01
記憶は増えても、ツールをまたげない
ChatGPT や Claude に記憶機能が加わっても、その記憶は各ツールの中だけ。ツールやプロジェクトを切り替えると、構成や過去の判断はまた説明し直しになりがちです。
Claudeで決めた方針、Cursorにもまた説明するのか…
あなたとチームの判断を、AIエージェントが引き継ぐ。
AIとの会話、エージェントによる作業、外部ソースなどから、あなたとチームの判断・状態・関係性を構造化して蓄積し、自動で整理・最新化。
次のエージェントがすぐ使える知識資産にする、AIエージェント時代の記憶プラットフォームです。
ご用意ができたら招待状をお送りいたします。リクエストが多い場合は、お待ちいただくことがありますのでご了承ください。
AIの記憶でお困りですか？
AIを使い続けるほど、「また最初から説明する」が増えていませんか？
Claude・ChatGPT・Cursor・Geminiを毎日使っていると、必ず3つの壁にぶつかります。
02
自分の知識が、チームに広がらない
自分がAIと積み上げた設計判断や調査結果は、自分のチャット履歴の中にしかありません。チームメンバーには共有されず、自分が休んだり離脱したりすると、その知識はまるごと消えてしまいます。
あの人しか知らない仕様、また調べ直しだ
03
長い説明を貼るほど、コストが上がる
AIに背景を理解させるために、毎回README・仕様書・過去のやり取りをまとめて貼り付けると、処理するトークン数が増えて費用がかさみます。それでも「どこまで伝わっているか」は不明なままです。
コンテキストに貼りすぎてAPI代が倍になった
Kagura AIで解決
Kagura AIを使うと、あなたの判断も、エージェントの作業も、すべてが記憶になります。
使うほどKagura AIが自動で整理し、チームで使える知識ベースに育っていきます。
自動で記憶
AIとの会話、エージェントの活動、ファイル、外部ソースをMCP・REST API・自動同期で記憶。何を残すかを自分で選ぶ必要はありません。
自動で整理
重複をまとめ、関連する記憶をつなぎ、古い情報や食い違いを直します。使うほど、知識ベースは正確になります。
複数AIで共有
Claude・Cursor・Codex・Gemini など複数のAIで、同じ記憶を共有できます。MCP・CLI・REST APIに対応し、どのツールからでも同じ文脈で続けられます。
チームで共有
一人の知見が、チーム全員の財産になります。共有する記憶と、誰が見られるかの権限を、役割ごとに設定できます。
こんなあなたへ
AIやチームに「毎回同じことを説明している」と感じたら、あなたのためのツールです
AIの使い方や経験レベルを問わず、こんな場面で役立ちます。
個人利用
AIツールをよく使う個人エンジニア
Claude Code や Cursor でコードを書いている方。「新しいチャットを開くたびにプロジェクトの説明をするのが面倒」「先週直したバグの経緯をまたAIに教えた」という悩みをなくせます。
チーム利用
複数人でAIを使っている開発チーム
チームでChatGPTやClaudeを使っているが、誰がどんな判断をしたかが共有されていない。「あの人が対応したバグの話、Slackを掘らないと出てこない」をなくし、チーム全体でAIをうまく使えるようにします。
AI入門層
AIを使い始めたばかりの非エンジニア・文系職
「AIに何を伝えればいいかわからない」「毎回うまく使えている気がしない」という方。これまでの会話から自動的に文脈が蓄積されるので、何度も同じ前提を説明する手間がなくなります。
社内推進
社内でのAI活用を広げたい担当者
「ChatGPTを全社導入したいが、情報漏洩が心配」「部署ごとにバラバラに使っていて管理できない」という方。誰が何を使っているか把握でき、部署ごとにアクセスできる情報を分けて管理できます。
受託開発
複数のプロジェクトを掛け持ちするSIer・受託開発者
「顧客Aの要件とBの要件がごっちゃになる」「前回のプロジェクトで学んだことを今回に活かせていない」という方。顧客ごとに記憶を分けて管理でき、過去の提案や設計判断を次の仕事に再利用できます。
Agent開発
複数のAIエージェントを組み合わせて動かしたい開発者
「エージェントAが調べた情報をエージェントBに渡したい」「複数のAgentが同じ文脈を共有できないか」という方。Kagura AIをAgentが共通で参照できる「共有メモリー」として組み込めます。
