コラム：会社の記憶を、AIに預けきらない
自動Memory機能は便利なぶん、その便利さ自体が「気づかれざるロックイン」を生みます。乗り換えようとして初めて、積み上げた記憶を持っていけないと気づくからです。判断基準や案件の経緯といった本質的な記憶は、AIのMemoryに預けず自分の手元に置く——それが会社の記憶を守る一線です。
ChatGPTやGeminiには、自動でMemoryする機能があります。過去のやり取りを覚えていて、毎回同じ説明をしなくていい。とても便利です。しかし、基本機能として標準搭載されているこのMemoryには、使い込むほど気になってくる弱点が3つあります。
Auto Memory機能の3つのデメリット
1つは、自分で制御できないことです。何を覚え、何を忘れさせるかはAI側のロジックに委ねられていて、設定画面から見えるのは記憶の断片だけ。全体を見渡して編集する自由度は限られています。
2つ目は、記憶容量が小さいことです。各社のMemory機能には、語数・件数ともに上限が設けられています（具体的な数値はメモリの実践を参照。仕様は各社が随時更新するため、詳細な数字はそちらで随時確認してください）。「無制限に書き込める設計ではない」という前提は変わらず、判断基準や案件の経緯を厚く書き込もうとしても、どこかで天井に当たります。
3つ目は、乗り換えに手間がかかることです。別のAIに切り替える場面を想定すると分かります。ChatGPTに積み上げてきたMemoryは、乗り換えた先には一切ついてきません。当たり前といえば当たり前ですが、便利に使っている最中はこの当たり前に気づかないものです。
便利だから、使われ続ける
メモリの実践でも整理した通り、ChatGPT、Gemini、Claudeも、それぞれのAIサービスの中だけで完結する「内部メモリ」が用意されています。厄介なのは、これが「便利だから」使われ続ける点です。設定もいらず、話しかけるだけで勝手に記憶してくれる。手間がかからないほど、気づいたときには何ヶ月分もの記憶が、その1社のサービスの中だけに積み上がっています。
便利さが、気づかれざるロックインをつくる
ベンダーロックインというと、契約書や解約条件のような話を思い浮かべがちです。でも記憶に関しては、もっと静かに進みます。別のAIに乗り換えようとして初めて「あれ、この記憶、持っていけない」と気づく。そのときにはもう、数ヶ月〜数年分の蓄積が特定のAIサービスの中に閉じ込められています。
AI各社が競うようにネイティブメモリ機能を強化しているのも、偶然ではないでしょう。AI業界の議論でも、ユーザーの記憶を自社サービスに囲い込むことが乗り換えを防ぐ有効な手段になる、という見方が語られています。善意の便利機能の裏にそういう構造があることは、頭の片隅に置いておいて損はありません。
記憶の置き場所は、自分の手元に置く
判断基準や案件の経緯といった「本質的に長く使う記憶」は、ChatGPTやClaudeのMemory機能には預けず、Obsidianのファイルとして自分の手元に書くようにしています。ファイルはただのテキストなので、使うAIが変わっても、そのままコピーして読み込ませるだけで引き継げます。
内部メモリを使うなと言いたいわけではありません。日々の細かいやり取りの快適さは内部メモリに任せていい。ただ、「自分が何者か」「どう判断するか」という会社の土台になる記憶だけは、特定のAIサービスに預けきらず、自分で持っておく。この線引きだけで、乗り換えの自由度はまったく変わります。
会社の記憶は、AIではなく自社の資産にする
AIツール各社の競争により、今後も数ヶ月／数年おきに入れ替わっていくはずです。そのたびに記憶をゼロから作り直すのか、ファイルごと持ち越すのかは、地味ですが経営インパクトの大きい選択です。
記憶の置き場所を自分の手元に持つことに、特別な技術力は要りません。テキストファイルを1つ作り、読み込ませるところから始められます。会社の記憶を、AIに預けきらない。この意識を持っているかどうかが、数年後に自分の手元にどれだけの記憶が残っているかを分けます。