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title: ステート/コンテキストメモリ translationKey: state-context-memory description: ステート/コンテキストメモリは、AIチャットボットがセッション間で情報を保持・想起できるようにするストレージメカニズムです。会話の連続性、パーソナライゼーション、効率的なタスク管理を実現します。 keywords:

ステート/コンテキストメモリ
AIチャットボット
会話型AI
永続ストレージ
コンテキストウィンドウ
LLMs category: AI Chatbot & Automation type: glossary date: ‘2025-12-19’ lastmod: ‘2025-12-19’ draft: false e-title: State / Context Memory term: すてーと/こんてきすとめもり url: “/ja/glossary/State—Context-Memory/”

State / Context Memory とは?

State / Context Memory(状態/コンテキストメモリ)とは、会話型AIエージェントや自動化システムが、セッション、ワークフロー、さらにはアプリケーションの再起動を跨いで情報を保持、想起、活用できるようにする一連のメカニズムとストレージソリューションです。この概念は、ほとんどのAIモデル(LLMなど)が本質的に持つステートレス性と、継続性、パーソナライゼーション、タスク管理に対するユーザーの期待とのギャップを埋めるものです。

State(状態)とは、システムが過去のイベントについて記録した任意のデータ(構造化または非構造化)であり、将来のアクションに情報を提供するために使用されます。

Context memory(コンテキストメモリ)とは、即座の、または進行中のインタラクションに関連する状態のサブセットであり、論理的な連続性を確保します。

Persistent state(永続的状態)により、AIはセッションを跨いで知識を想起できますが、Ephemeral state(一時的状態)はセッションまたはプロセスの終了後に失われます。

State / Context Memory の使用方法

State / Context Memory により以下が可能になります:

会話型AIの連続性: 以前のユーザー/システムメッセージの想起により、AIが一貫した対話を維持できる

パーソナライゼーション: ユーザー属性、好み、履歴の保持により、カスタマイズされた応答を提供

ワークフローの効率化: 冗長な質問を回避し、複数ステップ/複数セッションのタスクをサポートし、摩擦を軽減

タスクとチケットの追跡: 進行中の問題やリクエストをセッション間で再開または参照できるようにする

例:

未解決のチケットと以前のトラブルシューティング手順を追跡するカスタマーサポートボット
好みの航空会社と目的地を記憶する旅行アシスタント
配送設定と商品サイズを記憶するEコマースアシスタント

中核概念

State(状態)

状態とは、システムが以前の操作やインタラクションについて保持する情報であり、ユーザーのアクションを現在および将来の動作に結びつけます。

Stateful system(ステートフルシステム): リクエスト間で連続性を維持(例:ユーザープロファイルを持つチャットボット)

Stateless system(ステートレスシステム): 各リクエストを独立して扱う。GPTモデルを含むほとんどのLLMは、デフォルトでステートレス

LLM: 大規模言語モデルは各プロンプトを独立して処理します。状態を維持するには、関連するコンテキストを前方に渡すアプリケーションレベルのロジックが必要です。

Context Memory(コンテキストメモリ)

コンテキストメモリとは、現在の会話スレッドまたはタスクに関連する、一時的または永続的な情報を指します。これは人間のワーキングメモリに類似しており、インメモリ(短期)または永続ストレージ(長期)を介して管理できます。

バッファ、変数セット、または構造化オブジェクトとして維持
論理的で一貫性があり、コンテキストを認識した応答に不可欠

Context Window(コンテキストウィンドウ)

コンテキストウィンドウとは、LLMが単一の推論で処理できるテキストの固定長バッファ(トークン数で測定)です。これにより、任意の時点でモデルに表示される会話または履歴の量が決まります。

サイズ: 数千トークン(初期のGPTモデル)から100,000以上のトークン(最先端)まで

トークン化: トークンはモデルの入力単位(単語、サブワード、または文字)

制限: 会話履歴がウィンドウを超える場合、古い情報は切り捨てられるか、要約する必要があります

Persistent vs Ephemeral Storage(永続ストレージ vs 一時ストレージ)

Ephemeral(一時的・インメモリ)ストレージ:

セッションまたはプロセスの存続期間中のみ存在
高速だが、プロセスまたはコンテナが停止するとデータが失われる
例:単一チャットのRAM内会話履歴

Persistent(永続的)ストレージ:

セッション、再起動、または障害を跨いでデータを保持
長期メモリを可能にし、複数セッションのワークフローをサポート
規制コンプライアンスに必要
ストレージタイプ:ファイルストレージ(階層的)、ブロックストレージ(データベース、ランダムアクセス)、オブジェクトストレージ(スケーラブル、非構造化データ)

設計パターンと戦略

Conversation History(会話履歴)

説明: すべての以前のメッセージを各LLMプロンプトに追加

利点: シンプル、セッション内の完全なコンテキストを保持

制限: 急速なプロンプトの増大、コンテキストウィンドウを超える可能性、高コスト

ユースケース: 短期のサポートチャット、シンプルなQ&Aボット

Sliding Window(スライディングウィンドウ)

説明: 最新のNメッセージまたはトークンのみを保持し、古いコンテキストを破棄

利点: プロンプトサイズとコストを制御、即座の関連性を維持

制限: 古いが重要な情報が削除される可能性

ユースケース: 最近の履歴が最も重要なレコメンデーションエンジン

Summarization and Hybrid Approaches(要約とハイブリッドアプローチ)

説明: 古い履歴を要約し、最近のメッセージとともにプロンプトにマージ

利点: 本質を保持、長い会話にスケール

制限: 要約の品質に依存、複雑性が増す

ユースケース: パーソナルアシスタント、進行中のプロジェクト管理

Tiered/Prioritized Memory(階層化/優先順位付けメモリ)

