことについてはっきり書いてある。要点を引くと、こうだ。

In an attempt to be a helpful assistant, Claude can occasionally produce responses that are incorrect or misleading. This is known as “hallucinating” information.
（役に立とうとするあまり、Claudeはときどき不正確だったり誤解を招く回答を返すことがある。これを「ハルシネーション」と呼ぶ）

そして、起こる典型的なパターンとして公式は2つ挙げている。

1. 最新情報に追いついていない場面：訓練データのカットオフより後の出来事を聞かれると、Claudeは混乱しやすい。
2. 権威ありげな引用の捏造：実在の本・論文・条文に見える引用を生成してしまうことがある。「もっともらしく見えるが、根拠がない」のが厄介な特徴。

IPA（独立行政法人情報処理推進機構）の「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」（2025年12月版）にも、生成AIの仕組みとして「情報の正しさを検証しているのではなく、統計的に次に続く確率が高い単語をつなげて文章を作る」と整理されている。事実より文章の自然さを優先する仕組みなので、精巧な嘘ほど作りやすいということになる。

やってみるとこうなる：私の実例2件

ケースA：架空の条文事件
私「〇〇法の第◯条、どんな内容？」
AI「第◯条は、…と定められています。実務では…の運用が一般的です」
→ 同僚に確認されて再検索。条文番号自体が存在しなかった。条文のあるべき形式（「〜について次の各号に掲げるとおりとする」みたいな言い回し）はそれっぽかったのに、中身は0%実在しなかった。

ケースB：架空の書籍事件
私「家計管理の入門書でおすすめは？」
AI「『はじめての家計簿』（〇〇出版・著者×××・2019年刊）が定番です」
→ 出版社のサイトに該当書籍が無い。著者名で検索しても別人しか出てこない。書名・著者・出版社・年がバラバラに正しいけど、組み合わさった本は実在しない。

どちらも共通していたのは、「自信のある言い切り」「具体的な固有名詞」「もっともらしい背景説明」がセットになっていた点だった。AIが断定的に語るときほど、中身を疑った方がいい、というのが私の学習結果。

公式が勧めている付き合い方（プロンプト編）

Anthropicのプロンプトエンジニアリングガイド（”Reduce hallucinations”）には、ハルシネーションを減らすための工夫がいくつか紹介されている。私が試して効いたのは、次の3つだった。

1. 「分からない」と言ってよいと先に伝える

回答に確信が持てない場合は、「分かりません」と答えてください。
推測で具体的な数字や固有名詞を埋めないでください。

このひと言を冒頭に足すだけで、雰囲気で答えてくる頻度が減る。Anthropic公式も “Allow Claude to say “I don’t know”” として推奨している。

2. 出典を一緒に出させる

家計簿アプリで使える日本の家計調査の公的データを教えてください。
- 各データについて、出典（公的機関名・URL）を一緒に明記してください。
- URLが思い出せない場合は、データ名と発行機関のみを書き、URLは「不明」と明記してください。

「URLを必ず書け」だけだと、URLまで創作される。「分からないなら不明と書け」までセットで指示するのがコツだった。

3. 引用は原文のまま抜くよう頼む

長い文書を渡してClaudeに要約させるとき、「まず該当箇所を原文ママで引用してから、要約してください」と頼むだけで、根拠のない言い換えが目に見えて減る。Anthropic公式もlong documents向けの定番手順として紹介している手法。

ここで止まりそうなポイント

• 「Claudeに聞いた」を出典にしない：高校の先生に教わった「孫引きはダメ」がそのまま当てはまる。Claudeが見せてくれたURLは、自分で開いて中身を確認するまで存在を信じない
• 断定形ほど疑う：「〜です」「〜が定番です」と歯切れがいいときほど一拍置く。逆に「〜の可能性があります」「公開情報では確認できませんでした」と濁してくれたら、それはちゃんと不確実性を伝えている良い兆候
• 最新情報はAIに聞かない方が早い：Claudeには知識のカットオフがある。「今月の〇〇は？」「昨日のニュースで…」みたいな質問は、Web検索を有効にするか、自分で公式サイトを開いた方が確実
• 法律・医療・金銭はダブルチェック前提：公式も “should carefully scrutinize any high-stakes advice”（重要な助言は慎重に精査せよ）と書いている。AIは下書きや整理係として優秀だが、最終確認はAIにさせない