機能一覧
AIの記憶を、ひとつのクラウドに
Kagura Memory Cloud が、AIの記憶を保存して取り出します。無料から始められて、プランが上がるほど、整理・分析・チーム共有までが同じ基盤の上で自動的に進みます。
MEMORY CLOUD
Kagura Memory Cloud
お試しなら無料。Starter・Pro・Max・カスタム で容量と機能が広がりますAIの記憶の、クラウド上の置き場所
Claude・Cursor・ChatGPT などのAIツールから、作業メモや判断の記録を送るだけで自動的に整理して保存します。接続は MCP・CLI・REST API に対応し、次のセッションや別のツールからもすぐに呼び出せます。基本機能はどのプランでも使え、上位プランでは容量が広がり、同じ記憶の上に自動の整理・分析・チーム共有・外部連携が加わります。
記憶の保存 remember
AIとのやり取りや作業メモを渡すだけで、何が重要かを自動で判断して整理・保存します。「何をどう保存するか」を考える必要はありません。
具体例 「今日のバグ対応の経緯をKaguraに保存して」とClaudeに伝えるだけ
記憶の呼び出し recall
「先週のあの件」「ログイン周りの設計判断」といったあいまいな言葉でも、関連する記憶を引っ張り出せます。キーワードが完全に一致しなくても、意味から検索します。
具体例 「認証まわりで過去に何か決めたことあったっけ?」で即ヒット
記憶のつながり管理 グラフ
保存した記憶同士の「関係性」を自動でつなげます。「このバグはあの設計判断が原因だった」のような文脈のつながりを記録するので、関連情報をまとめて引き出せます。
具体例 「Aの記憶」を呼び出すと、関連する「B・C」も一緒に出てくる
プロジェクト別の管理 Context
プロジェクトや顧客ごとに記憶を分けて管理できます。「顧客Aの話を顧客Bと混同する」がなくなり、必要な記憶だけをAIに渡せます。
具体例 プロジェクトAとBでContextを分けて、それぞれ独立した記憶として管理
複数AIツール・複数経路で接続 MCP / CLI / API
Claude・Cursor・Gemini・Codexなど異なるAIツールから同じ記憶にアクセスできます。接続は MCP に加えて CLI・REST API でも可能で、どのツール・どの方法から使っても同じ文脈が使えます。REST API は Starter 以上、公開コンテキストの作成は Max で利用できます。
具体例 Cursorで保存した設計判断を、ClaudeからもCLI・APIからも参照できる
アクセス管理と履歴 Govern
「誰がどの記憶を見られるか」を設定できます。チームで使うときに「この記憶は自分だけ」「このプロジェクトはチーム全員に公開」といった管理が可能です。操作の履歴も残ります。
具体例 社外秘の案件記憶は担当者のみに限定する
コストメリット
コストを抑えながら、記憶が「使える知識資産」になる
以下はすべてシミュレーション値です。実際の削減効果はプロジェクト規模・使い方・利用するAIモデルによって異なります。
トークンコスト削減
「全部渡す」をやめ、関係する記憶だけを渡す
自社試算で約72%のトークン削減（シミュレーション）
「全部渡す」をやめ、ムダなトークンを削る
関係する記憶だけを選んで渡すため、フル送信に比べてトークンを約72%削減。費用を抑えながら的確に AI へ届けます。
前提・計算条件
- フルコンテキスト方式:〜25,000トークン / 回（前提値）
- Compile Layer 方式:〜7,000トークン / 回（前提値）
- 入力単価（定価）GPT-6 Sol $2・Claude Opus 5.5 $4 / 1M トークンで算出 → 1回あたり約72%のトークン削減
- Kagura AI 独自のシミュレーション（実測ではありません）
精度の維持
長文の精度低下を回避
NoLiMa（ICML 2025）ほか複数ベンチマークに基づく
盛りすぎないから、AI が本当に「使える知識」になる
コンテキストが長いほど精度は下がります。必要な記憶だけを渡すことで、最新モデルでも確認された長文脈の精度低下を回避します。
前提・計算条件
- NoLiMa（ICML 2025 / arXiv:2502.05167）: 32K トークンで多くのモデルが短文脈ベースラインの 50% 未満に低下
