OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ

7.1 OpenAI GPT、Claude、Geminiなどのアプローチ比較

各社の大規模言語モデル（LLM）は、ユーザー体験や応答の一貫性を高めるために、独自の「文脈保持」「状態管理」「メモリ機能」の仕組みを進化させてきました。 本節では、主要な3つのLLM――OpenAI GPT、Anthropic Claude、Google Gemini――を取り上げ、MCPとの共通点・差異を分析します。

OpenAI GPT：システムメッセージ＋Memory API

OpenAIのGPTシリーズは、初期より「system message」という概念を用いて、モデルの人格・制約・目的を文脈の冒頭に明示する手法を採用しています。 これはMCPの「初期状態定義」と極めて近い考え方です。

さらに2024年からは、Memory APIが導入され、ユーザーの好みや履歴を中長期的に保存・自動注入する仕組みが実装されました。 これはMCPにおける「Persistent Contextの自動再挿入」と類似しており、より自然な応答や関係性の構築が可能になります。

Anthropic Claude：人間中心の「コンテキスト契約」

Claudeは、「Constitutional AI（憲法型AI）」の哲学に基づき、対話のなかでモデルがどのような倫理や行動方針に従うかを設計します。 特徴的なのは、「自己内省型のフィードバック機構」で、プロンプトに与えられた情報だけでなく、モデル自身が出力後にその内容を評価・修正する能力を持ちます。

Claudeの文脈管理は、「期待される振る舞いの合意（コンテキスト契約）」という概念に近く、MCPにおける状態設計・意図設計との接点が多く見られます。

Google Gemini：統合マルチモーダルとアクティブメモリ

Geminiは、もともとのBardを進化させた統合LLMであり、テキスト・画像・音声・コードをまたぐマルチモーダルな文脈理解が強みです。 GoogleのLLM設計では、ユーザーの文脈を「スレッド」や「トピックベース」で管理し、行動ログやアプリ利用文脈を記憶に組み込む設計が進んでいます。

Geminiはまだ一般公開されたMemory APIを持ちませんが、Google WorkspaceやAndroidとの接続を前提としたContext Injectionの機構が想定されており、MCPとの連携が現実味を帯びています。

共通する課題とMCPの位置づけ

3つのモデルに共通するのは、「状態の管理」と「役割の維持」に向けた試行錯誤です。 いずれの設計も、ユーザーにとって自然な応答や一貫した人格体験を提供しようとしていますが、現時点では以下の課題もあります：

• モデル側が文脈注入のタイミングや量を制御できない
• 開発者側がプロンプト設計に介入できる領域が制限されている
• 複数アプリ間で文脈が再利用・共有しにくい

MCPはこれらの課題を補う「中間プロトコル」として、モデル非依存に文脈設計を記述・共有できる利点を持ちます。 つまり、OpenAI、Claude、Geminiのいずれとも連携しうる「共通文脈フレームワーク」としてのポテンシャルがあるのです。

次のセクションでは、そうしたAPI連携の具体例として、7.2 LLM Memory APIとMCPの関係を詳しく掘り下げていきます。 → 7.2 LLM Memory APIとMCPへ進む