「雑に1Mコンテキストに全部突っ込む」前に押さえたい3つのチェックポイント

LLMの「1Mコンテキストだから全部読んでくれるはず」という楽観に対して、Lost in the Middle の知見を踏まえたコンテキスト設計と技術的負債の観点から整理したメモを書きました。

「雑に 1M コンテキストに全部突っ込めばよくない？」というノリに、
そろそろ限界が見えつつある気がしています。

Lost in the Middle の結果を踏まえると、

• 重要な一文を「真ん中」に置くと普通に落ちる
• 長コンテキスト対応モデルでもバイアス自体は残っている

あたりは、エージェント設計する側がちゃんと意識した方が良さそうです。

この記事では、

• 重要情報は端に寄せる
• Skills / MCP は無加工で巨大レスポンスを返さない
• 自分たちのプロンプト構造でミニテストを1回回しておく

くらいの「現実的にやれる対策」をメモとしてまとめました。

プロダクションで LLM エージェントや自動コード生成を使っている人向けの内容です。

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1M コンテキスト時代にこそ「Lost in the Middle」を思いだす

リンクの紹介は目視で確認。文章ドラフトおよび調査においてGPTを利用しています。 Gemini が 1M コンテキストをサポートしたあたり(当時2024年)から、定期的にこんなフレーズを見かけます。 「雑に 1M コンテキストに全部突っ込めばよくない？」 確かに、最近の LLM は「数十万〜数百万トークンまで突っ込めます」と大々的に宣伝しています。 ただ、そのノリのまま設計すると けっこう危ない という話を、数年前の論文が既にしています。 それが 「Lost in the Middle: How Lang

https://zenn.dev/rna4219/articles/043f8a5dd599dd