- 後継世代の大規模モデルでも、長文脈では精度低下が報告されている
- Kagura AI 独自のシミュレーション（実測ではありません）
知識の資産化
使うほど積み上がる
チーム・継続利用での試算
再説明が減る分、知識が資産として積み上がる
作業ログや判断を残すほど、次回からの説明コストが減ります。個人の記憶がチームの共有資産として積み上がります。
前提・計算条件
- 1回の再説明を約 3,000 トークンと仮定、入力単価（定価）GPT-6 Sol $2・Claude Opus 5.5 $4 / 1M トークンで算出
- 1人が1日20回削減 → 月あたり約 $3.6（GPT-6 Sol）〜 $7.2（Claude Opus 5.5）の直接削減（チーム規模に比例）
- 加えて、説明に費やす時間コストを圧縮（効果は利用頻度・規模で変動）
| 比較軸 | Memory Layerなし（毎回フル送信） | Kagura AI（Compile Layer） | 差分（シミュレーション） |
|---|---|---|---|
| 1回あたりのトークン数 | 〜25,000トークン以上 | 〜7,000トークン以下 | 約72%削減 |
| 月間API費用（GPT-6 Sol・1人・100回/日） | 約$150 / 月 | 約$42 / 月 | 約$108削減 |
| 月間API費用（Claude Opus 5.5・1人・100回/日） | 約$300 / 月 | 約$84 / 月 | 約$216削減 |
| 規模3倍時のコスト（コンテキスト量3倍） | 約3倍（約75,000トークン/回・月 約$450〜$900） | ほぼ横ばい（約7,000トークン/回・月 約$42〜$84） | 約91%削減（月 約$408〜$816削減） |
| 新規セッションの立ち上がり | 毎回ゼロから説明 | 記憶を引き継いで開始 | 説明コストなし |
上記はすべて Kagura AI 独自のシミュレーション値であり、実際の効果を保証するものではありません。近年のAIはコンテキスト容量が 200K〜1M トークン以上へと拡大していますが、長いコンテキストをそのまま渡すと精度はむしろ低下することが学術研究で繰り返し示されています。NoLiMa（ICML 2025）では 32K トークン時点で多くのモデルが短文脈時の 50% 未満まで性能が低下することが確認されており、後継世代の大規模モデルでも長文脈で精度低下が報告されています。月間費用の試算は、2026 年 9 月時点で各社が公開している定価（入力単価）— GPT-6 Sol: $2.00 / 1M トークン、Claude Opus 5.5: $4.00 / 1M トークン — で計算しています（期間限定のキャンペーン価格、バッチ・キャッシュ等の割引は含みません。出力トークンの費用は含みません）。その他のモデルの単価は異なります。削減効果はプロジェクト規模・呼び出し頻度・コンテキストの性質により大きく変動します。導入前に自社環境での検証を推奨します。規模3倍時の試算は、フル送信では1回あたりのトークン数がコンテキスト量に比例して増える（約25,000→約75,000）一方、Kagura AI は関連する記憶だけを渡すため1回あたり約7,000トークンでほぼ一定と仮定しています（月額は GPT-6 Sol〜Claude Opus 5.5 の定価で算出）。なお、本ページの試算・単価・出典は 2026 年 9 月時点の情報です。
主要出典: Modarressi et al. (2025)『NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching』(arXiv:2502.05167 / ICML 2025) / 入力単価: OpenAI API Pricing（GPT-6 Sol）、Anthropic Claude API Pricing（Claude Opus 5.5）— いずれも 2026 年 9 月時点の定価
料金プラン
あなたに合った始め方を
まずは招待制のお試しから。チームの規模やご要件に合わせて Starter / Pro / Max / カスタム へ。
お試し 招待制
無料
招待された方のみご利用可能
招待をリクエストご用意ができたら招待状をお送りいたします。リクエストが多い場合は、お待ちいただくことがありますのでご了承ください。
