朝イチに昨日の作業をAIに思い出させる

AIエージェントとの会話履歴は重要です。そこには依頼、判断、修正、レビュー結果が残ります。しかし、会話履歴は作業全体の一部でしかありません。

多くの場合、エージェントに投げる前に、人間はすでにブラウザで調べ、コードを読み、ログを見て、方針を絞っています。チャットに残るのは、そこまで進んだ後の最後の一手です。

たとえば、認証まわりの不具合を調べているとします。GitHub Issueを読み、Stack Overflowを読み、公式ドキュメントを読み、VS Codeで何度か試して失敗する。ここまでで、かなりの意思決定が進んでいます。

その後にClaude Codeへ『この方針で実装して』と投げると、会話履歴には方針だけが残ります。なぜその方針にしたのか、どの資料を読んだのか、どの失敗を避けたのかは残りません。

画面には、チャットに書かれない情報が大量にあります。開いていたファイル、エラーの出ていたターミナル、見ていたIssue、比較していたドキュメント、作業中のアプリ。これらは、次の判断の根拠になります。

ブラウザ履歴も同じです。URLとタイトルだけでも、ユーザーが何を調べていたかはかなり復元できます。そこにスクリーンショットやアプリ利用時間を重ねると、作業の流れが見えてきます。

エージェントに必要なのは、単なるチャット履歴ではなく、ユーザーが何を見て、何を試し、どこで迷い、何を決めたかという作業文脈です。

Contextbergは、会話履歴を否定しているわけではありません。むしろ会話履歴を重要な信号の1つとして扱い、ブラウザ、画面、アプリ利用、入力ログと合わせて読むことで、はじめて作業記憶になると考えています。

複数エージェントを使うほど、どのエージェントに履歴を持たせるべきかという問題が出ます。Claude Codeに残すのか、Codexに残すのか、Cursorに残すのか。

Contextbergでは、記憶はエージェント側ではなく人間の作業環境側に置くべきだと考えています。人間のPC上で起きた作業を記録し、必要なときにMCPで各エージェントへ渡す。この方が、エージェントを乗り換えても文脈が失われません。

朝イチに必要なのは、昨日の全ログではなく、再開に必要な最小セットです。作業が止まった場所、最後に見ていたエラー、読んでいたページ、次にやる予定だったことが揃えば十分です。