MemPalace とは？LongMemEval 96.6%を記録したオープンソース AI メモリシステムの仕組みと論争
2026年4月、GitHub で爆発的に注目を集めた AI メモリシステム「MemPalace」。LongMemEval ベンチマークで 96.6% というスコアを叩き出し、わずか1週間で 45,000 スター以上を獲得した。女優ミラ・ジョヴォヴィッチと開発者 Ben Sigman による共同プロジェクトという異色の出自も話題を呼んだ。 本記事では、MemPalace の仕組み・特徴と、コミュニティから寄せられたベンチマーク手法への批判の両面を整理する。 MemPalace の概要 MemPalace は、LLM に永続的なクロスセッションメモリを提供するオープンソースシステムだ。 GitHub: milla-jovovich/mempalace ライセンス: MIT 言語: Python スター数: 45,000 以上（2026年4月時点） 古代の記憶術「記憶の宮殿（Method of Loci）」にインスパイアされた階層構造で、会話データを整理・保存する。 アーキテクチャ：宮殿の構造 MemPalace は会話データを以下の階層で管理する。 階層 役割 Wing（翼） トピックやプロジェクトをグループ化 Hall（ホール） メモリの種類を分類 Room（部屋） 特定の知識やアイデアを保持 Closet / Drawer（クローゼット / 引き出し） さらに細かい情報の格納 Tunnel（トンネル） 異なる Room 間の関連を結ぶナレッジグラフ この階層構造により、単純なベクトル検索とは異なる、構造化された記憶の管理を目指している。 主な技術的特徴 完全ローカル動作 SQLite + ChromaDB でローカルにデータを永続化 外部 API 呼び出し不要 データが端末から出ることがない MCP 対応 Claude Code、ChatGPT、Cursor など主要な AI ツールと MCP（Model Context Protocol）経由で統合可能。セットアップ後は、AI アシスタントが自動的に MemPalace のメモリにアクセスできる。 ...