AIエージェントのメモリ管理

AIエージェントのコンテキスト窓は有限。記憶（MDファイル）を効率的に管理しなければ、性能は劣化する。

コンテキストは最重要リソース

Claude Codeの公式ドキュメントが明言している:

“Most best practices are based on one constraint: Claude’s context window fills up fast, and performance degrades as it fills.”

CLAUDE.mdが長すぎると、重要なルールが埋もれてAIが無視する。

圧縮の実践: 455行→346行（24%削減）

方法1: Skills分離

CLAUDE.mdに全てを書くのではなく、.claude/skills/にドメイン知識を分離する。必要な時にだけ読み込まれる。

.claude/skills/
├── bas-scoring/SKILL.md      # スコアリングモデル
├── des-evaluation/SKILL.md   # 意思決定評価式
├── autonomy-fallback/SKILL.md # フォールバック機構
└── pc-sync-rules/SKILL.md    # PC間同期ルール

方法2: ノウハウの圧縮

Case Memory 403行→96行（76%削減）。学びログ 305行→57行（81%削減）。

圧縮の原則:

各事例を3行以内に要約（状況→判断→学び）
重複事例はクロスリファレンス化
原本はアーカイブとして保存（ロールバック可能）

方法3: 読み込み頻度の差別化

頻度	タイミング	対象
L0: 毎ターン	出力生成ごと	出力形式、判定状態、委譲トリガー
L1: 毎セッション	起動時	CLAUDE.md、組織ガバナンス
L2: タスク着手時	着手前	部署CLAUDE.md、Case Memory
L3: 週次	週1回	全部署一括、全Pattern DB

ノウハウ蓄積の構造

Case Memory: 過去事例（何が起きて何を学んだか）
Pattern DB: 抽象化されたパターン（どうすべきか）
Skills: オンデマンド知識（必要な時に参照）
Learnings: 日次の学びログ（圧縮して蓄積）

AIエージェントのメモリ管理 — CLAUDE.mdの圧縮・Skills分離・ノウハウ蓄積