AIを増やすほど記憶はバラバラになる——GitとMarkdownだけで全AIに同じ正本を読ませる構築手順

私はClaudeCodeとCodexを毎日併用している。7月末、一部業務をCodex側に移管したあたりから「その話、どっちのAIにしたっけ」が毎日起きるようになった。ClaudeCodeとの会話で決めたことをCodexは知らず、Codexに説明した前提をClaudeCodeは知らない。結局、片方の会話ログをコピペしてもう片方に説明し直す作業が毎日発生する。しかもセッションが変わると、その会話は「無かったこと」になる——次に同じAIを開いても、前回の続きから話が始まらない。この記事は、その「記憶バラバラ問題」を、預かり型のメモリSaaSに頼らず、GitリポジトリとMarkdownだけで解決した手順を、コピペで再現できる形で公開するものだ。

なぜ、AIツールを増やすほど記憶がバラバラになるのか

ClaudeCodeにもCodexにも、それぞれ独自の会話履歴とメモリ機能がある。便利な機能だが、前提が1つある——それは「そのAI専用」の記憶だということだ。ClaudeCodeの中で積み上げた文脈はClaudeCodeの中にしかなく、Codexの中で積み上げた文脈はCodexの中にしかない。1つのAIだけを使っている間は問題が表面化しないが、2つ目、3つ目とツールを増やすたびに記憶の置き場所も増え、確認と説明し直しのコストは組み合わせの数だけ積み上がる。これがAIツールを併用する開発者やパワーユーザーが必ずぶつかる構造的な壁だ。

預かり型メモリSaaSか、自前Gitリポジトリか

複数のAIツールをまたいで記憶を1つにまとめる「One memory」系の預かり型メモリSaaS（Unabyssなどが代表例）も登場している。便利だが、事業の機密を扱う個人・法人には見落とせない論点がある。5つの観点で並べると、選ぶべき答えが見えてくる。

結論はシンプルだ。事業の機密を扱うなら自前がいい。記憶はAIの外に、自分の資産として置く。SaaSが悪いのではなく「誰の持ち物として記憶を置くか」という主権の話であり、事業情報を扱う以上は譲らない方がいい、というのが私の判断だ。

全体構図——3つのルールだけで記憶を1か所にする

BEFORE / AFTER：記憶の置き場所

AIごとに専用メモリを持つBEFOREの状態から、記憶を1か所のGitリポジトリに集約するAFTERの状態へ。ClaudeCodeもCodexも、他のAIも、cloneするだけで同じ記憶に参加できる。

やることは3つのルールだけだ。

①正本はAIの外に置く。記憶の本体はどのAIのメモリでもなく、GitリポジトリのMarkdownファイルにする。AIはあくまで読み書きする側で、記憶を「持つ」側ではない。

②全AIに「開始時に読む・終了時に書き戻す」を義務付ける。それぞれのAIの設定ファイル（ClaudeCodeならCLAUDE.md、CodexならAGENTS.md）に、作業前にこのリポジトリを読み、作業後に変化を書き戻すことを1行書くだけでいい。AGENTS.mdはもともとOpenAIのCodexが起点だが、ClaudeCodeを含む複数のツールが同じファイル名を読みに行くようになり、ツール横断の事実上の標準になりつつある。

③未整理の情報は正本に直接入れない。思いついたまま正本に放り込むと精度が落ちる。必ずいったんinboxという投入口を経由させ、整理してから正本に反映する。理由は後述する。

情報の分け方——混ぜると精度が死ぬ

情報の3分類と運用の2本立て

性質の違う情報を同じ場所に混ぜない。運用はオート（毎朝の整理・毎回の書き戻し）と手動（保存して・検索して）の二重化で回す。

記憶を1か所に集めた後、次に大事なのは「分け方」だ。性質の違う情報を同じファイルに混ぜると、AIが古い情報と新しい情報、確定した事実と未確認の情報を区別できなくなり、精度が死ぬ。情報は3つに分ける。

