【ITニュース解説】Why do my AI tools lose knowledge when I switch from my IDE to terminal sessions?

システム開発の現場で人工知能（AI）ツールが広く利用されるようになり、開発者は日々の業務でAIアシスタントに頼ることが増えている。しかし、複数のAIツールを使い分ける際、例えば統合開発環境（IDE）で動作するAIエージェントと、ターミナルで実行するAIエージェントの間で、学習させた知識が共有されないという現象に直面することがある。これは、あるツールでAIに教えた設定やルールが、別のツールでは認識されないという問題で、多くの開発者にとって疑問となる点だ。

具体例として、ターミナル上でClaude CodeのようなAIに「APIテストを実行する前に、ローカルのRedisインスタンスを起動する必要がある」と一度指示したとする。すると、AIはその指示を記憶し、数日間はテスト実行前にRedisを自動で立ち上げてくれるようになる。しかし、同じプロジェクトをCursorのようなIDEで開き、そのAIエージェントにテスト実行を依頼すると、Redisが見つからないためにテストが失敗してしまうことがある。また、Cursorで設定した独自のルールや設定が、ターミナルで起動したClaude Codeでは認識されないといった逆のケースも発生する。これらの現象は、どちらかのツールが故障したわけではなく、最初からそれぞれのAIツールが異なる知識ベースを持っていたために起こる。

この問題の核心は、各AIツールが学習した情報を保存する場所が、それぞれ独自に設定されている点にある。ターミナルで動作するAIエージェント、例えばClaude Codeの場合、「オートメモリ」という機能を通じて、ユーザーの指示や学習内容をセッションをまたいで蓄積する。このオートメモリは、例えば「常にpnpmを使うべきで、npmではない」といったプロジェクト固有の慣習や、「APIテストにはローカルRedisが必要」といった具体的な指示を記憶する。そして、この情報はユーザーのPC内の~/.claude/projects/<プロジェクト名>/memory/という専用ディレクトリに保存される。この保存方式はマシンローカルであり、他のPCやクラウド環境とは共有されない。さらに重要なのは、このディレクトリがClaude Code専用であり、Cursorのような他のAIツールがその内容を直接読み取ることは想定されていない点だ。Cursorが参照するClaude関連の場所としては、CLAUDE.mdファイルや~/.claude/skills/、~/.claude/agents/といったディレクトリが挙げられるが、オートメモリが格納される~/.claude/projects/以下のディレクトリは含まれていない。このため、ターミナルでClaude Codeに教えた知識は、そのツール内では永続的に利用されるものの、Cursorからは見えない状態となる。

一方、CursorのようなIDEのエディタで動作するAIエージェントも、独自のメカニズムで知識を管理している。Cursorのルールは、.cursor/rules/ディレクトリ内のファイルや、エディタの設定パネルにある「ユーザールール」として定義される。これらのルールは、AIモデルが応答を生成する際の「コンテキスト」、つまり思考の前提となる情報として組み込まれる。これもまたCursorが独自に管理する場所であり、Claude Codeが直接参照することはない。例えば、Cursorで作成されたルールはCursorのエディタ設定や.cursor/rules/に保存されるが、Claude Codeがこれを読み込む機会はごく限られている。Claude Codeが.cursor/rules/を参照するのは、CLAUDE.mdファイルを初回作成する際の下書きとして読み込む程度で、その後Cursorで追加されたルールがClaude Codeに伝わることはない。

このように、各AIツールが学習した情報を別々の場所に保存しているため、ツールを切り替えることは、異なる知識の保管庫にアクセスすることに他ならない。知識が失われるのではなく、単に参照する対象が変わっているという理解が重要だ。

この知識共有の問題を解決するためには、知識の種類に応じて最適な保存場所を選択することが肝要となる。 一つ目は、「プロジェクト共通のルールや慣習」に関する知識である。これには、「pnpmを利用する」「テストにはローカルRedisが必要」「APIハンドラーはsrc/api/に配置する」といった、プロジェクトに携わる全ての開発者や、利用するツールを問わず共通して適用されるべき情報が含まれる。このような知識は、プロジェクトのリポジトリ内に存在する共有ファイル、例えばAGENTS.mdなどに記述するのが最も適切である。AGENTS.mdはCursorだけでなく、特定の条件下でClaude Codeも読み込むことができるため、両ツール間で共通の認識を持たせることが可能となる。ターミナルでAIに指示を出す際も、オートメモリではなく、明示的にAGENTS.mdに追記するよう指示することもできる。

