AI検索・アシスタントのPerplexityは、ユーザーのスレッド（会話）や関心を記憶し、よりスマートかつ高速でパーソナライズされた回答を提供する新機能を発表しました。記憶は全モデルと検索モードを横断して機能し、数週間後でも文脈を保ったまま会話を継続できるのが特徴です。
概要
発表のポイント
Perplexityは、ユーザーとのやり取りや興味関心を記憶する「メモリー」機能の導入を発表しました。これにより、どのモデルや検索モードを使っても、過去の文脈を踏まえた応答が可能になります。
何が変わるのか
従来の1回完結型の対話から、継続的に学習・蓄積される対話へ。ユーザーが同じテーマを掘り下げるほど、回答は文脈的に的確になります。
- スレッドや関心を記憶し、次回以降の回答に反映
- 全モデル・検索モードを横断して記憶が共有
- 数週間スパンでも文脈を保持し、会話を再開可能
利用者にもたらすメリット
毎回背景説明をやり直す手間が減り、回答のスピードと精度が向上します。継続的な学習やプロジェクト進行において、文脈の断絶を感じにくくなることが期待されます。
使い方と活用シーン
学習・調査の継続性を高める
特定分野の勉強や長期調査を続けるほど、これまでの質問履歴や関心を踏まえた回答が得られます。前回の要約や課題を起点に、次の深掘りにすぐ入れます。
研究・プロジェクトの知見を蓄積する
要件や前提、過去の意思決定の経緯などを踏まえた提案が可能になり、下調べや説明の重複を削減。長期プロジェクトでも議論が途切れにくくなります。
モデルを跨いだ一貫した作業体験
どのモデルや検索モードでも記憶が共有されるため、用途に応じてモデルを切り替えても文脈が保たれます。作業の連続性を損なわずに最適な手段を選べます。
安全に使うためのヒント
機微情報の取り扱いに注意する
記憶が前提となるため、個人情報や企業の機密情報など、共有が望ましくない内容の取り扱いには十分に注意が必要です。公開範囲や用途を意識し、必要最小限の情報で対話する姿勢が重要です。
記憶に頼りすぎない検証習慣を持つ
長期の文脈保持は便利な一方、古い前提や誤解が残る可能性もあります。要件変更や新情報の発見時は明示的にアップデートし、重要事項は原典に当たって確認しましょう。
今後の展望
まとめ
Perplexityの記憶機能は、全モデル・検索モードを横断して文脈を保持し、継続的な学習やプロジェクト支援を加速させます。使い勝手の向上が期待される一方、情報の鮮度や機微情報の扱いには引き続き注意が必要です。詳細は一次情報を確認しつつ、活用範囲を見極めて導入するとよいでしょう。
