LLMの記憶を調整するためにLLMを使い分ける
Zenn / 2026/4/5
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要点
- LLMに「記憶」を持たせる（または挙動を記憶に近づける）ための方法として、単一モデルではなく複数のLLMを用途に応じて使い分ける考え方を提示しています。
- 何を記憶させ、何を参照・更新するかを分け、タスクごとに適したモデルを割り当てることで、より安定した運用を狙います。
- 記憶の調整では、会話全体をそのまま保持するのではなく、必要な情報を抽出・要約・再構成して“記憶として更新”する運用が重要だと示唆しています。
LLMの記憶（メモリ・コンテキスト）は便利だが、時に煩わしい。本稿では、その煩わしさを語るポッドキャスト番組を紹介したのち、筆者なりの対応策「LLMの使い分けによる記憶の調整」についてメモしておく。
記憶の煩わしさ
ハヤカワ五味さんが、ポッドキャスト番組「ながらAI」で、LLMの記憶の「うざさ」について語っていた。以下、15:42以降の発言を要約・引用する。
LLM、私最近メモリうざくて切っちゃってるんですよ。
ロボットの作り方についてのセッションで、（過去にLLMに聞いた）長野県の話が出てきて、いやいや流石に関係ないだろうみたいな。
もう少しなんか、忘れることをしてほしいですね。...
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