AIはもう忘れない！100年分の記憶を持つ「EpisodicRAG」でビジネスの未来が変わる
近年、AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活やビジネスに大きな変化をもたらしています。しかし、AIには「会話が終わると、その内容を忘れてしまう」という根本的な課題がありました。まるで、毎回記憶をリセットされてしまうかのように、過去の対話内容を覚えていないため、長期的なプロジェクトや複雑な意思決定の場面では、その真価を発揮しきれていませんでした。
そんなAIの「記憶喪失」問題に終止符を打つ、画期的なプラグインが登場しました。株式会社めぐる組は、AIに最大108年分の長期記憶を与える階層的記憶管理システム「EpisodicRAG」を、Claude Code向けプラグインとして無償公開しました。この技術は特許出願済みであり、Anthropic社の最新モデル「Claude Opus 4.5」のリリースに合わせて公開されたことで、AI活用の新たな時代を切り開くものとして注目を集めています。
なぜAIは「記憶」できないのか？現在のAIが抱える課題
AIがまるで人間のように高度な会話や文章生成をこなす一方で、「記憶が途切れる」という問題は、AIをビジネスの現場で深く活用する上での大きな障壁となっていました。具体的にどのような課題があったのでしょうか。
セッション間の記憶断絶
現在の多くのAIは、一度会話セッションが終了すると、その内容を忘れてしまいます。これは、AIが直前の会話内容だけを一時的に保持する仕組みになっているためです。そのため、次回の会話では、前回の文脈や合意事項をゼロから説明し直す必要がありました。例えば、あるプロジェクトについてAIと数週間にわたって議論する場合、毎回同じ背景情報や過去の意思決定の経緯をAIに伝えなければならず、非常に非効率的です。
ビジネス活用における障壁
ビジネスの現場では、経営判断やプロジェクト管理において、過去の意思決定履歴や議論の経緯を把握することが不可欠です。しかし、記憶を持たないAIでは、表面的な助言しかできず、「AIは便利だが、毎回リセットされるので深い相談ができない」といった声が多く聞かれました。AIを単なる情報検索ツールではなく、「継続的なビジネスパートナー」として活用するには、記憶能力の向上が喫緊の課題だったのです。
コンテキストウィンドウの限界
AIが一度に処理できる情報量には「コンテキストウィンドウ」と呼ばれる上限があります。これは、AIが一度に「読み込めるテキストの長さ」のようなもので、この上限を超えると、古い情報から順に忘れられてしまいます。全ての会話ログをAIに読み込ませようとすると、技術的に困難であるだけでなく、処理コストも膨大になります。そのため、重要な情報を効率的に選別し、圧縮する仕組みが求められていました。
これらの課題により、AIを長期的な視点で活用することが難しく、そのポテンシャルを十分に引き出せていない状況が続いていたのです。
AIに100年分の長期記憶を！EpisodicRAGの革新的な仕組み
「EpisodicRAG」は、これらのAIの記憶問題を根本的に解決するために開発されました。その核となるのは、以下の3つの機能です。
1. 8階層の記憶構造（約108年分）
EpisodicRAGは、AIとの会話ログを階層的に圧縮・統合することで、重要な情報を長期にわたって保持します。このシステムは、以下の8つの階層で構成されており、最大で約108年分もの記憶を管理できる設計となっています。
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Weekly（約1週間）: 直近の会話ログを週単位でまとめる。
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Monthly（約1ヶ月）: Weeklyの情報を統合し、月単位でまとめる。
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Quarterly（約3ヶ月）: Monthlyの情報を統合し、四半期単位でまとめる。
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Annual（約1年）: Quarterlyの情報を統合し、年単位でまとめる。
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Triennial（約3年）: Annualの情報を統合し、3年単位でまとめる。
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Decadal（約9年）: Triennialの情報を統合し、10年単位（約9年）でまとめる。
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Multi-decadal（約27年）: Decadalの情報を統合し、数十年単位（約27年）でまとめる。
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Centurial（約108年）: Multi-decadalの情報を統合し、約1世紀（約108年）単位でまとめる。
このように、時間の経過とともに情報をより抽象化・要約していくことで、膨大な情報量でも効率的に管理し、AIが長期的な文脈を理解できるようにしています。
2. 2段階ダイジェスト生成で「まだらボケ」を回避
EpisodicRAGは、記憶の断片化や重要な情報の抜け落ちを防ぐために、2段階のダイジェスト（要約）生成プロセスを採用しています。
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Provisional（仮ダイジェスト）: 会話が終了すると、その直後に即座に生成されます。これにより、直後の記憶の断片化を防ぎ、セッション間の記憶の連続性を確保します。
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Regular（正式ダイジェスト）: ある程度の会話ログが蓄積された後、Provisionalダイジェストを統合し、より精緻な形で生成されます。このプロセスにより、AIの記憶が「まだらボケ」（一部の記憶が抜け落ちたり、曖昧になったりする状態）になることを回避し、一貫性のある長期記憶を構築します。
3. セッション間の記憶継承
