【2026】MIRASとは？Google Researchの論文から読み解くAIの長期記憶設計

AIの記憶設計に関する新しい考え方として注目されているのが、Google Researchが提唱したMIRASです。従来のAIが抱えてきた「長期的な文脈を扱いにくい」という課題に対し、MIRASは記憶の捉え方そのものを整理し直す枠組みとして提示されています。

この記事では、MIRASの概要をはじめ、論文の特徴や背景、従来のAIとの違いを初心者にも分かりやすく解説します。

AIの最新領域MIRASを読み解くことで、今後のAI活用の可能性を広げるヒントを探っていきましょう。

MIRASとは？AIの長期記憶を整理するフレームワーク

MIRAS（ミラス）とは、AIにおける「記憶」の扱い方を整理するために提案された設計思想（考え方の枠組み）です。特定のアルゴリズムやモデル名を指すものではなく、AIが情報をどのように保持し、どのように活用すべきかを整理するためのフレームワークとして位置づけられています。

MIRASの特徴は、すべての情報を常に参照し続けるのではなく、重要な内容を要約して内部に保持する「長期記憶」という視点を導入している点にあります。コンテキストウィンドウ（AIが一度に参照できる情報量）の制約を前提としながらも、その限界を補う新たなアプローチが提示されているのです。

この考え方は、Google Researchの公式ブログ記事「Titans + MIRAS: Helping AI Have Long-Term Memory」で解説されており、同記事からはMIRASやTitansに関する関連論文も確認できます。

なお、AIの長期記憶という領域については、研究だけでなく事業面での動きも見られます。関連する取り組みについては、こちらの記事も参考になります。

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MIRAS論文とGoogle Researchの特徴

MIRASに関する論文は、単に新しい技術を提案するものではなく、AIの記憶をどのように捉えるべきかという設計上の考え方を整理している点に特徴があります。ここでは、MIRAS論文と、それを発表したGoogle Researchの研究スタイルに共通する特徴を整理します。

1. 技術仕様より設計思想を重視
2. 人間の記憶の仕組みを連想させる考え方
3. 未来のAI像を補完しやすい構造

①技術仕様より設計思想を重視

MIRAS論文の大きな特徴の一つは、具体的なアルゴリズムや数式の詳細よりも、AIの記憶をどのように設計・理解すべきかという「設計思想」に重点を置いている点です。

多くのAI論文では、モデル構造や性能評価が中心となりますが、MIRASではまず「記憶とは何か」「なぜ既存の枠組みでは限界があるのか」といった前提条件が丁寧に整理されています。これは、MIRASが特定の実装に依存せず、今後さまざまなモデルや応用に共通して使える考え方を提示することを目的としているためです。

MIRASのような抽象度の高い整理は、Google Researchが長期的な視点で研究テーマを扱う際によく見られる特徴でもあります。

②人間の記憶の仕組みを連想させる考え方

MIRASでは、人間の脳や記憶の仕組みをAIでそのまま再現することを目的としているわけではありませんが、結果として人間の記憶構造を連想させる整理がなされています。

たとえば、人は日々の出来事をすべて細部まで覚えているわけではなく、重要だと判断した情報だけを要点として記憶しています。この点は、MIRASが提案する「情報を要約し、内部に保持する記憶」という考え方と共通しています。

MIRASの論文中でも、効率的な記憶の在り方を整理する過程で、人間の記憶に近い振る舞いが自然に浮かび上がる構成になっている点が特徴的です。

③未来のAI像を補完しやすい構造

MIRAS論文は、完成された製品や具体的なユースケースを示すものではなく、今後のAI設計の方向性を整理する枠組みとして書かれています。そのため、読み手は自身の関心領域や専門分野に応じて、「MIRASの考え方がどのようなAIに応用され得るか」を補完しながら読むことが可能です。

長期対話を行うAIや自律的に動作するエージェント型AIなど、将来のAI像を想定する際にも、MIRASの整理は共通の土台として機能します。このように特定の用途に限定しない構造を持っている点も、Google Researchの論文らしい特徴と言えるでしょう。

