長期メモリとは
長期メモリ（Long-term Memory）とは、AIエージェントがセッションをまたいで持続的に保持する情報や知識のことです。ユーザーの好み、過去のプロジェクト情報、学習した経験則など、長期間にわたって蓄積・活用される記憶を指します。
| ひとことで言うと | セッションをまたいで残り続ける、エージェントの蓄積された知識。 |
|---|---|
| どこで使う | 顧客の好みの記憶、過去の判断基準、社内ルールの蓄積。 |
| 注意点 | 誤った情報を覚えると長く影響する。訂正・削除の手段を用意する。 |
長期メモリの実装方式
長期メモリの実装には主にベクトルデータベースが使用されます。情報をベクトル（数値の配列）に変換し、意味的な類似性に基づいて検索・取得します。Pinecone、Chroma、Weaviate、pgvectorなどのベクトルデータベースが広く利用されています。また、構造化データベースやナレッジグラフを併用するアプローチもあります。
1重要な情報を判断覚える価値があるか
▶
2要約して保存ベクトルDBなどへ
▶
3次回、質問が来る新しいセッション
▶
4関連記憶を検索意味が近いものを取得
▶
5文脈に加える前回の続きから対応
長期メモリの活用場面
長期メモリにより、エージェントは「先週話した件の続きだけど」という文脈のない指示にも対応でき、ユーザーの過去の選択傾向を踏まえた提案ができ、以前のエラーから学んで同じ間違いを繰り返さないようになります。パーソナライゼーションの品質を大きく向上させます。
プライバシーとデータ管理
長期メモリには個人情報やプライベートな情報が含まれる可能性があり、プライバシーへの配慮が不可欠です。データの暗号化、アクセス制御、データ保持期間の設定、ユーザーによるメモリの確認・削除機能の提供など、適切なデータガバナンスが求められます。