AIエージェントメモリ基盤カオスマップ2026｜29項目

カオスマップを作製した背景

AIエージェントは、単発の質問に答えるだけでなく、複数回の対話や長期の業務をまたいで状態を引き継ぐ方向へ進んでいます。そのため、会話履歴だけでなく、ユーザーの嗜好、過去の判断、作業手順、エージェントが得た知識を、必要な時に正しく想起する「メモリ」が重要になっています。

一方で、市場にはメモリ専用API、セルフホスト可能なOSS、エージェントフレームワークの内蔵機能、汎用データベースが混在しています。本資料では、開発者が選定しやすいように専用機能と汎用保存先を分け、本編を3つの実装レイヤーへ整理しました。

カオスマップの特徴

カオスマップ画像版

画像をクリックすると4K版を開きます。スマートフォンでは画像枠内を横方向にスクロールできます。

公式リンク付きHTML版

各カードをクリックすると、調査で確認した公式ドキュメント、公式製品ページ、公式リポジトリへ移動します。

29項目の調査から見えた傾向

1. メモリは単独製品と基盤内蔵機能の両方で拡大しています

Mem0やZepのような専用レイヤーだけでなく、LangGraph、CrewAI、Google ADKなど主要なエージェント基盤にも短期・長期記憶の機能が組み込まれています。

2. 主要クラウドにも専用のマネージドメモリが揃い始めています

AWS、Google Cloud、Microsoftは、エージェント向けの永続メモリまたはMemory Storeを公式に提供しています。導入時は提供段階、リージョン、保持期間、暗号化、費用を確認する必要があります。

3. 「保存先」と「記憶ロジック」を分けて比較する必要があります

データベースは記憶を保存する重要な構成要素ですが、何を記憶し、どう統合し、いつ想起するかは専用基盤やフレームワーク側の役割です。

掲載基準と調査方法

主な一次情報

• Mem0 Platform
• ZepとGraphitiの公式比較
• Amazon Bedrock AgentCore Memory
• Vertex AI Memory Bank
• Microsoft Foundry Memory
• LangGraph Memory

全29項目の公式リンクは、上のHTML版カオスマップから確認できます。

今後の展開

エージェントメモリは、短期・長期記憶、時間知識グラフ、経験学習、共有メモリなどへ急速に細分化しています。当社は今後も公式情報を継続的に確認し、本カオスマップと掲載候補一覧を更新します。

企業のAIエージェント導入では、保持すべき情報、削除方針、アクセス権、個人情報、監査可能性を業務要件と合わせて設計する必要があります。今回の調査を、長期運用できるエージェント設計と評価支援へつなげてまいります。

株式会社ユニバーサルマーケティングについて

株式会社ユニバーサルマーケティングは、「10年以上解決できていない経営課題を解決する」を理念に掲げ、マーケティング知見をLLMアルゴリズムに変換し、既存の業務フローへ組み込むAIプロダクトを開発・提供する会社です。戦略設計、AIアーキテクト、プロダクトエンジニアリング、UI／UX設計の専門性を組み合わせ、売上向上と利益率改善につながる仕組みづくりを支援しています。