【ITニュース解説】ClaudeとChatGPTの記録システムはまったくの別物だという指摘

大規模言語モデル（LLM）であるClaudeとChatGPTは、ユーザーとの会話をまるで人間のように記憶し、その後の対話に役立てる仕組みを備えている。この「記憶」は、単に直前のやり取りを覚えておく以上の意味を持ち、長い会話全体を通じて一貫した文脈を維持したり、ユーザーの好みやこれまでの情報を学習してよりパーソナルな応答を生成したりするために不可欠な機能だ。しかし、この記憶の仕組みについて、プログラマーのシュロク・カマニ氏が詳細に調査した結果、両者のシステムは「まったくの別物」であると指摘している。

まず、なぜLLMにこのような「記憶」が必要なのかを理解する必要がある。一般的なLLMは、一度に処理できる情報の量に限界がある。これを「コンテキストウィンドウ」と呼ぶが、モデルは基本的にこのコンテキストウィンドウ内に収まる情報しか直接的に考慮できない。つまり、コンテキストウィンドウの範囲を超えた過去の会話は、特別な仕組みがなければ忘れてしまうのだ。このため、LLMがユーザーとの長期的な関係を築き、過去のやり取りを踏まえた上で自然な対話を続けるためには、コンテキストウィンドウ外の情報を何らかの形で保存し、必要に応じてモデルに再入力する外部システムが必要となる。

この「記憶」を実現するためのアプローチはいくつか考えられるが、主なものとして、過去の会話履歴を直接テキストとして保存し、新たな質問時にその一部または全体をプロンプトとしてモデルに再入力する方法や、過去の会話から重要な情報やユーザーの好みを抽出し、構造化されたデータとしてデータベースに保存し、これを「長期記憶」として活用する方法がある。カマニ氏の指摘は、ClaudeとChatGPTが、これら記憶の実現方法において根本的に異なる設計思想と実装を採用していることを示唆している。

具体的な違いについて、ニュース記事から詳細な仕組みは読み取れないが、一般的なLLMの動向やサービス特性から推測すると、以下のような点が両者の違いとして考えられる。

Claudeの記憶システムは、おそらく会話の「セッション」における一貫性や、その時点での文脈への集中を重視した設計になっている可能性がある。例えば、過去の会話履歴をある程度圧縮したり、重要なポイントだけを要約して一時的に保持したりすることで、現在の対話に最も関連性の高い情報のみを効率的にモデルに供給する仕組みを採用しているのかもしれない。これにより、特定の話題に深く集中しやすく、余分な情報による混乱を防ぐことを目指している可能性がある。また、ユーザーのプライバシー保護の観点から、長期的な個人データの蓄積を最小限に抑えるような設計が採用されていることも考えられる。会話セッションが終了すると、その記憶は完全に消去されるか、あるいはアクセスが困難な形で保存され、再利用される機会が少ないのかもしれない。

一方、ChatGPTの記憶システムは、より長期的な「ユーザープロファイル」や「パーソナライゼーション」の構築に重点を置いている可能性がある。これは、ユーザーの過去の行動、好み、学習履歴などを永続的に記憶し、複数のセッションにわたってその情報を活用しようとするアプローチだ。ChatGPTは、ユーザーの過去のやり取りから得られた情報をデータベースに保存し、新しい会話が始まるたびに、関連性の高い情報を抽出し、それを現在のコンテキストとしてモデルに提供する「検索拡張生成（RAG）」のような仕組みをより積極的に利用しているかもしれない。また、ユーザーが特定の情報を「記憶」させたり「忘れ」させたりする機能を提供するなど、記憶へのユーザー制御を強化する傾向も見られる。これにより、ユーザーごとに最適化された、より個人的で一貫性のある対話体験を提供することを目指していると考えられる。

これらの記憶システムの根本的な違いは、単なる技術的な実装の違いにとどまらず、ユーザー体験、システムのパフォーマンス、データプライバシー、そして将来的な拡張性など、サービス全体に大きな影響を及ぼす。

まず、ユーザー体験の面では、Claudeは現在の会話文脈に集中した、より引き締まった応答を返す傾向があるかもしれない。対してChatGPTは、過去の膨大なやり取りから得られた個別の知識を動員し、よりパーソナルで、ユーザーのライフスタイルや好みに深く寄り添った応答を生成することを目指すだろう。

次に、システムのパフォーマンスとコストの観点から見ると、記憶システムが異なれば、データの保存、検索、処理にかかるリソースも変わってくる。短期的な記憶を重視するシステムは、ストレージコストや検索レイテンシを抑えられる可能性がある一方、長期的な記憶を重視するシステムは、大量のユーザーデータを効率的に管理するための高度なデータベース技術や検索アルゴリズムが求められ、それに伴うコストも高くなる傾向がある。

また、データプライバシーとセキュリティの側面は極めて重要だ。ユーザーの会話履歴という個人情報がどのように保存され、誰がアクセスし、どのくらいの期間保持されるのかは、システム設計の根幹に関わる問題となる。長期的な記憶を持つシステムは、個人情報保護に対するより厳格な管理体制と透明性が求められ、ユーザーが自分のデータを管理（閲覧、修正、削除など）できる機能の提供も重要となる。

最後に、将来的な拡張性という視点では、記憶システムの違いが、将来的に新しい機能やサービスをAIに追加する際の柔軟性に影響を与える。例えば、ユーザーごとにカスタマイズされたエージェント機能や、外部のアプリケーションとの連携を強化する場合、ユーザーの長期記憶を効率的に活用できる設計のほうが有利になる可能性がある。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、このニュースは、大規模言語モデルそのものの性能だけでなく、それを支える周辺システム、特に「記憶」や「データ管理」の設計がいかに重要であるかを教えてくれる。AIを開発する際には、単に優れたモデルを選ぶだけでなく、どのようなユーザー体験を提供したいのか、どのようなデータをどのように扱うのか、パフォーマンスやセキュリティの要件は何かといった、システム全体のアーキテクチャ設計を深く考える必要がある。ClaudeとChatGPTの記憶システムの相違は、まさにその設計思想の違いが、製品の特性やユーザーとのインタラクションに大きな影響を与える好例と言えるだろう。