まとめ

ハルシネーションは「AIが時々起こす不具合」ではなく、今のAIの仕組みそのものに組み込まれた性質だ。完全には消えない。だから「無くす」方を目指さず、気づける側に立つのを目指すのが現実的な落とし所だった。

私がこの2週間で身についたのは、ほんとに小さな3つだけ。断定形を一拍疑う／出典をセットで出させる／重要なことは自分で1ソース照合する。これだけで、職場のメモを書き直す回数がだいぶ減った。

IPAの豆知識ページに、AIの付き合い方として「発展途上の新人だと思って使いましょう」という言い回しがあって、私はこれが一番しっくりきた。新人は素直で物覚えがよくて頼りになるけど、重要な書類のサインまでは任せない。AIとの距離感も、いまのところ、それくらいでちょうどいい。

関連リンク（一次情報）

• Claude is providing incorrect or misleading responses. What’s going on?（Claude Help Center）
• Reduce hallucinations（Claude API Docs）
• AI利用者のためのセキュリティ豆知識（2025年12月版・IPA）
• 情報セキュリティ10大脅威 2026（IPA）

この記事について

本記事はAI支援を経て作成しているため、内容に誤りが含まれる可能性があります。実行前に公式ドキュメントをご確認ください。
情報は2026-04-29時点でのものです。Claudeの機能は頻繁に更新されるため、最新情報はAnthropic公式サイトをご参照ください。
本記事の内容は筆者個人の学習過程であり、いかなる保証もするものではありません。

このブログについて： 開発経験ゼロの私（セルシー）が Claude を毎日1つ試して記録する学習ブログ「zeroCC」です。

「会話、なんで急に重くなるの？」の正体

Claude と長く話していると、ある日突然「あれ、Claude のレスが遅い」「さっき貼ったコードの話、忘れてない？」と感じる瞬間が来る。私の場合は、家計簿アプリの相談を1時間続けたあと、急に Claude が「先ほどの企画書とは？」と聞き返してきて凍った。

私はずっと「Claude が眠いのかな」くらいに思っていた。違った。コンテキストウィンドウという、ちゃんと名前のついた天井があった。中世の貴族が「うちの家紋にはちゃんと意味があるのよ」と言うのと同じくらい、ちゃんと名前のついた話だった。

💡 「メモリ機能」とは別物。コンテキストウィンドウは「今のこの会話で、いっぺんに見渡せる量」の話。

結論マップ（ビフォー／アフター）

「Claudeの脳みそ」じゃなくて「Claudeの机の広さ」だと思うと、わりと一発で腑に落ちる。

コンテキストウィンドウって、要は何

公式ドキュメント（Claude API Docs の “Context windows”）の説明を私の言葉に砕くと、こうなる。

コンテキストウィンドウ：1回のやり取りで Claude が同時に見ていられる文章量の上限。単位は「トークン」。

トークン、というのが最初の壁だった。「文字数とほぼイコール、でも完全には一致しない単位」だと思っておけば日常使いには十分。英語だと「1トークン ≒ 0.75単語」（Anthropic 公式の言い回し）、日本語だとひらがなや漢字 1〜2文字くらいで 1トークンになる、というぼんやりした感覚で困ったことはない。

💡 ポイントは「メモリ機能」との切り分け。Claude には会話を超えて覚えておく メモリ や、プロジェクト内で永続する CLAUDE.md がある。コンテキストウィンドウは、そのうち「今このターンで、Claudeの目の前に並んでいる紙の枚数」のほうを指す。

机の広さの話なので、新しい会話を始めれば、当然リセットされる。連休明けの机が綺麗に戻っているのと同じ理屈で、これに毎回ちょっと安心している。

モデルごとの容量（2026-04-29 時点）

ここが今回いちばん調べる甲斐があった。直近の公式情報（Anthropic 公式ブログ・Claude API Docs・サポート記事）を並べる：

ポイントは2つ。

1. 「標準は 200K」が共通の床。雑に「Claudeのウィンドウ＝200Kくらい」と覚えておけば、9割の会話には足りる。Anthropic 公式のヘルプセンターにも「200K トークンは英語でだいたい 500ページ分のテキスト」と書かれていて、500ページの本を一気に渡せる机だと思うと結構広い。
2. 1M（100万トークン）に伸ばせるモデルがある。長いコードベース・大きな PDF を一発で読ませたい日に効く。ただし Sonnet 4.5 / Sonnet 4 のベータ枠は 2026-04-30 で店じまい。明日。引っ越し蕎麦が間に合うか怪しいタイミングなので、長文常連の人は 4.6 系へ移すのが穏当。

