Claude-MemでAIに「記憶」を持たせる：使い方と他AIとの比較
背景：AIはなぜすぐ忘れてしまうのか？
こんにちは！突然ですが、みなさんはAIアシスタントと会話していて「この間話したことをまた説明し直さなきゃ…」と感じたことはありませんか？私はしょっちゅうあります。たとえば、ある開発者はX（旧Twitter）で「昨日Claudeと話したアーキテクチャの決定事項を、また20分もかけて同じように説明し直した」と嘆いていました。別の人も「Claude Codeは素晴らしいけど、毎回プロジェクトの文脈を説明し直すのは生産性が落ちる」と不満を漏らしています。そう、従来のAIは基本的に「1回のセッション（対話）内でしか記憶を保持できない」のです。新しいチャットを開始するたびにAIは前の会話内容をリセットしてしまい、ユーザー側が文脈を説明し直す必要があります。これでは長期間にわたるプロジェクトの議論や学習には不便ですよね。
もちろん、OpenAIのChatGPTなども工夫はしています。たとえばChatGPTは会話中のコンテキスト（文脈）は覚えていて、過去の発言を踏まえた回答ができます。しかし**「セッションをまたいだ長期的な記憶」は持たないのが現状です。ユーザーごとの設定や好みを共有する「カスタムプロンプト」機能はありますが、あくまで静的な情報を毎回追加するだけで、対話内容そのものを長期保存する仕組みではありません。また会話に含められる情報量にも上限（コンテキストウィンドウのサイズ）があり、GPT-4で最大およそ32kトークン（APIでは一部128kトークン）程度です。これを超えると古い情報から忘れていくため、本当に長い文書や多数のチャット履歴を扱うのは苦手でした。一方、Anthropic社のClaude 2は最大100kトークン（約7万5千語）もの大容量コンテキストを扱えることを売りにしています。100kもあれば本一冊分のテキストを一度に読ませることも可能で、長時間の対話も途切れず行えるとされています。しかしそれでも新しいセッションを始めれば話は別**。Claudeもデフォルトでは過去の会話内容を引き継ぎませんし、公式の「メモリツール」も1回の対話内の記憶を扱うものに留まります。
では、どうすればAIに「長期記憶」を持たせられるのでしょう？ そこで登場したのがClaude-Memというオープンソースのプラグインです。これはAnthropic社の提供する開発者向けAI環境「Claude Code」専用のプラグインで、セッションをまたいでAIに記憶を持たせ、前回までの会話内容を次回に自動で引き継げるようにする画期的な仕組みなのです。
Claude-Memとは？その基本アイデア
Claude-Memのコンセプトは一言でいえば「AI同士でメモを取り合う」ことです。開発者のAlex Newman氏（Claude-Memの作者）は「AIの記憶って単なるストレージ（保存）ではなく、要点の圧縮なんだ」と説明しています。どういうことかというと、例えば人間でも会議の録音全部を残すのではなく議事録という形で大事なポイントだけメモしますよね。同じように、Claude-MemではAIアシスタント（Claude）が作業中に得た知見や決定事項をリアルタイムで観察して記録し、そのエッセンスだけを将来のセッション用に圧縮保存するのです。
具体的には、Claude Codeで開発者がAIにコードを書かせたり調査させたりする裏で、もう一人の“観察役AI”が走っています。Anthropic社の提供するエージェントSDKを使い、メインのClaude AIがファイルを開いたりコードを実行したりするたびに、その前後の文脈や結果を逐一「観察記録（Observation）」としてまとめていくのです。例えば「〇〇という理由でSQLiteを使うことに決めた」「△△というバグの原因を特定し修正した」といった具合に、人間が後で読んでもわかる簡潔なメモが自動生成されます。重要なのは、その記録には**「その決定に至る前提（Before）」と「その後に起きた結果（After）」**もセットで含まれることです。まるで日誌のように時系列で「何が起き、どう対応し、何を学んだか」が蓄積されていくわけですね。
