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Kagura が覚えられること

Kagura の記憶は、チャットログでも文書の断片でもありません。決定・期日・場所・数値・ノウハウといった仕事の中身を構造化して保存し、自動で整理され、必要な瞬間に戻ってくる——育ちつづける記憶です。

記憶のかたちは、ひとつじゃない

記憶力のいい同僚にたずねるように、聞いてみてください。どれも Kagura が覚えるために作られたものです。

「あの件、なぜそう決めたんだっけ？」

決定と理由 — 結論だけでなく、検討した選択肢・トレードオフ・誰が承認したかまでセットで保存。次のセッションは『決め直し』ではなく、決定の続きから始まります。

「来週締切のやつ、何だっけ？」

期日と予定 — 記憶には日付や期間を持たせられます。『次に何がある？』と聞けば、予定・締切・再確認のタイミングが時期に合わせて浮かび上がります。

「この現場、前に何をやったっけ？」

場所 — 記憶には場所も持たせられます。現場や外出先で、この近くで起きたこと——過去の訪問・トラブル・その場での判断——を呼び出せます。

「先月からどれくらい変わった？」

数値の推移 — コスト・体重・評価スコアなど、数値は推移として記録できます。傾向・平均・最新値まで、そのまま聞き出せます。

「前にハマったあのバグ、どう回避したっけ？」

ノウハウと対処 — トラブルと回避策は、検索できる経験値になります。同じ罠にチームが二度ハマらないように。

保存した記憶は、ただ一覧に積まれるわけではありません。関連する記憶同士がつながって文脈の網になり、重複は統合され、古くなった情報や矛盾は時間とともに整理されます（Pro の Sleep Maintenance で自動化）。使うほど、知識ベースは正確になっていきます。

ほとんどの記憶は、探したときに戻ってきます。でも、目標・決まりごと・ガードレールのように『探すまでもなく、常に効いていてほしい』ものもあります。そうした記憶はピン留めしておけば、毎回のセッションが最初からそれを踏まえて始まります。それ以外の記憶は、聞くまで静かに待っています。

記憶はデフォルトで非公開。チームに共有する範囲は自分で決められます。Slack などコネクタ経由で入ってくる記憶は、個人情報をマスクした要約として保存され、どこから来たかの由来も一緒に記録されます。AI は、本人の知識と外部から来た情報をいつでも区別できます。

記憶エンジンはオープンソースです。アーキテクチャ、ハイブリッド検索の設計、MCP ツールのリファレンス、セルフホストの手順は GitHub で公開しています。

初回サインインから最初の記憶の保存まで、10分ほどで体験できます。