Cogneeを試す — 人間とAIが「忘れない」ために

2026年8月3日 12:17

導入：なぜ記憶は重要なのか

毎週、新しいAIツールを試して記事にする。その過程で気づいたことがある。人間もLLMも、同じように忘れるということだ。

Fabricというフレームワークを使って、GitHubのREADMEからテーマと指示を与えると、article.mdという記事の下書きが自動生成される。ここまでは完全に自動化できる。でも、その下書きだけでは、むみま｜道具道の読者に届ける記事にはならない。

なぜなら、「なぜこのツールが今ここにあるのか」「既存の選択肢とどう違うのか」という系譜と動機づけが足りないからだ。

だから必ず、一度 Claude との対話を挟む。そこで「困り」を補充し、「系譜」を編み直し、「試す価値」を再評価する。その対話の中で、私たちは学んでいるはずだ。

「困り」を補充し、「系譜」を編み直し、「試す価値」を再評価する。

Claude との対話を挟む

ところが、その学んだことが、次の記事を書く時に完全には残らない。前の週に Cognee について気づいたことを、次に Node-RED を扱う時に自動的に参照できない（人間は普通に忘れる）。LLM も同じで、別の conversation に切り替わると、前の文脈はリセットされる（AIも）。

この「繋ぎの喪失」を埋めるのが、Cogneeという選択肢だ。

AIが賢くなるほど長い作業がやれるのだが、人はご飯を食べたり散歩をしないとよい状態を保てない。人がやるには中断と再開のパターンが増えるのだ。cognee を手元に置き、「前回のつづきを思い出したい」と頼めるから、思い出しの手掛かり系として便利である。セルフホストすればローカルで使える。

困りの系譜：なぜセッション記憶では足りないのか

既存の RAG（Retrieval Augmented Generation）システムやエージェントフレームワーク（LangChain、LlamaIndex）は、「このセッションの中」では完璧に動く。ドキュメントを読み込んで、質問に答える。レファレンスを検索して生成する。
しかし、セッションが終わると、すべてがリセットされる。ユーザーとのやり取りの履歴も失われる。エージェントが前回学んだことも忘れられる。

AIエージェント開発の世界では、これは本当に大きな課題だった。チャットボットが「昨日のあなたの好みは？」と聞いてくる。前のセッションの情報を持っていない。

複数ステップのワークフロー自動化ツール（Node-REDや Dify）を使っていても、各ステップが生み出した中間成果物や試行錯誤の記録が、次の実行時に参照できない。
つまり、AIエージェントは「永続的な記憶」を持っていない。人間が経験から学ぶように、より複雑な推論と意思決定ができない。

技術的系譜：知識グラフ＋ベクトルDBの統合へ

Cognee の面白さは、この問題に対して「知識グラフ」と「ベクトルデータベース」を組み合わせる選択肢を提示したことだ。

従来の RAG は、ドキュメントを意味的に似た断片に分割し、ベクトル化して、「質問に近い意味の断片」を検索する。これは十分に機能するが、断片と断片の関係性は保たれない。
一方、知識グラフはタテ・ヨコの関係性を明示する。「ツール A はツール B の前身である」「この機能とあの機能は矛盾している」といった、意味的な繋ぎを表現できる。

Cognee がこの両者を統合するのは、単なる「ハイブリッド」ではなく、「意味的な理解」と「関係性の理解」の両立を狙ったものだ。
さらに興味深いのは、Postgres という単一インスタンスで動くという設計だ。多くの企業向けAIシステムは、グラフDB、ベクトルDB、リレーショナルDBを別々に運用する。それぞれの保守が複雑になる。Cognee は PGVector をPostgres の拡張として活用することで、インフラの簡素化を実現している。
これは「なぜこのツールが今ここにあるのか」という系譜を示唆している——「複数DBの運用負荷」という困りに対する解としてのデザインだ。

Cogneeの本体：4つのコマンド

Cognee の API は、シンプルな4つの動詞で構成されている。

python
await cognee.remember(...)   # 覚える
await cognee.recall(...)     # 思い出す
await cognee.improve(...)    # より良く理解する
await cognee.forget(...)     # 忘れる

このシンプルさが、実は最大の特徴だ。技術的には複雑な知識グラフ構築とベクトル検索が動いているのに、インターフェースは「人間が日々やっている認知プロセス」そのものになっている。

remember：新しい情報に出会ったら、それを記憶する
recall：必要になったら、過去の情報を想起する
improve：試した結果、より良い理解が生まれたら、記憶を洗練させる
forget：もう不要な情報は手放す

これは、心理学でいう「スペーシング効果」や「インターリーブ学習」の自然な体現でもある。人間が学ぶ時のリズムをツール化している。

重要な発見：「人間が最初に認知すべき」という段階性

Cognee を試す中で、最も重要な気づきが生まれた。

LLM も人間も、本質的には同じ構造を持っている。「流れの中では保持する、が、流れを離れるとリセットされる」という課題だ。
従来のツール評価では、「このツールをLLMと繋ぐとどう便利か」という視点から始まる。だが、Cognee はそうではない。人間が先に、remember / recall / improve / forget という4つの操作を意識的に体験する必要がある。
なぜなら、その体験こそが、「LLM との協働」を成立させるための基盤だからだ。

