Memory（記憶）とは丨生成AI 用語集
最終更新日:
2025年7月16日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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Memory（記憶）とは？
Memory（記憶）とは、生成AIやAIエージェントが過去の対話内容やタスク履歴、ユーザー情報などを保持・活用する機能のことです。従来の生成AIは「一問一答型」で過去の履歴を保持できませんでしたが、Memoryの導入により、継続的かつ文脈を理解した対話・タスク処理が可能になります。
Memoryの主な役割
生成AIにおけるMemoryは、以下のような場面で活用されます。
- 会話の文脈維持：前回の発言や話題を踏まえた自然な応答
- ユーザーの意図理解：過去の行動や発言からユーザーの関心や目的を把握
- 長期的な目標の追跡：プロジェクトや学習の進捗を記憶し、継続的にサポート
- エージェント間の情報共有：複数のエージェントが共通の履歴をもとに連携
このように、Memoryは「その場限りのAI」から「ユーザーに寄り添う継続的な支援者」への進化を支える重要な技術です。
Memoryの種類
Memoryには、用途や保存対象に応じていくつかの種類があります。
種類 | 概要 |
|---|---|
短期記憶（Short-term Memory） | 現在のセッション内のやりとりのみを保持 |
長期記憶（Long-term Memory） | セッションを超えて保存されたユーザー情報や履歴 |
対話メモリ（Conversation Memory） | 会話形式の履歴を保持し、自然なやりとりを実現 |
タスクメモリ（Task Memory） | エージェントが実行した作業履歴や計画を保存 |
ベクターメモリ（Embedding Memory） | 文脈や文書を数値ベクトル化して記憶・検索に活用（例：Vector Search） |
LangChainなどでの実装例
LangChainなどのフレームワークでは、Memoryはエージェントの中心機能として設計されています。以下が具体例です。
ConversationBufferMemory：過去の対話をバッファ形式で保持VectorStoreRetrieverMemory：Embeddingを用いて長文ドキュメントを記憶SummaryMemory：履歴を要約しつつ記憶を維持する
これらを組み合わせることで、長文の文脈理解や長期プロジェクト支援が可能になります。
Memoryを活用した実践例
- カスタマーサポート：問い合わせ履歴をもとに個別対応
- 学習支援ツール：学習履歴や理解度に応じた出題
- 業務自動化：作業の進捗や優先度を継続的に把握
特にAIエージェントが複数回にわたってやり取りを行う場合、Memoryは信頼性・パーソナライズ・効率性の鍵となります。
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