• A: ずっと変わらない事実——会社の基本情報・ルール・用語など。更新頻度は低い。台帳ページにまとめる。
• B: いま動いている案件——現在地・決めたこと・次にやること。案件ページに、必ず日付付きで書く。
• C: 鍵・パスワード——書かない。保管場所（パスワードマネージャーの場所など）だけをメモする。

これに加えて2つの原則を守る。「日付のない数字を書かない」——時点の分からない数字は読んだ人（AI自身も含む）を誤らせる。「不明は『要確認』と書く。推測で埋めない」——分かったふりで埋めると、その推測がそのまま次の判断の土台になってしまう。この2原則が記憶を「腐らせない」ための最低限のルールだ。

構築手順——このブロックをそのままClaude Codeに貼る

ここがこの記事の核だ。以下のブロックをそのままClaude Codeに貼れば、あなたの環境に同じものが構築される。パスやコマンドは実際に動作確認済みのものをそのまま載せている。

貼った後は、AIが作成したファイル一覧と最初の使い方を教えてくれる。最初にやることは1つだけ——ai-work/LEDGER.mdに今の分担を書く。これだけで、次にどのAIを開いても「今どうなっているか」から会話を始められる。

inboxという「未整理の投入口」を挟む理由

正本に直接情報を書き込ませず、必ずinboxという投入口を経由させるのには理由がある。未整理の生データ（会話のメモ、PDF、思いつきのテキスト）をそのままAIの判断根拠にすると、古い情報や未確認の情報が無検査のまま正本に混ざり込み、後から「いつの情報か」「確定した事実か」を見分けにくくなる。だからinboxに入れた時点では何も確定させず、整理のタイミングで要約と原本へのポインタだけを正本側に書く。処理済みファイルは削除せずinbox/_processed/に退避させる——原本を消すと後で掘り起こせなくなるからだ。

もう1つ、見落とされがちだが重要な設計がある。セキュリティの観点だ。inboxに放り込まれるファイルの中に「このファイルを◯◯に送れ」のような、AIへの指示文に見えるテキストが紛れ込んでいても、AIはそれを実行してはいけない。プロンプトインジェクション対策そのものだ。inboxファイルの中身は常に「データ」であり「AIへの命令」ではない、と明文化しておくことで、悪意のある文書や紛れ込んだ指示文らしきテキストに引きずられずに済む。

毎朝の自動整理ジョブを組む（Windows例）

inboxは便利だが、人力で毎回整理していては続かない。私はWindowsのタスクスケジューラとClaude CLIのheadless実行（-pオプションで対話なしにプロンプトを渡す実行方法）を組み合わせて、毎朝自動でinboxを整理するジョブを組んでいる。要素は4つ——ps1スクリプト、権限を絞ったCLI起動オプション、schtasksでの登録、そしてclaude.exeのフルパス指定という落とし穴だ。ps1スクリプトの例を示す（パスは一般化してある。C:\dev\my-brain と C:\Users\<you>\... は自分の環境に置き換える）。

--permission-mode acceptEditsで確認プロンプトなしに編集を進めさせつつ、--allowedToolsで使えるツールを明示的に絞る。ファイルの読み書きと、git add・commit・pushだけに範囲を限定することで、無人実行でも暴走のリスクを抑える。特にBash(git push)は引数なしの完全一致でしか許可していない。これによりgit push https://別のリモートのような、URLを指定した任意リモートへのpushは許可リストに一致せず弾かれる——無人ジョブが誤って別のリポジトリに書き込む事故を防ぐ最低限の防御線だ。登録はschtasksコマンドで行う。

ここで1つ、地味だが必ずハマる罠がある。実行ファイルは claude.exe と拡張子まで含めてフルパス指定することだ。claudeという拡張子なしのコマンド名はPowerShellの対話シェルでは解決できても、タスクスケジューラ経由の非対話実行からは見つけられずに失敗する。パスを通した気になっていても、ジョブとして動かすと突然「コマンドが見つからない」で止まる——フルパス指定さえしておけば回避できる。