実際、今週のこの記事を書く過程を思い返してみると：

Fabric が生成した article.md を読む（= remember）
「既存フレームワークとの違いが曖昧だ」と感じる（= recall の不完全さを体験）
Claude に「Cognee は LangChain と補完関係か競合か」と聞く
Claude の回答を「自分たちの言葉」で咀嚼する（= improve）
前の Node-RED や Dify 評価の記憶と照らし合わせて、不要な論点を削ぎ落とす（= forget）

この一連のプロセスは、まさに Cognee が実装している4つのコマンドと同じ構造だ。
つまり、Cognee を「使いこなす」とは、最初のフェーズでは「自分たちの思考プロセスを外部化する」ことなのだ。

パイプラインの2段階性

私たちのツール評価の過程は、当初 Fabric という自動化フレームワークだけでは完成しなかった。

Fabric（自動化）→ article.md
         ↓
    [人間が介入]
         ↓
    Claude との対話
         ↓
    note 記事

Fabric（自動化）しても、
なんか普通の自動化になる

この「人間が介入」する部分が、実は最も価値の高い層だ。ここでこそ、系譜が編まれ、試す価値が判定される。
Cognee をこの間に挿入すると、パイプラインが高度になる。

Fabric → article.md
    ↓
[remember]「Cognee の記事の困りはここだ」
    ↓
[recall]「あ、前のエージェント系の記事では何が課題だったっけ？」
    ↓
Claude と対話
    ↓
[improve]「新しい理解が生まれた。記憶に加える」
    ↓
[recall]「次の Node-RED 記事で、前の学習を参照する」
    ↓
note 記事

Cognee をどこに挿入するのか
その位置を
真剣に考える

この仕組みがあると、各記事がただの「単発の評価」ではなく、「ツール生態系の理解の深化」として繋がっていく。

試す価値：ハーネス設計の強化

むみま｜道具道では、「ハーネス設計」という言葉を大事にしている。AIの自動化に人間の判断軸をしっかり組み込む設計思想だ。

Cognee は、このハーネス設計を強化する可能性を持っている。
なぜなら、記憶が外部化されることで、「人間の判断軸」が可視化され、蓄積されるからだ。
例えば、このシリーズで Cognee を評価した際の「困り」を Cognee 自身に記憶させておけば、次に LLM-based エージェントフレームワークを評価する時、自動的にその判定基準が参照される。

「あ、前回は『既存フレームワークとの違い』が課題だった。今回も同じ視点で見ておこう」

「あ、前回は『既存フレームワークとの違い』が課題だった。今回も同じ視点で見ておこう」と。

これは単なる「ツール機能」ではなく、「評者としての一貫性」「学習の可視化」を実現する行為だ。

また、Node-RED や Dify、Ollama といった、既に試してきたノードベース自動化ツールや、ローカル AI 基盤と、Cognee の関係性も自然に浮かび上がってくる。

「Cognee は『記憶層』に特化し、これらのツールは『実行エンジン』だ」という位置付けが、忘れられずに保持される。

まとめ：「忘れない」という人間的な営み

Cognee の本当の価値は、技術的な優れさよりも、「人間の認知プロセスを尊重している」という思想にあると感じる。

セッション記憶と永続記憶の階層化。意味検索と関係性検索の統合。これらは、結局のところ「人間が学ぶ時のやり方」を実装しているのだ。
そして、最も重要なのは、「人間が先に、この4つの操作を自覚する」ことの価値だ。

自動化ツール（Fabric）と LLM（Claude）の間に、人間の「忘れない」という営みを挿入することで、初めて「道具」が「相棒」になる。単なる効率化ではなく、思考の深化が始まるのだ。
Cognee を試すことは、結果として、自分たちのツール評価プロセスそのものを改善することになった。

スコア：A（即手元で動かす）
理由は単純だ。人間とLLMの協働の不完全性を、最も自然な形で埋めるツールだから。ただし、導入の最初のフェーズでは、「LLM との連携」ではなく、「自分たちの思考をどう記憶させるか」という問いから始めることをお勧めする。その体験を経た後なら、LLM との組み合わせの力を、最大限に引き出せるだろう。

最初の一歩

bash

uv pip install cognee

その後、Python で以下を試してみる。

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

import cognee
import asyncio

async def main():
    # フェーズ1：人間の思考プロセスを記憶させる
    await cognee.remember(
        "新しいツールを試した時の困りポイント：既存ツールとの違いが不明確だった",
        session_id="my_tool_review"
    )
    
    # フェーズ1.5：思い出す（意識的な想起）
    results = await cognee.recall("ツール評価の困り")
    print("困りの想起:", results)
    
    # フェーズ2：Claude との対話後、理解を洗練させる
    await cognee.improve(
        dataset="tool_reviews",
        insight="このツールは『記憶層』に特化。既存のエージェントフレームワークと補完関係"
    )
    
    # フェーズ3：次の記事の参考にする
    prev_learning = await cognee.recall("エージェント系ツールの評価軸", session_id="my_tool_review")
    print("前の学習:", prev_learning)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

実際に動かしながら、「覚える」「思い出す」「より良く理解する」「忘れる」という4つの行為を体験する。
その時点で、Cognee の本当の価値が見えてくるはずだ。

#Cognee #AIメモリ #永続記憶 #知識グラフ #ハーネス設計
 #AIエージェント #ツール評価 #人間とAIの協働 #むみま道具道

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