- Kagura Memory Cloud
- コンテキスト数 5
- メンバー数 1
- メモリー数 500
- メモリー作成数 / 日 50
- ストレージ 100MiB
- MCP呼び出し / 日 1,000
- サポート コミュニティ
Starter 準備中
1,800円 /月（税別）
月額サブスクリプション・毎月キャンセル可能
- お試しのすべての機能
- REST API と、より大きな上限
- コンテキスト数 30
- メンバー数 1
- メモリー数 3,000
- メモリー作成数 / 日 300
- ストレージ 1GiB
- MCP呼び出し / 日 10,000
- サポート コミュニティ
おすすめ
Pro 準備中
8,800円 /月（税別）
月額サブスクリプション・毎月キャンセル可能
- Starterのすべての機能
- 自動の整理・記憶分析・チーム共有を追加
- コンテキスト数 200
- メンバー数 10
- メモリー数 20,000
- メモリー作成数 / 日 2,000
- ストレージ 10GiB
- MCP呼び出し / 日 50,000
- サポート メール
Max 準備中
29,800円 /月（税別）
月額サブスクリプション・毎月キャンセル可能
- Proのすべての機能
- 上限を約5倍に拡張・公開コンテキスト・リソース・コネクタに対応
- コンテキスト数 1,000
- メンバー数 50
- メモリー数 100,000
- メモリー作成数 / 日 10,000
- ストレージ 50GiB
- MCP呼び出し / 日 250,000
- サポート メール
詳細を比較
| お試し | Starter | Pro | Max | カスタム | |
|---|---|---|---|---|---|
| コンテキスト数 | 5 | 30 | 200 | 1,000 | カスタム |
| メモリー数 | 500 | 3,000 | 20,000 | 100,000 | カスタム |
| メモリー作成数 / 日 | 50 | 300 | 2,000 | 10,000 | カスタム |
| MCP呼び出し / 日 | 1,000 | 10,000 | 50,000 | 250,000 | カスタム |
| 記憶分析 / 日 | — | — | 3 | 15 | カスタム |
| MCPアプリ認証（OAuth） | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| ファイルストレージ | 100MiB | 1GiB | 10GiB | 50GiB | カスタム |
| メンバー数 | 1 | 1 | 10 | 50 | カスタム |
| 保有ワークスペース数 | 1 | 1 | 3 | 20 | カスタム |
| リソーストークン | — | — | — | 150 | カスタム |
| コネクタ枠 | — | — | — | 50 | カスタム |
| REST呼び出し / 日 | — | 1,000 | 5,000 | 25,000 | カスタム |
| 公開API呼び出し / 日 | — | — | 1,000 | 5,000 | カスタム |
| 公開APIレート / 分 | — | — | 100 | 500 | カスタム |
| スリープモード対象コンテキスト | — | — | 3 | 15 | カスタム |
| 共有コンテキスト | — | — | ✓ | ✓ | ✓ |
| 公開コンテキスト | — | — | — | ✓ | ✓ |
| リソース | — | — | — | ✓ | ✓ |
| コネクタ | — | — | — | ✓ | ✓ |
| 記憶分析 | — | — | ✓ | ✓ | ✓ |
すべてのセルフホスト版に共通
- お客様がご用意した独自のプライベートサーバーで運用できます
- 独自のデータプライバシーとセキュリティを設定できます
- 独自のコンプライアンス・社内ポリシーを適用できます
- インフラストラクチャを制限なく拡張できます
- オープンソースコードをベースにしているため、システムの持続性と独立性を維持できます
OSS
無料
技術インフラの知識を持つ個人・チーム向け。Kagura AI 株式会社によるサポートはありません。
GitHub で見る- オープンソース版をご自身で運用
