Hello there, ('ω')ノ
🗣️ はじめに：「記憶するAI」はどう作る？
ChatGPTのように、
「さっき言ったこと、ちゃんと覚えててくれてる！」
と感じるAI体験を実現するには、メモリ（Memory）と呼ばれる技術が不可欠です。
これはただの一時的な履歴ではなく、
✅ 会話履歴の保持
✅ ユーザーの情報（名前・好み・履歴など）
✅ 過去の出力とのつながりの維持
…といった「ユーザーコンテキストを保ち続ける仕組み」のことを指します。
💾 1. LLMにおけるメモリ管理の目的とは？
✅ なぜメモリが必要か？
| 利用シーン | メモリがないと… | メモリがあると… |
|---|---|---|
| 💬 会話の継続性 | 前回の話を毎回繰り返す必要がある | 会話の文脈を理解してスムーズに応答可能 |
| 🛍️ パーソナライズ対応 | 毎回ゼロベースで案内 | ユーザー名や関心事に応じた対応が可能 |
| 🤖 エージェントタスク管理 | 過去のアクション・中間結果を忘れてしまう | 状況に応じて判断を継続できる（例：ステップの再実行） |
🧩 2. LangChainにおけるMemoryの使い方
LangChainでは、Memoryを使って「状態の保持」が簡単にできる仕組みが整っています。
📦 メモリの種類（LangChain標準）
| メモリタイプ | 特徴 |
|---|---|
ConversationBufferMemory |
全会話履歴を保存（もっとも基本） |
ConversationSummaryMemory |
要約して履歴を簡潔に保持（トークン節約型） |
ConversationKGMemory |
知識グラフ的に関係性を記憶（人物や出来事の関係を追跡） |
VectorStoreRetrieverMemory |
特定情報を検索できる形式で保存（RAGとの併用が便利） |
🛠️ 3. 実装例：会話履歴を保持するLLMアプリ
✅ コード例：ConversationBufferMemory を使った基本構成
from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") # メモリを定義（履歴保持用） memory = ConversationBufferMemory() # 会話チェーンを作成 conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory) # 会話を実行 print(conversation.predict(input="こんにちは！")) print(conversation.predict(input="さっきの話、続きをお願いします。"))
✅ 出力イメージ：
こんにちは！何かお手伝いできますか？ → さっきの話、続きをお願いします。 → もちろんです。先ほどお話していた内容に続けてお答えします…
🔁 4. 要約型メモリでスリムな履歴保持（トークン節約）
📉 なぜ要約が必要か？
- 会話履歴が長くなると、トークン制限で途中の文脈が消える
- 要点だけをまとめて保存することで、“意味は保ちつつ”軽量化できる
✅ コード例：ConversationSummaryMemory
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory from langchain.chat_models import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo") memory = ConversationSummaryMemory(llm=llm) conversation = ConversationChain(llm=llm, memory=memory) print(conversation.predict(input="今までの話をまとめてください。"))
このように、AI自身に履歴を要約させて記憶させることも可能です。
🧠 5. ユーザー別コンテキストの持ち方（ID管理）
👥 ユーザーごとに状態を分けたいときは？
- WebアプリやLINE Botなどでは、ユーザーIDごとにMemoryを分離するのが基本
- Pythonなら辞書管理、DBならセッションIDでメモリの紐づけができます
# 例：user_idに基づいてメモリインスタンスを管理 user_memories = {} def get_memory(user_id): if user_id not in user_memories: user_memories[user_id] = ConversationBufferMemory() return user_memories[user_id]
🛠️ 6. LangGraphとの組み合わせで「会話状態を持ったAIフロー」が可能に
LangGraphでは状態管理と条件分岐が得意なので、
メモリと併用することでこんな構成が可能に：
ユーザーの入力 ↓ 会話履歴を含めた処理（Memory） ↓ 判断ノード（条件分岐） ↓ 出力 or 別処理へ
→ 「文脈を覚えながら会話フローを制御するAIエージェント」が実現できます！
📌 まとめ：LLMの“記憶力”を強化して、信頼されるAIへ
✅ メモリは、LLMアプリにおける「ユーザー理解・会話の継続性・状況判断」を支える基盤技術。
✅ LangChainでは複数のメモリモジュールが用意されており、用途に応じて選択可能。
✅ 要点を要約したり、ユーザーごとに分離管理することで、実用的な会話AIの構築が可能になります。
Best regards, (^^ゞ