なぜ今、MIRASの論文が発表されたのか

MIRASの論文は突然生まれたアイデアではなく、近年のAI技術の進化と、その中で顕在化してきた課題を背景として登場しています。ここでは、なぜこのタイミングでMIRASを発表する必要があったのかを、技術的な流れを踏まえながら整理します。

1. コンテキストウィンドウ拡張の限界
2. 長期対話・エージェント型AIの登場
3. 「入力を増やす」だけでは解決できない問題

①コンテキストウィンドウ拡張の限界

近年のAIでは、コンテキストウィンドウを拡張することで、より長い文章や会話を処理できるようになってきました。しかし、扱える情報量を増やすほど計算コストやメモリ使用量が増大し、効率面での負担が大きくなるという課題があり、この手法には構造的な限界があると指摘されています。

また、単純に入力を長くしただけでは、AIが重要な情報とそうでない情報を適切に区別できるとは限りません。こうした背景から、この問題を根本的に解決するには従来「すべてを読み続ける」アプローチだけでは難しいという認識が広がり、MIRASへと繋がっていくのです。

②長期対話・エージェント型AIの登場

AIの活用範囲が広がるにつれ、単発の質問応答だけでなく、長期間にわたって対話を続けるAIや、自律的にタスクを遂行するエージェント型AIが注目されるようになりました。

こうしたAIには、過去のやり取りや判断の履歴を踏まえて行動する能力が求められます。しかし従来の仕組みでは、会話や行動の履歴を十分に保持し続けることが難しく、一貫性のある振る舞いを維持できない場面も多く見られました。

このような実用上の課題が、MIRASというAIにおける「長期記憶」の在り方を改めて整理する必要性を高めています。

③「入力を増やす」だけでは解決できない問題

コンテキストウィンドウの拡張や外部データの追加といった手法は、一定の効果をもたらしてきましたが、それだけでは本質的な解決には至りません。

AIが扱う情報量が増えるほど、どの情報を重視し、どの情報を忘れるべきかという判断が重要になります。人間がすべてを記憶するのではなく、意味のある情報だけを残しているように、AIにも記憶の取捨選択が求められる段階に入っているのです。

MIRASの論文は、こうした問題意識を背景に、「入力を増やす」発想から「記憶を設計する」発想へと視点を転換する必要性を示したものだと言えます。

MIRAS論文から読み取れる3つのポイント

MIRAS論文では、AIの記憶をどのように設計すべきかについて、具体的な実装に踏み込む前段階として重要な整理が行われています。ここでは、MIRASの論文全体を通して読み取れるポイントを整理します。

1. AIの記憶は単一ではなく階層化される
2. 学習と推論の境界があいまいになる
3. 記憶は量より意味が重視される

①AIの記憶は単一ではなく階層化される

MIRAS論文では、AIの記憶を一つのまとまった仕組みとして捉えるのではなく、役割の異なる複数の層として整理しています。

従来のAIでは、入力された情報をそのまま一時的に扱う仕組みが中心でしたが、MIRASでは短期的に扱う情報と、要約・抽象化された形で保持される情報を区別して考えます。記憶を階層的に捉えることで、長期的な一貫性を保ちながら、効率よく情報を活用できるAI設計が可能になるというのがMIRAS論文の整理です。

②学習と推論の境界があいまいになる

従来のAIでは、「学習」と「推論」は明確に分かれた工程として扱われてきました。学習は事前に行い、推論時には学習済みのモデルを使うという考え方です。

一方、MIRASでは、推論中にも内部の記憶状態が更新される可能性が示されています。これは、AIが使われている最中に経験を蓄積し、その後の振る舞いに反映する余地があることを意味するものです。

このように学習と推論を完全に切り分けない発想は、長期間利用されるAIや継続的な対話を行うAIを設計する上で、重要な視点として位置づけられています。

③記憶は量より意味が重視される

MIRAS論文では、より多くの情報を記憶すること自体が目的ではない点も強調されています。重要なのは、どれだけの情報を保持するかではなく、どの情報を意味のある形で残すかという点です。

