認知科学でAI秘書の記憶を再設計したら別人になった話【プロンプト付き】

概要

認知科学の記憶モデル（符号化・保持・忘却・想起）をAIエージェント設計に応用し、情報を捨てる仕組みと多角的スコアリングによる想起を導入してAIの精度を劇的に向上させる手法。

詳細内容

Ubieのプロダクトデザイナーであるはたけ氏が、AI秘書の「記憶が整理されず精度が落ちる」という課題を認知科学の知見で解決したプロセスを解説。Atkinson & Shiffrinの多重貯蔵モデルをベースに、符号化・保持・忘却・想起の4段階をAIのコンテキスト管理に実装。特に『忘却（TTLによる削除と重要情報の昇格）』と『想起（Recency, Importance, Relevanceによるスコアリング）』の設計に注力し、情報をエピソード記憶・意味記憶・手続き記憶の3種に分類して別ファイルで管理する構成を提案しています。記事後半ではCLAUDE.md等に貼り付けて即利用可能な「AI記憶設計スターターキット」や、自身の状況に合わせた記憶設計をAIと対話しながら作成できるプロンプトも公開されています。

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