Basic Memoryの使い方、Cursor・Claude Code・Codexで記憶を共有する手順を解説

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回はYouTubeチャンネル「飯塚浩也 | Obsidianでつくる最強の右腕」から、外部メモリーサービス「Basic Memory」を解説した動画を紹介するね。

出典: 【Basic Memory】AIエージェントのメモリー環境はコレ一択です 記憶情報を外部で一括管理して同じ記憶を使う【Cursor/Claude Code/Codex】（飯塚浩也 | Obsidianでつくる最強の右腕）

飯塚浩也さんは、いきなり結論から入ります。この動画の冒頭で結論を言い切っています。Basic Memoryは導入するだけで恩恵が得られる、と。動画は対話形式で進みます。相談役の相手が「自分でメモリを構築しようとしたが、フォルダ分けやAIへの仕分け指示がうまくいかない」と悩みを話すところから本編が始まります（0:17頃〜）。この相談自体、多くの人がぶつかる壁だと思います。CursorやClaude Code、Codexを併用していると、内蔵メモリーはツールごとに別サービスです。だから引き継げません（1:20頃〜）。

飯塚浩也さん

「探すも強いし書くのもテンプレートが用意されているので私たちはただ導入するだけでこの恩恵が得られると」（0:00）

この「導入するだけで恩恵が得られる」という言い切りに、私は自分の「抱え込みOS」を思い出しました。仕事も借金も感情も、全部一人で抱え込んできました。根っこはタスクの量ではありません。感情を笑いに変えて、一人で処理していたことです。ツールを跨ぐたびにAIへ同じ説明をゼロからし直すのも、規模は違いますが同じ構造だと感じるんです。相手（AI）が変わるたびに、また一から自分のことを説明し直す。それは道具の問題であると同時に、説明を毎回引き受ける人間側の負担でもあります。Codex GPT-6 Astraを扱った回でも、AIに委ねる範囲が広がるほど「最後どこで人間が押すか」が重要という話がありました。記憶も同じです。どこまでAIに任せ、どこから自分で説明するか。その線引きが要るんですよね。Basic Memoryが「探す」と「書く」の両方にテンプレートを用意しているという設計は、この負担を一人で抱え込まずに済む仕組みそのものだと思いました。

🎯 今日できる一歩: 対象は今使っているAIツールを1つ。5分で「今どのツールに何を説明し直しているか」を1行書き出してみてください。

内蔵メモリーの弱点は、これだけではありません。他にもあります。飯塚浩也さんは、大量の記憶を長期間しっかり整理してリンク付けするのは内蔵サービスには荷が重いと指摘していました。「Obsidianを使えばいいのでは」という質問に答える場面（2:57頃〜）も同じ論点です。

飯塚浩也さん

「あともう一つはそもそもここに内蔵されているメモリーサービスは大量の記憶を持つのが苦手です」（2:34）

実は私もこの壁にぶつかっています。自分の経験や価値観、口癖を全部文字にして、Obsidianに蓄積してきました。それが分身AIの魂になっている、という運用です。ただ動画を見て気づきました。Obsidianに書き溜めることと、AIがそれを構造化して扱えることは別問題です。情報を貯める場所と、AIに渡すための設計は、似ているようで違う工程なんですよね。飯塚浩也さんは「Obsidianを使えばいいのでは」という質問に、一度立ち止まって答えていました。この2つを混同しないで、という意味だと受け取りました。地図を持っていることと、地図を読めることは別のスキルです。記憶を貯める場所は持っていても、それをAIが使える形に育てる仕組みは別です。当たり前だけど、見落としがちな話です。動画で紹介された実例メモを見ると、Excalidraw、Gitプラグイン、Copilot、Smart Composer、Smart Connectionsといった周辺ツール名が並んでいました（12:55頃〜）。Obsidian単体でBasic Memoryに近いことをしようとすると、これだけのプラグインを自分で組み合わせる必要があるということです。手間のかけどころが違うんですよね。