- Kagura AI 株式会社のサポートなし
エンタープライズ
お見積もり
すべての企業向け。Kagura AI 株式会社が初期設定・保守・サポートを請け負います。独自のカスタマイズにも対応可能です。
お問い合わせ- 「クラウド版のカスタム」プランのすべて
- 監査ログ
- 統合認証（SSO）
- SLA
- Kagura AI 株式会社が初期設定・保守・サポート
- 独自のカスタマイズが可能
- カスタマイズ内容は個別にご相談
FAQ
よくある質問
お困りですか？みなさまの疑問にお答えします。
Kagura AI は、AIエージェント向けの記憶プラットフォームです。Claude・ChatGPT・Cursor・Gemini などのAIが、あなたやチームの作業ログ・判断・状態を「覚えておく」ための共通の置き場所。記憶を保存・整理し、必要なときに呼び出して、どのAIツールからでも同じ文脈で続きから始められます。
はい。記憶プラットフォームとはいえ、基本はチャット感覚で使えます。ClaudeやChatGPTに「これを覚えておいて」と伝えるだけで保存され、「あの件どうだっけ?」で呼び出せます。MCPやAPIでの接続も用意していますが、まずはお試しプランで画面から触ってみるのがおすすめです。
ChatGPTのメモリはChatGPTの中だけで使えます。Kagura AIは特定のツールに属さない独立した記憶プラットフォームなので、Claude・Cursor・Gemini・Codex など複数のAIエージェントが同じ記憶を共有できます。さらに、チーム共有・プロジェクト単位の分離・参照履歴といった管理機能も備えます。
RAGは「大量の文書から関連するものを検索してAIに渡す」仕組みです。Kagura AIは記憶プラットフォームとして、文書だけでなく「いつ・誰が・どう判断したか」という状態や経緯も構造化して管理します。RAGとの併用も可能です。
記憶プラットフォーム上のデータは、デフォルトでは自分だけが閲覧できます。チーム共有に設定した記憶のみ、許可されたメンバーがアクセスできます。企業利用では、データを自社のサーバーに置く Self-host 構成も選べます。
はい。現在は招待制のお試しプランを無料で提供しています。メモリー数1,000件・ワークスペース1つまで、記憶プラットフォームの基本機能をお試しいただけます。まずは「招待をリクエスト」からご連絡ください。
/compact は今の会話を要約してファイルに保存する機能です。Kagura AI はその要約をさらに構造化し、次回以降のセッションや他のAIツールからも検索・再利用できる記憶としてプラットフォームに蓄積します。
ご利用のプランによって異なります。お試し・Starter は1人、Pro は10人、Max は50人まで。それ以上の規模や全社展開はカスタムでご相談ください。
はい。Slackコネクタ(ベータ)でチャンネルをつなぐと、会話が自動で要約され、個人情報をマスクしたうえで検索できる記憶になります。GitHubはIssueやPRを記憶に紐づける「Source Ref」機能で連携でき、その他のツールも API・MCP を通じて接続できます。記憶プラットフォームを軸に、各ツールに散らばる文脈を一か所へ集約できます。
画面の「招待をリクエスト」ボタンからウェイトリストにご登録ください。準備ができ次第、無料のお試しプランへの招待をお送りします。チーム・企業での導入をご検討の場合は「ビジネスのお問い合わせ」フォームからご相談ください。
はい、セルフホスト版でご利用いただけます。セルフホスト版は、お客様がご用意したプライベートサーバー上で Kagura AI を運用できる提供形態です。データの保管場所やセキュリティ、コンプライアンス・社内ポリシーをお客様側で自由に設定でき、インフラも制限なく拡張できます。オープンソースコードをベースにしているため、システムの持続性と独立性も保てます。プランは2種類です。OSS（無料。ご自身で運用いただく形で、当社によるサポートはありません）と、エンタープライズ（クラウド版の「カスタム」プランのすべての機能に加え、監査ログ・統合認証（SSO）・SLA を備えます。当社が初期設定・保守・サポートを行い、独自のカスタマイズにも対応します）。詳しくは「料金プラン」の「セルフホスト版」タブをご覧いただくか、「ビジネスのお問い合わせ」フォームからご相談ください。