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外部脳みそメモリシステム — AI非依存の記憶基盤

📌 一言でいうと

🎯 なぜこれが必要なのか

ChatGPT、Claude Code、Geminiなど複数のAIサービスを使い分けているが、それぞれの記憶は完全に分断されている。ChatGPTで話した内容をClaudeは知らないし、Claudeで学んだことをGeminiには伝えられない。

つまり今のAI活用は「毎回初対面のアシスタントに一から説明し直す」状態。どのAIを使っても「自分のこと」を知っている状態にしたい。それが「外部脳みそ」の構想。

AIサービスは流行り廃りがある。特定のAIに記憶を預けると、そのサービスが終わったら記憶も消える。だからAIに依存しない形で記憶を管理する必要がある。

🏗️ 何をするか

2層構造の設計

人間の記憶が「短期記憶」（さっき聞いた電話番号）と「長期記憶」（自転車の乗り方）に分かれるように、メモリシステムも2層に分ける：

5層メモリモデル

記憶をさらに細かく5段階に分類する構想：

上に行くほど変わりにくく、下に行くほど頻繁に更新される。L5（価値観）はほぼ不変、L1（作業中の記憶）は毎セッション変わる。

候補技術

候補	特徴	懸念
Mem0	AI向けメモリレイヤー。自動で記憶の追加・更新・削除	SaaS依存のリスク
Memobase	ユーザープロファイル特化。性格・好みを構造化	新興で実績が少ない
RAG + Vector DB	自前構築。完全にコントロール可能	構築・運用コストが高い

📊 現状

現状の「Obsidian書き出し + recall search + agent-memory」の3本柱で最低限は回っている。ただし手動作業が多く、AI横断の記憶共有はできていない。

💡 ポイント