🎯 今日できる一歩: 対象は自分が今メモを溜めている場所。5分でその場所に何件のメモがあるか数えてみてください。

Basic Memoryはローカルで使う分には無料と紹介されています。動画の後半で実演が始まります。使い方の手順は簡単です。難しいコマンド操作はほとんど出てきません。まず「ベーシックメモリー インストール」と検索するところからです。Cursor Settings画面でMCPが有効になったことも確認していました（8:24頃〜）。

飯塚浩也さん

「ローカルで使う分には無料で使えますので」（1:44）

この気軽さを見て思い出したのが、実家の惣菜屋「山口屋」の厨房です。小学生の頃、おじいちゃんが作る鶏チャーシューを味見させてもらいながら店を手伝っていました。そのお金でゲームを買っていたんです。何かを始めるときに一番大事なのは、まず軽く触ってみられることです。あの頃の経験から、今もそう思っています。無料で試せて、失敗しても懐が痛まない設計は、遊び探求のハードルを下げてくれるんですよね。Cursor Settings画面でMCPが有効になったのを確認するだけ。手順の少なさも同じ意味を持っています。「人間がやることはそんなになさそうですね」という動画内のテロップの通りです。導入の負担が小さいから、触ってみようと思えます。飯塚浩也さん自身、半年以上前からこのサービスを使い続けているそうです。一度きりのお試しではなく、実運用で続いているという点も安心材料になります。

🎯 今日できる一歩: 対象はBasic Memoryの公式サイト。10分でインストールページまで開いてみてください。

動画の中盤、Basic Memoryの利点として語られるのが「スキーマ」です。テンプレートに沿って、統一したフォーマットでメモリーファイルを作ってくれる仕組みが紹介されます。実際にスキーマを作る実演も続きます（9:04頃〜）。

飯塚浩也さん

「一方で、Basic Memoryにはスキーマと言われるような、いわゆるテンプレートのようなものがあるので、統一したフォーマットにのっとって、メモリーのファイルっていうのを作ってくれます。」（4:06）

これは、私が分身AIを育てているときの考え方とほとんど同じです。「1本完璧に作って仕組み化で質高く量産できる」というのが私のやり方です。最初の1本で残すのは表面の文体ではありません。なぜそう考えるかという判断軸や、体験ストーリーです。型さえ先に固めておけば、その後は量産しても魂が薄まりません。Basic Memoryのスキーマも同じです。最初にテンプレートという型を作る手間を惜しまなければ、その後のメモは全部その型に沿って自動で統一フォーマットに育っていきます。行き当たりばったりに書き始めて、後から整理し直すよりずっと楽なんですよね。私だったら学び・人物・習慣・概念といった分類でスキーマを作るかな、と考えながら見ていました。動画の終盤では、スキーマは人によって最適な形が変わるので自分用に構築することを推奨する、という話もありました（14:13頃〜）。テンプレートは他人の型をそのまま輸入するのではありません。自分の使い方に合わせて調整するものなんですよね。

🎯 今日できる一歩: 対象はAIに繰り返し説明している情報の種類。10分で型にしたい種類を1つ選んでみてください。

一番印象に残った言葉があります。「住所」です。地味な言葉ですが、聞いた瞬間に核心を突かれた気がしました。Basic Memoryでは、メモ1件ごとにパーマリンクという住所が付きます。自動でデータベース化・インデックス化される、という説明でした。実際のfrontmatterも画面で確認できます（12:55頃〜）。

