--- title: コンテキストと要約 description: 会計監査の文脈を維持しながら、AI の記憶容量（コンテキストウィンドウ）を効率的に管理する仕組みについて解説します。 sidebarTitle: コンテキスト管理 public: true roles: ["admin", "product", "board"] --- # コンテキストと要約 Orchestor Agent は、会計士との対話や膨大な仕訳データを扱う際、**コンテキストウィンドウ（短期記憶）** を自律的に管理します。会話が長引いたり、参照データが肥大化したりした場合でも、重要な「監査の文脈」を失わないための自動最適化機能が働いています。 ## メッセージの自動要約複雑な決算処理や税務判断の議論では、チャット履歴が長くなり、LLM のトークン制限（記憶容量の上限）に達することがあります。 Orchestor はこの制限に近づくと、古いメッセージを自動的に要約し、圧縮します。 **コンテキストウィンドウとは** AI が一度に処理できる情報の量です。Orchestor は最新モデルを採用していますが、無限ではありません。要約機能により、実質的な記憶を拡張しています。 ### 挙動のイメージ 1. **監視**: 会話のトークン消費量をリアルタイムで監視 2. **圧縮**: 上限に近づくと、初期のやり取り（例: 「ここの仕訳を確認して」といった指示）を要約 3. **維持**: 決定事項（例: 「A社は税込経理で統一する」）は「長期記憶」として保持これにより、ユーザーは容量を気にすることなく、長期間にわたる監査業務を継続できます。 ## 会計リソースの最適化会計データ（元帳、試算表、大量の証憑 PDF）は、通常のテキストファイルよりも遥かに巨大です。 Orchestor はこれらのリソースを AI に渡す際、**Smart Condensation（知的圧縮）** を行います。 ### データの扱い数万行の仕訳データ (`journal_entries`) をすべて読み込むのではなく、スキーマ情報（カラム定義）と、分析に必要な「代表的なサンプル行」や「集計結果」のみを抽出して渡します。契約書や請求書 PDF (`files`) は、全文を渡す代わりに、OCR 解析済みのテキストから「日付・金額・取引先・インボイス番号」などの重要メタデータを優先的にコンテキストに含めます。 AI が「詳細が必要」と判断した場合のみ、ツール (`read_record` / `grep_records`) を使用して原本データにアクセスします。 ## 手動での要約 (`/summarize`) ユーザーの判断で明示的にコンテキストを整理したい場合、`/summarize` コマンドを使用できます。 ### 利用シーン - **トピックの転換時**: 売上の監査が終わり、次に経費の精査に移る際、前の文脈をリセットしてメモリを解放する - **動作が重い場合**: 会話が長くなり、回答生成に時間がかかると感じた時 ```bash /summarize ``` 実行すると、これまでの会話が数行の要約に置き換わり、クリーンな状態で対話を再開できます。重要なルールや前提条件は `.orchestorrules` に記述することを推奨します。チャットの記憶（コンテキスト）は流動的ですが、Policy as Code (`.orchestorrules`) は永続的かつ強制力のある記憶として機能します。