2026年3月1日｜最新LLM速報も長い会話で最大33％精度低下

結論：最新の「生成AI」であるGPT-5シリーズやClaude 4.6でも、会話が長く続くほど回答の正確さが大幅に落ち、最大で33％もの精度低下が確認されました。

理由：長いやり取りで蓄積される（コンテキスト）が増えすぎると、モデルが情報を整理しきれず混乱しやすくなるためです。つまり、長時間の会話では性能劣化が避けられません。

要点まとめ

健太

博士、長い会話だとAIの答えが悪くなるって本当？

博士

はい、その通りです。モデルの「生成AI」は長文コンテキストで混乱しやすく、精度が低下します。

最先端のGPT-5以降のLLMでも、20ターン以上の長い会話で最大33％の精度低下が発生。定期的な要約挿入や会話を短縮することで、性能劣化を抑えられます。

新情報の詳細

健太

具体的には、どんなモデルで試したの？

博士

最新のGPT-5.2やClaude 4.6を対象に実験し、20ターン以上の会話で約33％の正答率ダウンを確認しました。

• 検証モデル：OpenAI GPT-5.2やAnthropic Claude 4.6など
• 精度低下：20ターン超で正答率が最大33％ダウン
• 対策：要約を定期挿入し、精度低下を約半分に軽減

実生活・ビジネスへの影響

健太

普段のチャットでも影響があるの？

博士

はい、カスタマーサポートなど長時間対話を必要とする場面では注意が必要です。

カスタマーサポートや教育現場など、長い対話を伴う業務でLLMを活用する場合、応答品質の低下が発生します。導入時には会話の区切りや要約を組み込む設計が重要です。

よくある質問

健太

どうすれば精度低下を防げるの？

博士

定期的に要約を挿入したり、会話を短く区切ると「生成AI」の精度を保ちやすくなります。

• Q:なぜ精度が落ちるの？
  A:長いコンテキストでモデルの情報整理が追いつかず、生成AIの内部処理が複雑化するためです。
• Q:どんな対策が効果的？
  A:会話中に要約を挟む、あるいはセッションを分けることで精度維持が可能です。

参考リンク

健太

もっと詳しく知りたいときは？

博士

元記事へのリンクで検証方法や詳細データをチェックしてください。

元記事

The Decoder

Even frontier LLMs from GPT-5 onward lose up to 33% accuracy when you chat to...

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