なぜあのAIは、あのミスを何度も繰り返してしまうのか？
「それ、前にも聞いたよね？」
—AIと対話していて、そんなセリフを心の中でつぶやいた経験はありませんか？
何度も同じ指示を出したのに、また同じ間違いを繰り返すAI。
まるで昨日のことすら覚えていないかのように。
実は、現代の多くの大規模言語モデル（LLM）は、「会話の記憶」を持たないか、持っていてもきわめて限定的。
しかも、何かを学び直そうとすると、その都度「ファインチューニング」という高価なプロセスが必要です。
そんな不便さに風穴を開けたのが、新たな研究プロジェクト『Memento』です。
これは、ファインチューニングを一切せずに、AIが”自ら学び、記憶し、成長する”ことを可能にする仕組み。
まるで人間のように、経験から学び、次に活かす力を持つエージェントが誕生したのです。
何が新しい？ Memento の核心発想
これまでの LLM エージェントは、大きく2つの方式に分かれていました。
- 定型的で柔軟性に欠けるルールベース型エージェント
- 高精度ながら高コストなファインチューニング型エージェント
しかし、どちらも”現場で柔軟に学び続ける”には向いていません。
そこで Memento が着目したのが、人間の学習における「アナロジー＝類似体験の再利用」です。
つまり「過去に似たような失敗や成功があったな」と思い出し、その記憶をもとに次の行動を決める。
人間が自然にやっているこの思考法を、AIにも取り入れたのです。
この仕組みは「ケースベースドリーズニング（CBR）」と呼ばれ、AIにとってはまるで”経験を思い出す力”を得たような革新です。
どうやって記憶する？ 「ケースメモリー」の実態
Memento では、AIがタスクをこなすたびに、その状態・選択・結果を「ケース」として記憶に蓄積していきます。
そして次の課題に直面したとき、過去のケースと「どれが似ているか」を探し、その戦略を参考にする—この流れが、AIに連続した成長を与える鍵となっています。
🔍 一例：「動画の登場人物を特定せよ」
たとえば、Memento が次のような質問を受け取ったとします。
「6月に観たこの YouTube 動画の中で、サムネイルに映っていた女性の名前を教えて」
これを解くには：
- 動画IDを抽出
- サムネイル画像を取得
- 過去に似た「画像＋人物名の特定」タスクを検索
- その”成功した過去ケース”を参考に、ツールを適切に選び、推論を行う
このように「どう動けばうまくいくか」を記憶から導くことで、Memento は柔軟に状況へ対応できます。
成果は？ テストスコアも最高クラス
この記憶駆動型のAIエージェントは、机上の理論ではありません。
実際のベンチマークでも、既存の強力なモデル群を超える成果を見せています。
たとえば：
- GAIA（長期計画＋ツール活用タスク）
→ 87.88% の正答率（全モデル中トップ） - DeepResearcher（現実のWeb検索、マルチホップ推論）
→ 66.6% F1スコア。
従来の学習済モデルを上回る。 - SimpleQA（単一質問の精度）
→ 95.0% の正確性で WebSailor などを上回る。
しかもこれらはすべて、ファインチューニングなし。
Memento は「記憶」を使うだけで、既存モデルの性能に食らいつき、場合によっては追い抜くことすらあるのです。
記憶こそ、これからのAIの本質
Memento が示したのは、AIにとって記憶とはオプションではなく設計思想そのものである、ということです。
「一回きりで使い捨てのLLM」ではなく「過去を活かして成長し続けるエージェント」。
その発想は、単に技術的な進化にとどまりません。
人間とAIの関係、知能の定義、そして学習の在り方すら問い直すものです。
終わりに
Memento は、ついにAIに「忘れない力」を与えました。
まるで日記をつけるAI、あるいは失敗ノートを読み返しながら成長する人のように、AIが自らの過去を参照しながら未来を選ぶ——そんな時代が静かに始まりつつあります。
これは、未来の LLM エージェントのデザイン観を、
「パラメータを更新し続ける」から「記憶を設計する」へ
と転換する大きな一歩。
これからのAI開発は「記憶の設計」を心得に、もっと人間らしく、もっと健康に進化していくのではないでしょうか。
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