飯塚浩也さん

「今さらっと言ったこの住所これが結構重要な概念でベーシックメモリーを使っていると書いたメモはただのメモじゃないです」（7:08）

飯塚浩也さん

「そしてパーマリンクこれが住所になります」（13:11）

私がよく使う例えに「AIは横に広げ、人間は縦に掘る」というものがあります。パーマリンクという住所を振って、関連メモを横につなげる。データベース化して探しやすくするのはAIの役目です。ただ、その1件のメモに何を書くか。どれだけ深く体験を掘り下げて言語化するかは、人間にしかできません。安宅和人さんの4マス図を扱った回でも、AIに任せる仕事と人間に残る仕事の分け方が話題になっていました。記憶についても、この分け方がそのまま当てはまります。住所があるから、安心して深く掘れる。そういう順番なんですよね。ただのメモの羅列だと、深く掘ったつもりでも二度と見つけられずに埋もれてしまいます。飯塚浩也さんが「ただのメモじゃない」と言い切っていたのは、住所という仕組みがあって初めて、深く掘った記憶が資産として機能するという意味だと受け取りました。住所が振られたメモには、Wikilinkで関連メモへのリンクも自動で付きます。動画で見せてもらった実例には「Relates to」という項目があり、関連する概念のメモへ直接つながっていました（12:55頃〜）。これも、AIが横に広げる仕事の一つです。人間が一つひとつ手でリンクを張る必要はありません。

🎯 今日できる一歩: 対象は自分の過去のメモやノート。5分で1件でも「あとで見返せる住所」がついているか確認してください。

動画の終盤では、すでに溜まっていた長大な「メモリー.md」をドラッグします。作成したスキーマに沿って、仕分け・再構築する実演が続きます（11:32頃〜）。再構築後のメモリー.mdは、目次だけの役割になります。本体は各スキーマのノートに分かれる、3層構造になっていました（12:14頃〜）。

飯塚浩也さん

「一度型さえ作っちゃえばあとはテンプレートをもとにメモリーファイルとして保存してくれるようになるので非常に便利ですよね」（11:18）

私は「ブログを書く」という行為そのものが、思考を整理する道具だと思って続けています。書きながら考えがまとまっていく感覚があります。動画の中でメモリー.mdを型に沿って書き直していく作業と、よく似ているんです。既存の雑多な記録を型に流し込むと、目次役のメモリー.md、詳細を書いた各ノート、さらに詳しい生ノートという3層に自然と分かれていきます。これは記憶を捨てるのではありません。深さごとに置き場所を変えているだけなんです。エージェントはまずメモリー.mdという目次を読みます。必要なら各ノートを読み、さらに詳しい生ノートまで潜ります。順番が決まっています。だから、量が増えても迷子にならないんですよね。一度この型ができれば、次からは何も考えずにその型へ書けばいい。仕組み化した後も、想いや判断軸そのものは薄まりません。私の量産のやり方と、ここでもつながっていると感じました。

検索を支えているのは、もう2つの機能です。「サーチノート」で関連するメモを探し、「ビルドコンテキスト」でそこから周辺知識をさらに手繰り寄せます（6:01頃〜）。飯塚浩也さんは自身の運用として、短期記憶（デイリー）と長期記憶を分けたスキーマ設計も紹介していました。イベント、ノウハウ、ジャーナリング振り返りといった分類です（10:45頃〜）。私はこの作業を見て「ぬか床」を思い浮かべました。記憶は一度仕込んで終わりではありません。毎日少しずつかき混ぜて育てるものなんです。

🎯 今日できる一歩: 対象はすでに溜まっている自分のメモや振り返り文章。15分で1つのスキーマに沿って1件だけ書き直してみてください。

動画を見終わって残ったのは、「AIに何を覚えさせるか」より先に「どんな型で覚えさせるか」を決める大切さでした。CursorもClaude CodeもCodexも、内蔵メモリーはツールごとに別サービスです。大量の記憶を、長期間整理するようにはできていません。答えは単純でした。Basic Memoryのスキーマとパーマリンクは、この2つの弱点に対する具体的な答えでした。ただ、正直に書いておきます。この記事は私自身がBasic Memoryを導入して検証したものではありません。飯塚浩也さんの動画で見た実演を元にした視聴レポです。実際の導入時の細かな挙動やエラー対応は、公式サイトやドキュメントで確認してください。

私はObsidianに経験や価値観を書き溜めてきました。それを分身AIの魂として機能させるには、貯める場所とは別に型が要ります。動画の指摘は、自分の運用にもそのまま返ってきました。あなたが今AIに繰り返し説明している情報は何ですか。まずその型を1つ、先に決めてみてください。CursorでもClaude CodeでもCodexでも、道具は変わっていきます。5年後には別のツールが主役かもしれません。でも、型と原液さえ自分の手元に残しておけば、乗り換えても持ち運べます。