こうして蓄えられた“AI自身のノート”は、SQLiteデータベースに保存され、後から検索できるようになります。Observations（観察記録）には種類タグ（決定事項、バグ修正、発見、機能実装など）や関連ファイル、キーワードなどもメタデータとして付与されるので、**「認証まわりで過去にどんな決定をした？」とか「Auth.tsに関する修正履歴は？」**といった質問で素早く絞り込めます。この検索もAI経由で自然言語的に行えるようになっており、Claudeに対してmem-searchツールを使ってクエリを投げる形で実行できます。ちなみに内部ではベクトルデータベース（Chroma）も併用したハイブリッド検索になっており、キーワードマッチと意味検索の両面から賢く関連記録を探してくれます。
Claude-Memの使い方：導入と操作の流れ
導入方法は意外とシンプルです。前提としてAnthropicのClaude Code環境（開発者向けのコードアシスタント環境）を使っている必要がありますが、準備ができていればコマンド2行でインストール完了します。Claude Codeのターミナル上で以下を順に実行するだけです。
/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem
あとはClaude Codeを再起動すれば、自動的にClaude-Memプラグインが有効になります。特別な設定をしなくても、次の新しいセッションを開始したときから前回までの重要なコンテキスト（観察記録のサマリー）が自動でプロンプトに差し込まれるようになります。驚くかもしれませんが、ユーザから見ると「いつの間にか前回の続きから話ができている！」という自然な体験です。実際、作者のAlex氏は「新しいセッション開始時には必要な文脈が先回りして届いている。メモリが形成されていることさえ気付かないほどだ」と述べています。本当に頼もしい相棒がついたようですね。
操作方法といっても難しいことはありません。基本的には**「いつも通りClaude CodeでAIに指示を出すだけ」でOKです。Claude-Memが裏方で勝手に記録・要約・提供までやってくれます。例えば昨日までに決めたことをClaudeがちゃんと覚えていて「前回こう決めたから今日はこの続きをしましょう」と話を進めてくれるイメージです。もし自分から過去の記録を参照したい**場合は、Claudeに対して「mem-searchで〇〇を探して」などと尋ねれば過去の観察記録を検索・表示できます。観察記録にはIDが振られているので、そのIDを指定して詳細を取り出すこと（get_observations）や、その周囲の時系列の流れを表示すること（timeline）もできます。一連の検索ツールを駆使すれば、10週分の開発履歴から必要な断片を瞬時に取り出すなんてことも可能です。
また、メモリのプライバシー管理も備わっています。例えばAPIキーや個人情報など「記録してほしくない内容」は、<private>タグで囲うことでデータベースに保存されないよう除外することができます。このようにセキュリティ面の配慮もされていますし、逆に「この種類の情報は覚えなくていい」と細かく設定することも可能です。他にもWebブラウザで確認できるリアルタイムのメモリビューア（ローカルホストのポート37777で確認）があったり、Claude CodeだけでなくClaudeのデスクトップアプリからメモリ検索できる機能があったりと、痒い所に手が届く設計になっています。
技術的な要件としては、Node.js（18以上）やBun（JavaScriptランタイム）が必要ですが、プラグイン導入時に自動インストールされるので心配いりません。要はClaude Codeさえ使える環境であれば、すぐにClaude-Memを試せるということです。
他のAIとの比較：Claude-Memは何が特別なのか？
さて、Claude-Memの全貌が見えてきたところで、「結局これって他のAIと比べて何がすごいの？」と疑問が湧くかもしれません。ポイントを整理すると、Claude-Memの特長は**「セッションを超えた長期の記憶を自動で管理し、必要に応じて再利用できる」ことにあります。従来のChatGPTやClaudeなどのデフォルト状態では、会話の記憶はその場限りでした。ユーザーが長期記憶を持たせたい場合、自分で過去ログを要約して再入力したり、あるいは外部のベクトルデータベースに保存・検索するようなカスタム実装をする必要がありました。しかしClaude-Memはそうした手間をすべて裏側で自動化**してくれるのです。
