ラショーモン・メモリ：多視点エージェント・メモリに対する議論駆動型リトリーバルへ
arXiv cs.AI / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、長期ホライズンのAIエージェントにとっての中核課題、すなわち同一の出来事を相反する目標に応じて異なる解釈を行う必要がある状況で、多視点のメモリを保存・検索する方法を扱う。
- 「Rashomon Memory」を提案し、単一の統一エンコーディングを強制するのではなく、目標条件づけされた各視点がそれぞれ独自のオントロジーと知識グラフを維持する。
- 検索では、各視点が候補となる解釈を生成し、非対称なドメイン知識を用いて互いを批判し、Dungの議論（argumentation）意味論に基づいてどの提案を採用するかを決定する。
- 本手法は、「なぜその解釈が選ばれたのか」「どの代替案が検討されたのか」「なぜ他は退けられたのか」を説明として機能する、透過的な「攻撃グラフ（attack graph）」を生成する。
- 試作（proof-of-concept）により、攻撃グラフの構造から、選択・合成・対立の顕在化といった異なる検索挙動が生じ得ること、また意思決定者に対して真の不一致を顕在化させるモードを含むことを示す。
