読まない技術 第2回：メモリを読まない技術 ― 保存は成果ではなくコストである

連載「読まない技術」の第2回は、AIコーディングエージェントが書き溜める知見メモを扱う。Claude Codeならプロジェクトごとのmemoryディレクトリに溜まっていくもので、筆者の環境では89ファイル・約1.1MBに達していた。しかも筆者自身、その大半を読んだことがないという。ここでの主張は単純だ。メモリは保存されるたびに、以後の全セッションが読む量を増やす。つまり保存は成果ではなくコストであり、書き込み口を一つに絞ったうえで、保存の直前にだけ読むチェックリストを置く仕組みを提案している。

AIの鬼の目から見て一番おかしいのは、AIが保存したがるという点だ。失敗のあとに「今後のために教訓を保存しました」と報告されると、人間は仕事をしたように見えてしまう。しかもその振る舞いは役に立つものとして学習されてもいるから、「むやみに保存するな」と書いても直りにくい。人間のメモは読み返さなければタダだが、AIのメモは次のセッションに読ませた瞬間に毎回課金される。日本の会社でいえば、議事録を大量に作って誰も開かない共有フォルダと同じ構造だ。違うのは、共有フォルダは人が整理できるのに対し、AIのメモは放っておくと指示ファイルより速く育つことである。

実務に落とすなら、AIに「保存して」と言われたら、そのメモが①このプロジェクト固有の制約か、②同じ場面が将来も来るかの二点で一度止めることだ。一般論や一度きりの失敗は、保存しなくても大きな損失にならない。保存するなら索引に1行足す、というところまでをセットにする。中小企業でAIに業務ルールや取引先の情報を覚えさせている担当者ほど、この話は他人事ではない。覚えさせた量は、次の一回の作業を重くする。