【会員制】次世代AI実装ラボ ChatGPTのメモリ機能の仕組みを理解する勉強会を開催

今回の勉強会では、ChatGPTに搭載されている「メモリ機能」の仕組みについて取り上げました。ChatGPTの内部構造に関してはOpenAIから詳細が公開されていないため、近年はリバースエンジニアリングによる解析結果をもとに、その仕組みを理解しようとする動きが活発になっています。

最近話題となっている解析結果をもとに、ChatGPTのメモリが単一のデータベースではなく、複数のレイヤーで構成されているという考え方を紹介しました。具体的には、「セッション・メタデータ」「ユーザー・メモリ」「最近の会話の要約」「現在のセッション・メッセージ」という、役割の異なる4つのレイヤーから成り立っているとされています。また、過去のすべての会話を検索するRAG（検索拡張生成）とは異なり、ユーザーの明示的な指示や繰り返し現れる重要な情報を抽出・要約して保持する仕組みである点についても解説しました。

勉強会のまとめとして、ChatGPTは詳細な履歴保持よりも、スピードと直近の関心事の把握を重視したハイブリッドな設計を採用している可能性が高いことを共有しました。なお、これらはあくまでリバースエンジニアリングによる有力な仮説であり、実際の実装については議論の余地がある点についても触れています。

本勉強会は、会員制・少人数制のクローズド形式で開催し、安心して技術的な内容や検証結果を共有できる場を提供しています。公開の場では扱いにくい仕様の考察や実務視点での議論も行いやすく、ChatGPTをより深く理解し、実践に活かすための知見を得られる勉強会となっています。