Anthropic公式のClaudeにも最近「メモリツール」という機能が追加され、対話中に/memoryコマンドで仮想的なメモ帳に書き込んだり読み出したりできるようになりました。しかしReddit上で指摘されているように、それはあくまで一つの会話（スレッド）内で有効なメモであり、セッションを切り替えればリセットされてしまう点で限界があります。Claude-Memはそこを補完する存在で、複数セッションにまたがるプロジェクト全体の記憶を保持することでClaudeを強化しています。言わば公式メモリツールが短期記憶を補うのに対し、Claude-Memは長期記憶を司るような関係で、競合というよりは補完的なものです。
一方、OpenAIのChatGPTには現状公式な長期記憶機能はありませんが、コンテキストウィンドウの拡大というアプローチで対応しようとしています（GPT-4の一部で128kトークンまで拡張）。ただKevin Astuhuaman氏も述べているように、「コンテキスト窓が大きければそれで解決、というものではない」のです。コンテキストが大きくても、モデル自身が重要度を判断して過去の情報を取捨選択するわけではありません。ユーザー側でどの情報を残しどれを省くか工夫しなければ、ただトークンを消費してノイズが増えるだけになりかねません。実際、Alex氏は「会話ログを丸ごと保存して検索できるようにする単純な方法も試したが、何千トークンものノイズが増えるだけで有用ではなかった」と述懐しています。
Googleの新世代AIであるGeminiも比較に入れてみましょう。Geminiは2025年に登場したモデルで、最大100万トークン（100万語以上！）という驚異的なコンテキストウィンドウを持つと言われています。1Mトークンあれば50,000行のコードや8冊分の小説を一度に処理できる計算で、他のモデルでは必要だった要約や分割、RAG（検索）といった工夫なしに膨大な情報を直接渡せるのが売りです。さらにGeminiは**「パーソナルコンテキスト」と呼ばれる長期記憶の機能を持ち、ユーザーが許可すれば過去の全チャット内容からユーザーの興味や好みを学習し、応答に反映してくれる**ようになりました。例えば以前にあなたが好きな漫画の話をしていれば、次回「自分にユニークな誕生日パーティのテーマを考えて」と頼んだ際、それを踏まえて漫画のキャラクターをテーマに提案してくれる、という具合です。
ただしGeminiのパーソナルコンテキストは主にユーザー個人のプロファイル記憶（設定や嗜好）にフォーカスしており、Claude-MemのようにAI自身の作業履歴や思考過程を逐次記録・要約するものとは少し異なります。またGeminiの長大なコンテキストは強力ですが、逆に言えば「何をコンテキストに入れるか」の取捨選択は依然ユーザーの腕に委ねられます。プロジェクトの全履歴をそのまま毎回与えるのは現実的ではありませんし、情報量が増えればモデルの応答も遅くなったり劣化したりする可能性があります（実際、GPT-4でも長すぎるコンテキストでは応答精度が下がる傾向が報告されています）。その点、Claude-Memは自動要約と段階的な情報取得（Progressive Disclosure）で効率よく必要な記憶だけをやり取りします。具体的には、まず軽量なインデックス（要約リスト）だけ渡し、Claudeが「もっと詳しく知りたい」と判断した項目だけID指定で詳細を取りに行くという3段階フローになっています。これにより最大10倍のトークン節約効果があるとのことで、巨大コンテキストを持つGeminiやClaude 2に対しても、より少ないトークンで効率的に記憶を活用できるという強みがあるわけです。
まとめると、Claude-Memは**「AIアシスタントに人間らしい長期記憶を与える」ための先進的な取り組みです。他の大規模AI達（ChatGPTやClaude単体、Geminiなど）がそれぞれ別の角度から記憶問題に挑んでいる中で、Claude-Memは「AIが自分自身の行動をメタ認知し、学習していく」**というユニークなアプローチを実現しています。では次に、これらの違いを分かりやすく比較表に整理してみましょう。
Claude-Memと主要AIの記憶管理機能の比較
ポイント | Claude-Mem（Claude Code向け） | Anthropic Claude（公式） | OpenAI ChatGPT | Google Gemini |