二つ目は、「途中でAIが学習した個人的な好みや、一時的な修正」に関する知識である。これは、プロジェクト全体に関わるものではなく、特定の個人の作業スタイルや、一時的なデバッグ情報など、リポジトリに含めるには不適切だが、複数のツールで利用したい情報だ。例えば、「要約は3つの箇条書きでまとめる」「文章ではイギリス英語のスペルを使う」といった個人的な設定がこれに該当する。このような知識は、どちらか一方のツールの専用フォルダではなく、両方のツールがアクセスできる「共有メモリ」に保存すべきである。Mnemoverseのようなメモリサーバーは、ツールとは独立した場所に情報を保存し、複数のAIツールがネットワークを通じてそこにアクセスできるようにすることで、この課題を解決する。

三つ目は、「コードベースからAIが推測できる情報」である。AIツールは、コードの構造、ファイルパス、デバッグの修正点など、コードベース自体から読み取れる情報を自力で学習し、推測する能力を持っているため、これらの情報を明示的に保存する必要はない。

既存の知識を効率的に移行することも可能である。これまでClaude Codeのオートメモリに蓄積されてきた情報は、~/.claude/projects/<プロジェクト名>/memory/フォルダ内のMarkdownファイルとして保存されていることが多い。/memoryコマンドを実行してこのフォルダを開くと、MEMORY.mdがインデックスファイルとなっており、各メモが個別のファイルとして保存されていることが確認できる。これらのメモを一つずつ確認し、プロジェクト共通の慣習であればAGENTS.mdに移し、個人的な好みであれば共有メモリへ移行する。不要になった情報や古くなった情報は削除することで、情報の重複や混乱を防ぐことができる。

Mnemoverseのようなメモリサーバーを導入することで、複数のAIツール間で知識を共有する「一つのメモリ」を構築することが可能になる。この仕組みでは、ツールとは独立したメモリサーバーに、AIが学習した情報やユーザーが教えた情報を保存し、複数のAIツールが同じアカウントを通じてそのメモリにアクセスできるようにする。 具体的な設定手順としては、Claude Codeでclaude mcp add -s user --transport http mnemoverse https://mcp.mnemoverse.com/mcpといったコマンドを実行し、その後/mcpでサインインする。Cursorの場合は、Mnemoverseの専用ページにある「Add to Cursor」ボタンを使い、カスタマイズ設定でMnemoverseへの接続を承認する。このように、ターミナルとエディタの両方で同じMnemoverseアカウントにサインインすることで、両ツールは共通の記憶ストアに対して情報の読み書きが可能となる。

単にツールを接続するだけでなく、AIエージェントがその共有メモリを常に利用するように指示を与えることも重要だ。例えば、ルートディレクトリにあるAGENTS.mdファイルに、AIが応答を生成する前にメモリを読み込み、新しく教えられたことを保存するよう指示するブロックを記述する。このAGENTS.mdが適切に読み込まれない場合は、Claude CodeにはCLAUDE.mdに、CursorにはalwaysApply: trueを設定した.cursor/rules/mnemoverse.mdcファイルに同様の指示を記載する。Claude Codeでは、単に「remember ...」と指示するとオートメモリに保存される可能性があるため、両ツールで共有すべき情報は「Save this to Mnemoverse memory: ...」のように明示的に指示する必要がある。

実際にこれが機能するかどうかは、簡単なテストで確認できる。まず、ターミナルでClaude Codeに「要約は3つの箇条書きにまとめる」といった個人的な好みを教え、「Save this to Mnemoverse memory」と明示的に共有メモリへの保存を指示する。次に、同じセッション内で、別の好みとして「文章ではイギリス英語のスペルを使う」と教え、こちらはオートメモリにのみ保存するよう指示する。その後、同じプロジェクトをCursorで開き、新しいチャットで、要約の好みとスペルの好みについて尋ねる。Mnemoverseに保存したはずの最初の好みは、メモリ読み込みの呼び出しを通じて応答されるはずだ。一方、オートメモリにのみ保存した二番目の好みは、Cursorからは認識されないはずである。もし二番目の好みも応答される場合は、CLAUDE.mdやAGENTS.mdといった、両ツールが読み込む共有ファイルに意図せず保存されてしまった可能性があり、原因を特定して修正する必要がある。

このように、複数のAIツールを効果的に活用する現代の開発環境では、各AIツールの知識管理の仕組みを深く理解し、プロジェクト共通のルール、個人の好み、そして共有すべき情報を適切に配置することが、開発プロセス全体の効率化に不可欠となる。知識の断絶を解消し、AIをよりシームレスに開発ワークフローに統合するためには、共有メモリの活用が非常に有効な手段となる。