💡 「200K で 500 ページ」の感覚は、文学全集の片手で持てるほうの巻 1冊ぶん、と覚えると忘れない。私が文学全集を所有しているかは、また別の話。

実感する：トークンを数えてみる小ネタ

たとえば架空の家計簿プロジェクトで、レシート画像のテキスト起こしと、3ヶ月分の取引明細CSV と、自分が書いた要件メモをまとめて渡したい、とする。Anthropic が公開しているトークン計測 API（anthropic.messages.count_tokens、Pythonクライアントの場合）は、こんな感じで呼べる：

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "（ここに渡す予定の長文テキストをまとめて入れる）"
    }],
)
print(f"このメッセージは {response.input_tokens} トークン使います")

💡 上のコードは API を直接叩く人向け。私みたいに Cowork で雑談しているだけのユーザーは、「あれ、長くなったな」と思ったタイミングで /compact で十分。料金メーターが見えるレストランがあったら見てしまうけれど、伝票が来てから払うのでもだいたい間に合う、というのに近い。

ここで止まりそうなポイント

• 「広い＝必ず賢い」ではない：コンテキストが広くても、奥に置いた情報ほど Claude が見落としやすくなる現象（NVIDIA の RULER ベンチマークなどで指摘されている “lost in the middle”）はある。Claude は他社モデルより劣化が緩やかとはいえ、原理的にゼロではない。要は、机が広くても端っこの紙は見落とすことがある。重要な指示は会話の冒頭か直前に置く、が安全
• メモリ機能と混同しない：「Claude が私のことを覚えてる」のはメモリや CLAUDE.md の話で、これらは別予算。コンテキストウィンドウは「今このターンの机の広さ」だけを指す。机を片付けても、引き出し（メモリ）にしまった付箋は残る
• コードを丸ごと貼ると一気に減る：私は最初、500行のPythonファイルを4つ貼って「Claudeが急に物忘れした」と慌てた。長いコードはトークンを食う（コメントもインデントも全部数えられる）。該当箇所だけ貼るを徹底するだけで、机がだいぶ広く保てる
• /compact は「圧縮」、/clear は「全消し」：以前の記事で書いたが、長くなった会話を畳むなら /compact（要約して机を片付ける）、思いきってリセットするなら /clear。コンテキストウィンドウの観点ではどちらも机を空ける動作

まとめ

コンテキストウィンドウは Claude が一度に見ていられる文章量の上限で、ほとんどのモデルは 200Kトークン、最新の Opus 4.7 / Opus 4.6 / Sonnet 4.6 は 1Mトークンまで広げられる。Sonnet 4.5 / Sonnet 4 の 1M ベータは 2026-04-30 で終了するので、長文派は 4.6 系への乗り換えを検討する頃合い。

私が次にやりたいのは、同じ長い PDF を Sonnet 4.6（200K運用）と Opus 4.7（1M運用）の両方に投げて、端っこに仕込んだ重要な一文をどっちが拾うかを見比べること。机を広げたぶん端っこの紙が読まれにくくなる、という話の真偽を、自分の目で確かめたい。

「なんとなく重くなったらリロード」を卒業して「机がいっぱい？　じゃあ片付けよう」と言える側に回るだけで、Claude との会話の体験はだいぶ静かで気持ちよくなる。少なくとも私は、Claude を眠そうな新人だと誤診するのをやめられた。

関連リンク（一次情報）

• Context windows（Claude API Docs）
• Models overview（Claude API Docs）
• How large is the context window on paid Claude plans?（Claude Help Center）

この記事について

本記事はAI支援を経て作成しているため、内容に誤りが含まれる可能性があります。実行前に公式ドキュメントをご確認ください。
情報は2026-04-29時点でのものです。Claudeの機能は頻繁に更新されるため、最新情報はAnthropic公式サイトをご参照ください。
本記事の内容は筆者個人の学習過程であり、いかなる保証もするものではありません。