## 情報源
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=DYdC-oqLMiY
- チャンネル: WorldofAI（英語）
- 投稿日: 2026-07-26 / スコア 72/100
- ⚠️ **Cognee のスポンサー動画**（本人が明言）。評価は割り引いて読むこと

## 課題設定
Claude Code のセッションは基本的に使い捨て。セッションが終わると作業コンテキストの多くが消え、次に開くとリポジトリを読み直し、アーキテクチャを説明し直し、既に処理済みのドキュメントを再投入することになる。**時間の無駄・作業の反復・トークンの浪費**につながる。

## Cognee がやること
OSS のメモリプラットフォーム。ファイル・ドキュメント・社内知識・過去のエージェントセッションを取り込み、**構造化されたナレッジグラフ**に整理する。新しいタスク開始時、全部を読み直す代わりに**関連情報だけを retrieve** する。

**双方向であることが肝**: セッション中は brain から読み、セッション終了時に新しい情報・決定・発見が長期記憶へ**書き戻される**。セッションごとに次が賢くなる。

## セットアップ手順（動画で実演）
1. Cognee のクラウド（Google/GitHub でサインアップ）またはローカルインストール
2. 発行された `export` コマンド（APIキー）をターミナルで実行
3. Claude Code で Cognee marketplace を登録するコマンドを実行
4. Cognee プラグインをインストール
5. → **以降すべての Claude Code セッションが自動で Cognee のメモリへ送られる**（手動 sync 不要）

プロジェクトごとに別の brain を作成可。ファイルはペースト／フォルダ指定／ドラッグ&ドロップで投入。Cognee 側が「既存の Claude Code メモリを取り込む」ためのプロンプトも提供している。メモリスキーマとマインドマップで取り込み結果を可視化できる。

Claude Code 以外に Codex / OpenClaw / API / MCP にも接続可能。

## 検証内容
タスク管理Webアプリを新規作成させ、セッションを一度終了 → まったく新しいセッションで同じプロジェクトを開き、前回の詳細（優先度の扱い・必須フィールド・UI設計ルール）を覚えているかを確認する構成。

## 当環境への評価（重要）
**当環境は既に LLM Wiki + auto-memory という永続記憶層を持っており、Cognee の主要な価値提案と機能が重複する。** 導入するなら「ナレッジグラフによる関連情報の自動 retrieve」が既存の全文検索より優れているか、という一点で比較すべき。またクラウド版は**セッション内容が外部サービスへ自動送信される**ため、機密を含むリポジトリでは採用不可（ローカルインストール前提でのみ検討可能）。

## アクションアイテム
- 導入は保留。既存の LLM Wiki 検索で不足を感じた時に、**ローカルインストール限定**で再評価する
- 「セッション終了時に発見を長期記憶へ書き戻す」という双方向の設計思想自体は、既存の記憶運用（3軸保存判定）に取り込む価値がある

## 関連
- [[記憶の置き場はホストによる（LLM Wiki / auto-memory）]]