説明: 優先度(重要データ vs 一時的データ)によってメモリを整理

利点: ストレージを最適化、重要なデータをアクセス可能に保つ

制限: 効果的な分類と慎重な削減が必要

ユースケース: Eコマース、CRM、HRボット

Specialized Entities / Memory Variables(特殊エンティティ/メモリ変数)

説明: ドメイン固有の事実(日付、好みなど)を構造化変数に抽出

利点: 効率的な検索、複雑な推論をサポート

制限: 複雑な抽出/更新ロジック

ユースケース: 旅行アシスタント、HRチャットボット

技術アーキテクチャ

Context Window and Token Limitations(コンテキストウィンドウとトークンの制限)

LLMには有限のコンテキストウィンドウがあり、この制限を超えると切り捨てまたは要約が必要
より大きなプロンプトは計算コストを増加させ、出力の関連性を低下させる可能性
効率的な状態/コンテキスト管理はスケーリングに不可欠

Storage Architectures(ストレージアーキテクチャ)

Ephemeral(一時的): 高速、揮発性、セッションベースのタスクに最適

Persistent(永続的): データベース、ログ、重要な状態の長期保持を提供

ファイルストレージ:ログ、静的ファイル用
ブロックストレージ:高速、ランダムアクセス
オブジェクトストレージ:スケーラブル、非構造化またはクラウドネイティブデータ用

Containerization and Cloud(コンテナ化とクラウド)

コンテナはデフォルトでステートレス。停止するとデータが失われる

永続ボリュームはステートフルワークロードのために明示的にアタッチする必要がある

クラウドプラットフォームはマネージド永続ストレージを提供:

AWS EBS、GCP Persistent Disk、Azure Disks
オブジェクトストレージ:S3、Azure Blob、GCP Cloud Storage

Persistent Storage Systems(永続ストレージシステム)

ベストプラクティス:

データベースと重要な状態には永続ストレージを使用
一時的またはキャッシュデータには一時ストレージを使用

Retrieval Augmented Generation(RAG):

LLMを外部データソース(ベクトルデータベース、ナレッジベース)と組み合わせる
モデルのトレーニングデータを超えた情報へのアクセスを可能にする

高度なテクニック

Semantic Switches(セマンティックスイッチ)

説明: 会話のトピック変更を検出し、コンテキストをリセットまたは調整し、古いデータが新しいトピックに影響を与えるのを防ぐ

例: ヘルプデスクボットで、「請求」から「技術サポート」に切り替わると、プロンプトから無関係な詳細を削除

Memory Hierarchies(メモリ階層)

説明: メモリをアクティブ(コア)、アーカイブ(アクセス頻度が低い)、外部(必要に応じて取得)の階層に構造化

利点: 焦点を絞ったコンテキストを維持、長期的な想起をサポート

Dynamic Retrieval(動的検索)

説明: 検索または検索アルゴリズムを使用して、必要に応じて永続ストレージから関連データを取得

例: 以前のチケットやドキュメントを引き出すカスタマーサポートボット

ユースケース

旅行アシスタント: 目的地、好み、日付を保存し、プロアクティブな提案を行う

Eコマースチャットボット: 商品の好み、サイズ、住所を記憶し、ショッピングを効率化

サポートボット: チケット、以前のソリューション、フィードバックを追跡し、繰り返しを削減

マルチエージェントシステム: エージェントが知識を共有したり、コラボレーションのために必要に応じて状態を分離したりできるようにする

ベストプラクティス

Measuring State Usage(状態使用の測定)

永続化された状態が取得および使用される頻度を追跡
TTL(time to live)を使用して古い情報を期限切れにする
どのアプリコンポーネントが微妙な状態処理を必要とするかを分析

Cost, Performance, and Scalability(コスト、パフォーマンス、スケーラビリティ)

より多くの状態はユーザーエクスペリエンスを向上させるが、リソースコストを増加させる
効率を最適化するために不要なデータを積極的に削減
レイテンシ、インタラクションあたりのコスト、ユーザー満足度を監視

Tailoring State to Application Needs(アプリケーションニーズに合わせた状態の調整)

すべてのケースに適合する単一の戦略はありません:

一時的/インメモリ状態は一時的なタスクに十分
永続的/構造化状態は、複数セッション、複数ユーザー、または規制環境に必要

基準:

セッションの長さ/頻度
パーソナライゼーション要件
コンプライアンスニーズ
予想されるスケール
コスト制約

まとめ:状態管理戦略

戦略	永続性	利点	欠点	最適な用途
Conversation History	一時的	シンプル、完全なコンテキスト	高コスト、コンテキストウィンドウの制限	短いセッション、MVP
Sliding Window	一時的	効率的、常に制限内	重要な初期情報を失う可能性	高速チャット、最近のコンテキストが重要
Summarization/Hybrid	混合	本質を保持、よりスケール	品質は要約ロジックに依存	長いセッション、プロジェクトアシスタント
Tiered/Prioritized Memory	永続的	ストレージを最適化、重要なデータをアクセス可能に保つ	慎重なデータ分類が必要	Eコマース、CRM、HRボット
Specialized Entities/Memory Vars	永続的	構造化、効率的、高度な推論をサポート	実装のオーバーヘッド	ドメイン固有のアシスタント
Retrieval-Augmented Generation	永続的	膨大な外部知識にアクセス、コンテキストウィンドウの制限を克服	検索/埋め込みの複雑性	ナレッジボット、ドキュメント