MIRASは、AIの記憶を「量の拡張」ではなく「意味の整理」という観点から捉え直す必要性を示しています。

MIRASと従来のAIは何が違うのか

ここまで見てきたように、MIRASは従来のAIとは異なる視点から「記憶」を捉え直している点が大きな特徴です。ここでは、従来のAIとMIRASの考え方の違いを整理し、その特徴をより分かりやすく比較していきます。

このように整理すると、MIRASは単にAIの性能を向上させるための個別技術ではなく、AIを長期的に利用することを前提とした設計思想であることが分かります。

なお、従来のAI技術の代表例である生成AIについては、以下の記事で詳しく解説しています。

【2026】生成AIとは？種類や使い方・仕組みを分かりやすく解説

MIRASの思想を具体化したモデル「Titans」とは

Titans（タイタンズ）は、MIRASで整理された「AIの記憶設計」という考え方を、具体的なモデルとして示した研究例です。MIRASが記憶の在り方を整理するフレームワークであるのに対し、Titansはその思想を踏まえ、AIが推論中に情報を記憶・更新する仕組みを持つモデルとして提案されています。

従来のAIでは、学習フェーズが完了するとモデルの内部状態は基本的に固定され、推論時に新たな知識や経験を蓄積することはできませんでした。一方、Titansでは、推論の過程でも内部メモリが更新される設計が取り入れられており、過去の情報を要約した形で保持しながら処理を続けることが可能になります。

重要なのは、Titansが「完成された実用モデル」として提示されているわけではなく、MIRASの思想がどのように実装され得るかを示す具体例として位置づけられている点です。このモデルを通じて、AIが長期的な文脈や経験をどのように扱えるようになるのか、その方向性をより具体的に理解できます。

MIRASとCG制作の関係性

MIRASは直接CG制作を目的とした技術ではありませんが、「AIがどのように情報を記憶し、文脈を維持するか」という考え方は、CG制作の現場とも一定の接点を持っています。CG制作は短時間で完結する作業ではなく、設定や意図を長期間にわたって保持しながら進める工程が多いためです。

たとえばCG制作では、次のような情報の一貫性が重要になります。

• キャラクターの外見や性格設定
• 世界観や色設計、デザインルール
• 過去の修正内容や制作時の判断理由
• 複数カット・複数工程にまたがる整合性

こうした情報は、毎回すべてを確認し直すのではなく、「重要なポイントを記憶した状態」で制作を進めることが求められます。

将来的に制作支援AIが長期間にわたってプロジェクトに関わるようになった場合、どの情報を記憶し、どのように活用するかという設計が重要な基盤になるでしょう。MIRASは、そうしたAIを設計する際の前提となる考え方を整理した枠組みとして、CG制作の文脈でも参考になる視点を提供しているのです。

MIRASのような最新領域のキャッチアップにおすすめのセミナー

MIRASのように、AI分野では記憶設計や活用の考え方を含め、新しい研究や技術の整理が次々と登場しています。こうした変化は研究分野にとどまらず、今後は製造業や建設業といった現場にも、徐々に影響を与えていくと考えられます。

一方で、MIRASのような最新領域に対して「どこから情報を追えばよいのか分からない」「自社の業務にどう結びつくのかイメージしにくい」と感じている方も多いのではないでしょうか。そうした方におすすめなのが、製造業・建設業向け 生成AI無料オンラインセミナーです。

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MIRASが示すAI記憶設計の転換点

MIRASは、AIの性能向上を目的とした個別技術ではなく、「記憶をどのように設計し、活用するか」という視点からAIを捉え直すためのフレームワークです。

コンテキストウィンドウ拡張の限界や、長期対話・エージェント型AIの登場といった背景の中で、AIには量ではなく意味を重視した記憶設計が求められるようになっています。またTitansは、その思想を具体的なモデルとして示した一例であり、今後のAI設計の方向性を理解する手がかりとなります。

こうした考え方は、研究分野にとどまらず、制作支援や業務活用を含む幅広い領域にも影響を与えていくでしょう。変化の早いAI分野だからこそ、設計思想の転換点を押さえ、新たに一歩踏み出していきましょう。