|---|---|---|---|---|
長期記憶の有無 | あり（複数セッションにまたいで記憶保持。自動でコンテキスト復元） | 部分的にあり（メモリツールで会話内メモが可能だが単一セッション内のみ有効） | なし（過去の対話は新規チャット開始で忘却。長期記憶は保持されない） | あり（パーソナルコンテキスト機能によりユーザーの過去全チャットから好み等を学習） |
コンテキスト容量 | Claude 2ベースで100kトークン（約7.5万語）＋必要に応じ過去DBから検索 | 100kトークン（Claude 2の場合。大量文書も一度に投入可能） | GPT-4で32kトークン程度（一部128kトークン）、GPT-3.5で4k程度。超過すると古い内容から忘れる | 100万トークン以上（モデルにより異なるが桁違いに大きい）。テキスト・画像・音声などマルチモーダル入力も可能 |
記憶の保持方法 | 自動記録・圧縮：観察AIがツール使用や出力結果を要約しSQLiteに蓄積。次回セッション開始時に前回までの要約一覧を自動投入。詳細はID指定でオンデマンド取得 | メモリファイル方式：対話中に | なし（ユーザー任せ）：メモリ機能はなく、必要ならユーザーが過去ログをコピーしたり外部ツールで要約・検索させる必要あり。 | プロファイル学習：ユーザーの過去チャットデータをサーバ側で解析し、ユーザー固有のプロファイルを構築。以後の応答に反映（好みや設定を覚えている）。 |
記憶の検索・参照 | 充実： | 限定的：メモリファイル自体はテキストなのでAIが読むことは可能だが、検索は手動（ユーザーが内容を覚えている前提）。複数メモリファイル間での横断検索などは想定外 | なし：過去会話を遡るには履歴を人間が読み返すしかない。もしくはユーザーが要点を再入力する必要。 | 間接的：Geminiはユーザー情報を内部的に統合しているため明示的な検索機能は提供されない。ユーザーは**「過去に話した○○の件だけど…」**と聞くことでモデルが思い出してくれる想定。ただし精度はブラックボックスで、特定の過去発言を引用するような使い方は難しい |
用途や強み | ソフト開発向け（Claude Code専用）：コード生成・デバッグでの継続利用に最適。観察内容（決定・バグ修正等）の蓄積により、長期間のプロジェクトでも文脈を保持。 | 汎用対話AI：長大なコンテキストにより大量の文書やコードを一度に扱える。会話内メモリで物語の登場人物設定などを保持しながら進行するといったことも可能。 | 汎用対話AI：幅広い用途に対応。UIがシンプルで初心者でも使いやすい反面、長期プロジェクトの文脈管理は苦手。短いQ&Aや単発のタスクには問題ないが、継続的な議論ではユーザー側で工夫が要る | 次世代対話AI：非常に大きな知識容量と個人最適化された応答が強み。日常会話から専門的議論まで幅広く、過去の対話に基づくパーソナライズで親しみある対話を実現。ただし企業側で管理される記憶のため、プライバシー設定や一時チャット機能でユーザー側も取捨選択が可能 |
(注) 上記比較は執筆時点（2026年初頭）の情報に基づきます。Geminiの機能は今後変更される可能性があります。各AIの「記憶」は設計思想が異なるため、一概に優劣をつけられるものではなく、用途に応じて使い分けるのが望ましいでしょう。
Claude-Memのユースケースと利用者の声（箇条書きまとめ）
- 長期プロジェクトの文脈保持: ある開発者はClaude-Mem導入後「毎回ゼロから始まっていたセッションが嘘のよう。もうセッションを閉じることがなくなった」と述べています。過去の設計決定や議論を繰り返し説明する必要がなくなり、開発の生産性が飛躍的に向上した好例です。
- バグ対応の知見蓄積: 例えばClaudeが3時間かけて原因究明したバグの「なぜそれが起きたか」という洞察も、Claude-Memが記録しておけば後日また同種の問題が発生しても即座に思い出せます。AI自身が過去の失敗と解決策を覚えているため、デバッグの効率アップや再発防止につながります。
- アイデア出し・ブレスト継続: 複数日にわたってAIとブレインストーミングを行うようなケースでも、Claude-Memなら前日の議論内容を踏まえてスムーズに続きを開始できます。例えば企画書のドラフトをAIと練り上げる際、前回どんなアイデアが出たか一から説明し直す必要がなく、連続した会話のように創造的作業を進行できます。