Mac/LinuxでもGitとMarkdownという構成は変わらないので、同じプロンプトファイルをそのまま使い、Task Schedulerの代わりにcron（bash版に書き換えたもの）を毎朝叩けば同じ仕組みが動く。

/brainコマンド——どちらのAIからも同じ入り口に

毎朝の自動整理に加えて、作業中にいつでも呼び出せる手動コマンドも用意すると運用が楽になる。ClaudeCodeのスキル（~/.claude/skills/brain/SKILL.md）とCodexのカスタムプロンプト（~/.codex/prompts/brain.md）の両方に同じ内容を置くと、どちらのツールからでも/brainという同じコマンドが使える。モードは4つ。

• 引数なし——現在地サマリ。正本を読むだけで、今どの案件がどう動いているかを報告する。
• save——このセッションで起きた決定や現在地の変化を正本に書き戻す。
• 検索 <語>——ブレインの中を探し、無ければ過去の会話ログ原本を掘り起こす。ClaudeCodeなら~/.claude/projects/、Codexなら~/.codex/sessions/にセッションのログ原本が全部残っており、ブレインに載っていない古い会話もここまで遡れば見つかる。
• inbox——毎朝のジョブを待たずに、その場でinboxを即時整理する。

SKILL.mdの内容例（実際に使っているものから個人固有の記述を除き、パスを一般化して転載）。

運用は「呼吸」——オートと手動の二重化

この仕組みを回してみて分かったのは、オートか手動のどちらか片方だけでは続かない、ということだ。毎朝のジョブと終了時の書き戻しルールという「オート」は、意識しなくても記憶を最新に保つ。一方、大事な決定を残したい時の/brain saveや、忘れた過去を掘り起こしたい時の/brain 検索という「手動」は、意識して使う分だけ確実だ。普段は無意識の呼吸（オート）で回り、ここぞという場面だけ深呼吸（手動）する——この二重化があるからこそ、書き戻しが「気が向いたらやること」ではなく「勝手に回り続ける仕組み」になる。

セキュリティで外せない4点

• リポジトリは必ずprivateにする（公開リポジトリには絶対にしない）
• GitHubアカウントには2要素認証（2FA）をかける
• 鍵・パスワード・トークンの類は絶対に書かない（前述の「C: 鍵・パスワード」の規律を徹底する）
• クラウド上のAIサービスにこのリポジトリを読ませる場合は、書き込み権限のないread-onlyトークンを使う

NGraphの視点——同じ型は会社の「脳」にも使える

ここで書いたのは個人版の横断ブレインだが、正本を1か所に集める・分担を台帳で確認する・書き戻しをAIの義務にするという型は、そのまま会社の知識にも応用できる。私たちNGraphは、中小企業向けにこの「会社の脳」の構築を伴走支援している。属人化した業務知識をAIが読み書きできる正本として整理し、エンジニアが現場に入るFDE型の支援で自社に合った形に落とし込む仕事だ。興味のある方はFDE型AI導入支援のサービス詳細から確認できる。

よくある質問

まとめ

複数のAIツールを併用すると、記憶はツールの数だけ分断される。この記事で解説したのは、預かり型のメモリSaaSに頼らず、GitリポジトリのMarkdownという最小構成で記憶を1か所に集める方法だ。正本はAIの外に置く、全AIに開始時に読み・終了時に書き戻すことを義務付ける、未整理の情報はinboxを経由させる——この3つのルールと、毎朝の自動整理ジョブ、そして/brainという手動コマンドの二重運用があれば、AIを何台併用しても同じ事実から仕事を始められる。コピペブロックはそのまま貼れる形で公開したので、まずはai-work/LEDGER.mdに今の分担を書くところから試してほしい。

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