Kore Memoryとは
Kore Memoryとは、AIエージェントに人間と同じような長期記憶と忘却のメカニズムを付与するローカル向け記憶システム
読み: コアメモリ
かんたんに言うと
人間が昨日の夕食を忘れても、仕事の重要な教訓は何年も覚えているように、AIにも「忘れる」と「覚え続ける」の仕組みを持たせるツール。使い込むほどAIが自分を理解するようになる。
忘却曲線による自然な記憶管理
1880年代に提唱されたエビングハウスの忘却曲線をアルゴリズムとして実装している。日常の些細な会話は数日で自然に減衰するが、検索して参照されるたびに記憶の半減期が延長される。重要な価値観や教訓は長期間保持され、不要な情報はプロンプトを圧迫する前に消えていく。
一般的なAIメモリツールは「この記憶は残すべきか」を判定するために裏側でLLMを呼び出す。Kore Memoryはキーワード分析とカテゴリ信号によるルールベースの計算で重要度をスコアリングするため、LLMの推論リソースを消費しない。
SQLiteベースのオフライン完結設計
外部のベクトルデータベースやクラウドAPIを使わず、SQLiteで軽量に動作する。機密情報を外部に出す必要がなく、ローカルPCやサーバー上で完結するため通信遅延もゼロ。
Exocortexや一般的なRAGが「大量の知識のデータベース化と検索」に重きを置いているのに対し、Kore Memoryは「時間経過による記憶の変化」に焦点を当てている。対話を重ねるほど相手を深く理解する、人間に近い関係値の構築がシステムに負荷をかけずに実現できる。
当社の見解
当社はAI長期記憶システムを自社開発・運用している（2026年4月現在、1,655件の記憶データを蓄積）。この仕組みにより、AIが過去3ヶ月分の経営判断や設計方針を文脈ごと保持し、「前にも同じ話をしましたよね」という手戻りが激減した。セッションが切れても議論の続きから再開できるため、壁打ち相手としてのAIの価値が根本的に変わった。技術的にはCognee MCPサーバーによる記憶保存と、FastEmbed（ONNX Runtime）+ LanceDBによる非常駐型ベクトル検索（検索レイテンシ8ms、GPU不要）を採用。Hindsight（LongMemEval 91.4%精度）やomega-memoryなど複数の既製品を実環境で検証・棄却した上での選定であり、「個人PCでもエンタープライズでも負荷なく動く軽量さ」を最優先に設計している。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。