EpisodicRAGのもう一つの重要な機能は、セッション間で記憶を継承できることです。各セッションを開始する際、GitHubリポジトリに保存された最新の記憶ファイル（GrandDigest/ShadowGrandDigest）をAIが自動的に読み込みます。これにより、AIは前回の会話の文脈を完全に理解した状態で、新たな会話を始めることができます。ユーザーは「前回話した〇〇の件だけど…」といった形で、スムーズに会話を継続できるようになります。
EpisodicRAGがもたらすビジネスへの恩恵と優位性
EpisodicRAGの登場は、AIのビジネス活用に革命をもたらす可能性を秘めています。その主な特徴と優位性を詳しく見ていきましょう。
1. ビジネス意思決定の継続性
AIが過去の判断履歴、議論の経緯、学習内容を記憶することで、ユーザーは「前回の続き」から会話を始めることができます。これは、経営判断、プロジェクト管理、技術検討など、長期的な文脈が重要な業務において特に大きな価値を発揮します。例えば、AIに企業の戦略立案を相談している場合、過去の市場分析の結果や競合他社の動向、これまでの議論内容をAIが記憶しているため、より深く、一貫性のある助言を得られるようになるでしょう。
2. 既存スキルとの相乗効果
めぐる組が先行公開しているCustom Skills（特定の専門分野に特化したAIの能力）とEpisodicRAGを組み合わせることで、記憶を持った「専門家AI」が実現します。例えば、建設プロジェクトの目論見作成を支援するAIは、過去の案件判断を記憶することで、より精度の高い提案が可能になります。また、企業の参謀として経営課題の助言を行うAIは、経営課題の経緯を深く理解した上で、より本質的なアドバイスを提供できるようになるでしょう。
3. 汎用性と拡張性
EpisodicRAGは、Claude Codeを前提に開発されていますが、ファイルシステムへのアクセスが可能なコーディング支援AIエージェントであれば、他のAIでも利用可能です。例えば、Googleが公開した「Google Antigravity」のようなGemini 3 Proに対応したエージェント開発プラットフォームとの連携も期待されており、将来的に様々なAI環境での活用が見込まれます。
4. 透明性のある設計
EpisodicRAGは、すべての記憶プロセスをテキストファイルとして保存します。これにより、利用者はAIがどのような情報を記憶し、どのように要約しているのかを、自ら確認・編集することができます。AIの「記憶」がブラックボックス化するのを避け、人間がその内容をコントロールできる設計となっているため、安心して活用できる点が大きなメリットです。
EpisodicRAGの利用方法：インストールから使い方まで
EpisodicRAGは、Claude Code向けプラグインとして無償公開されており、比較的簡単な手順で導入・利用を開始できます。
インストール手順
- ターミナルからClaude Codeを起動します。
/claude - マーケットプレイスを追加します。
/marketplace add https://github.com/Bizuayeu/Plugins-Weave - プラグインをインストールします。
/plugin install EpisodicRAG-Plugin@Plugins-Weave - 初期セットアップを対話形式で実行します。
@digest-setup
基本的な使い方
- AIとの会話ログを「Loop」形式で保存します。推奨ツールとして「Save my Chatbot」が挙げられています。
- 新しいLoopを追加したら、
/digestコマンドを実行します。 - 一定数のログが蓄積されたら、
/digest weeklyなどのコマンドで正式なダイジェストに確定させます。 - 次回のセッション開始時に、EpisodicRAGが記憶ファイルを読み込み、過去の文脈を継承した状態で会話を始めることができます。
より詳細なドキュメントは、GitHubリポジトリをご参照ください。
社会的意義：AIが「成長するパートナー」になる未来
EpisodicRAGの無償公開は、単なる技術的な進歩にとどまらず、社会全体に大きな価値を提供すると期待されています。
個人レベルでの変化
これまで、多くの人にとってAIは「使い捨ての道具」のような存在でした。しかし、EpisodicRAGによってAIは「成長するパートナー」へと進化します。AIが個人の過去の対話から学習し、ユーザー一人ひとりに最適化された助言を継続的に提供できるようになることで、よりパーソナルで深いAI体験が実現するでしょう。
組織レベルでの変化
企業や組織においては、プロジェクトの知識継承問題の解決に貢献します。担当者が変わっても、AIがプロジェクトの経緯や重要な意思決定を記憶しているため、スムーズな引き継ぎが可能になります。これにより、組織全体の生産性向上や、ナレッジマネジメントの効率化が期待できます。
産業レベルでの変化
AI活用の深化は、様々な産業において生産性向上をもたらします。人とAIがより密接に協働する新しいモデルが確立され、これまで人間だけでは難しかった複雑な課題解決や、新たな価値創造が加速するでしょう。例えば、医療分野での診断支援や、研究開発における仮説検証など、多岐にわたる分野での応用が考えられます。
技術的背景とライセンス
本プラグインの中核技術は、日本国特許出願中（特願2025-198943 – 階層的記憶・ダイジェスト生成システム）であり、8階層の記憶構造とダイジェスト生成プロセスに関する技術が対象です。
ライセンスはMITライセンスに基づき、個人・法人問わず利用者自身の内部利用は無償です。ただし、再販や製品への組み込みについては、特許権との関係上、事前にめぐる組への相談が必要です。
免責事項
EpisodicRAGが生成する記憶やダイジェストは、AIによる要約・解釈を含みます。そのため、重要な意思決定を行う際は、必ず原本の会話ログを参照し、内容を検証することが推奨されます。本プラグインの利用により生じた損害について、めぐる組は責任を負いかねますので、この点にご留意ください。
まとめ：AIが真のビジネスパートナーとなる時代へ
AIの「記憶喪失」という長年の課題を解決するEpisodicRAGの登場は、AIのビジネス活用に新たな地平を切り開きます。100年にも及ぶ長期記憶と、透明性の高い設計、そして無償公開という形で、誰でもこの革新的な技術を利用できるようになったことは、AIの民主化をさらに加速させるでしょう。
AIが単なるツールではなく、過去の経験から学び、成長し続ける「真のビジネスパートナー」となる時代が、いよいよ到来したと言えるでしょう。EpisodicRAGは、その未来を現実のものとするための、重要な一歩となるに違いありません。