- チームでの知識共有: Claude-Memが蓄積するメモリは**時系列の「開発タイムライン」**として閲覧可能です。そのためチームメンバー間でこのログを共有すれば、「なぜその設計になったのか」「どのような議論を経て今の仕様に至ったか」といった経緯を新メンバーでも追体験できます。チーム開発の引き継ぎ負荷を減らし、意思決定の透明性を高めるのに役立つでしょう。
- ユーザーからの評判: SNS上でも「繰り返し説明する手間がなくなって本当に助かる！」「Claudeの弱点だった物忘れ問題がこれで解決した」といった声が多く、Claude-Memを高く評価する利用者が目立ちます。GitHub上でも公開から短期間で約20,000ものスターを獲得しており、この問題の大きさとClaude-Memへの期待の高さがうかがえます。実際「この機能はChatGPTにもぜひ欲しい」という声もあり、長期記憶へのニーズは各所で高まっています。
- 考慮すべき点（デメリット）: Claude-Memは現状Claude Code環境でのみ利用可能であり、導入にはClaude Code（有償プランの場合あり）とNode.jsなど開発ツールのセットアップが必要です。一般的なChatGPTのようにウェブUIからすぐ使えるわけではない点は敷居と言えます。また記録・要約される内容はあくまでAIの自動判断によるため、重要度の付け方が期待とずれる可能性もあります（開発者コミュニティでも「どうすれば文脈の質をさらに高められるか」「不要な記憶をどう忘れさせるか」といった議論が続いています）。現時点では万能ではありませんが、こうした課題も含めて日々改善が進められている段階です。
まとめ: Claude-MemはAIアシスタントの弱点だった「短期記憶しかない」問題に真正面から挑んだ革新的なツールです。長期にわたる対話やプロジェクトでも、もう一度話の流れを途切れさせる必要はありません。まるでAIに専属の秘書が付き、常に議事録を取って次に活かしてくれるようなものですね。実際、このプラグイン自体もClaudeとClaude-Memを使って開発が進められ、「リリース告知の文章も過去10週間の開発メモリーを検索して書かれた」と語られています。AIと長く付き合っていく時代、こうした「記憶を持つAI」の登場は心強い限りです。あなたもClaude-Memを活用して、AIとのコラボレーションを次の段階へ進めてみませんか？
引用
https://bulkpublishing.ai/glossary/chatgpt/
GPT-4 Turbo (128K Context) vs Claude 2 (100K Context) - Bito
https://bito.ai/blog/gpt4-turbo-vs-claude2/
Introducing 100K Context Windows \ Anthropic
https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows
Introducing 100K Context Windows \ Anthropic
https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows
How is Claude-Mem different from Claude's New Memory Tool? : r/ClaudeAI
https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1oegbwo/how_is_claudemem_different_from_claudes_new/
How is Claude-Mem different from Claude's New Memory Tool? : r/ClaudeAI
https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1oegbwo/how_is_claudemem_different_from_claudes_new/
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