概要
2026年4月に GitHub で急速に注目を集めた AI メモリシステム。LongMemEval ベンチマークで 96.6% を公表し、1週間で 45,000 スター以上を獲得した。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管理する。MIT ライセンスのオープンソース（Python）。
アーキテクチャ：宮殿の構造
| 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 | 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 |
主な技術的特徴
- 完全ローカル動作: SQLite + ChromaDB でローカルに永続化、外部 API 不要
- MCP 対応: Claude Code、ChatGPT、Cursor など主要 AI ツールと統合可能
- AAAK 圧縮: 独自の省略圧縮方式（ただし有効時はスコアが低下、後述）
ベンチマークと論争
公表された「96.6%」スコアは、MemPalace の宮殿構造ではなく ChromaDB のデフォルト埋め込み（all-MiniLM-L6-v2）による Recall@5 の数値であることが指摘されている。また 100% スコアはテストセットへのオーバーフィッティング、AAAK 圧縮を有効にするとスコアは 84.2% に低下するという問題が確認された。開発チームはこれらを認め README を修正している。
導入が有効なケース
- 記憶の仕組みを持たない AI ツールに永続メモリを追加したい場合
- 複数の AI ツール間でメモリを共有したい場合
既に Claude Code の auto-memory や CLAUDE.md / MEMORY.md を活用している場合は重複する可能性が高い。
関連ページ
- エージェントメモリのロックイン — メモリとハーネスの不可分性とロックインリスク
- MCP — MCP 経由で AI ツールと統合
- RAG — ベクトル検索による知識拡張の概念
- LLM Wiki パターン — AI と連携する知識管理の別アプローチ
- claude-mem — Claude Code 専用の永続メモリプラグイン（別アプローチ）