Elasticsearchで作る生成AIエージェントの“記憶” ～RAG・会話履歴・エージェントメモリの実例～

2026年1月14日開催のElastic コミュニティ・リコネクト発表資料です

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1. Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. Elasticsearchで作る 生成AIエージェントの“記憶” ～RAG・会話履歴・エージェントメモリの実例～ 2026/01/14 Acroquest Technology 株式会社 樋口 慎 1
2. 樋口 慎：Acroquest Technology株式会社 • Elasticコンサルティング全般、データ分析 • データサイエンティストチーム "YAMALEX" 所属 自己紹介 「Elastic Certification」4種 Azure Solutions Architect Elasticsearch NEXT STEP 執筆 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 2
3. 本日の主題：生成AIエージェントにおけるElasticsearch活用 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 3 ▪想定ターゲット／今日話すこと Elasticsearchには馴染みがあり、AIエージェントにおける活用例を知りたい方 ・ Elasticsearchの仕組みではなく、AIエージェントを絡めた活用ポイント ・ 生成AIにおけるメモリーの効果／利用時のメリット等 ▪話さないこと エージェントの実装 エージェントと連携するElasticsearch側の目線で、ポイントを絞ってお話しします LLMを触ってみてはいるが、もう一歩進んだ使い方をしたい方 ・ LLM単体で利用した際のよくある課題と、その対処策の１つとしてのエージェントメモリーについて
4. 会話が長くなると破綻 コンテキストウィンドウの制限により 長い会話履歴を保持し続けることが できず、文脈を見失う。 過去の判断を忘れる ステートレスな性質のため、 過去の意思決定やユーザーの好み を記憶することができない。 知識更新が苦手 学習データはカットオフ日以前のもの であり、最新の社内情報やニュース を知ることができない。 LLM単体の現実：LLMは “覚えていない” Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 4
5. Elasticsearchは各種データを保持・高速検索可能 Elasticsearchに記憶を持たせることで回答精度が上がる Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 5
6. ベクトル検索 + メタデータ検索 意味的な検索（Vector）と、日付や権限による厳密な絞 り込み（Metadata）を組み合わせることで、ハルシネーシ ョンを抑制。 高速・高精度な検索 従来の全文検索とベクトル検索を組み合わせ、高速・高精 度に文書を探す。膨大なマニュアルや仕様書の中から、「今 必要な1ページ」を正確にLLMに渡すことができる。 Elasticsearchを採用するメリット Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 6
7. 「DBにログとして保存」するのではなく、「後から思い出せるように保存」する 過去の会話 ユーザーとの直近のやり取りだけで なく、数日・数ヶ月前の対話ログも 保存。 過去の判断 エージェントがどのような思考プロセ スで回答を導き出したかの履歴。 ユーザーの文脈 ユーザーの好み、役割、過去の質 問傾向などのパーソナライズ情報。 エージェントメモリ活用のポイント Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 7
8. メモリが活きる場面の例 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 8
9. アーキテクチャ：記憶の循環 (Memory Cycle) 1.Ask (質問): ユーザーがLLMに対し、何かしらの質問を入力 2.Search/Recall (検索／想起): 質問に関連する記憶やデータを検索(複数往復も可) 3.Reasoning／Generation (推論／生成): 検索結果に基づきAgentが推論／返却内容を生成 5.Memorize (記憶の定着): 重要な洞察だけを要約・ベクトル化して書き戻す。 4.Response (回答): ユーザーへ回答を提示。 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 9
10. メタデータの設計はエージェントの用途に合わせ てカスタム。 ※部署情報などを持たせるのも良い Elasticsearchのデータスキーマ例 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 10
11. 参考: elastic search labs のブログ Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 11
12. LLMは記憶を持たない その場限りの計算機であり、長期的な文脈維持は苦手。 記憶は“検索可能”であるべき 単なるログ保存ではなく、必要な時に瞬時に取り出せる形（ベクトル化）で保存する 必要がある。 ElasticsearchはAIエージェントの中核 RAGだけでなく、短期・長期記憶のバックエンドとして、AIの「脳」の役割を果たす。 まとめ Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 12
13. ご清聴ありがとうございました。 Copyright © Acroquest Technology Co., Ltd. All rights reserved. 13