はじめに
Zennで「あなたの Claude Code/Cursor/Codex/Gemini、5LLM 横断して記憶する方法」がトレンドに入っていました。
複数の AI ツールを使い分けるエンジニアが増える中、「どのツールに切り替えても、同じ自分の文脈で動く」状態 を作りたいニーズが急増しています。
実際にうちのチームで複数 AI を併用していて、横断記憶を作るための5つの設計パターン を整理したのでまとめます。
なぜ「横断記憶」が必要か
複数 AI ツールを使い分けると、こんな問題が起きます：
- Claude Code に教えたプロジェクト方針を Cursor が知らない
- Codex で書いた知見が Claude に引き継がれない
- Gemini で議論した内容が他で再利用できない
「同じ自分のコンテキストを、全ツールで使える」 状態を作るのが、複数 AI 時代の重要設計です。
パターン1: プロジェクトルートに「共通ルール」を置く
最も基本。プロジェクトルートに 複数ツールが読める共通ルールファイル を置く。
project/
├── AGENTS.md ← 共通（Cursor/Codex/Windsurf が認識）
├── CLAUDE.md ← Claude Code 専用
├── .cursorrules ← Cursor 専用（古い）
└── .github/copilot-instructions.md ← Copilot
ポイント: AGENTS.md を 本体 にして、CLAUDE.md などは「AGENTS.md を読んで」と中継する形にする。
# CLAUDE.md
このプロジェクトの共通方針は AGENTS.md を参照してください:
@AGENTS.md
Claude Code 固有の設定:
- Skills は .claude/skills/ 配下を使う
- メモリは .claude/memory/ に蓄積
これで 1ファイル更新すれば全 AI に効く 構造になる。
パターン2: 共通の memory/ ディレクトリ
ツールに依存しない 共通の memory ディレクトリ を作る。
project/
└── docs/
└── ai-memory/
├── decisions.md # 重要な技術判断
├── patterns.md # 実装パターン
├── failures.md # 過去の失敗
└── conventions.md # 命名規則
これを各ツールのルールファイルから参照：
# AGENTS.md / CLAUDE.md
@docs/ai-memory/decisions.md
@docs/ai-memory/patterns.md
→ 全 AI が同じ「過去の決定・失敗」を参照する状態になる。
パターン3: PR 履歴をプロンプトに混ぜる
新しい作業を依頼する時、直近の PR ログをプロンプトに含める パターン。
# 例: AI への依頼テンプレート
直近の変更:
$(git log --oneline -10)
直近の議論:
$(gh pr list --state merged --limit 5)
この文脈で、以下を実装してください:
[要件]
これで AI ごとに 「最近何が起きてるか」を知った状態 から始められる。
パターン4: 共通の「実装パターン集」を Git 管理
「うちのプロジェクトではこういう書き方をする」を 実例コードでまとめておく。
project/
└── docs/
└── implementation-patterns/
├── auth.md # 認証実装パターン
├── error-handling.md # エラーハンドリングパターン
├── api-client.md # API クライアント実装パターン
└── testing.md # テスト書き方パターン
各パターンには 動くコードのスニペット を含める。
これを CLAUDE.md / AGENTS.md から参照することで、
どの AI ツールに「認証実装お願い」と頼んでも、同じパターンが使われる 状態になる。
パターン5: 「議事録」を共通フォーマットで残す
AI と相談した内容を、外部ファイルにテキストで残す 文化。
project/
└── docs/
└── ai-discussions/
├── 2026-05-18-auth-design.md
├── 2026-05-17-db-migration-strategy.md
└── 2026-05-15-api-rate-limit.md
例：
# 2026-05-18 認証設計の議論
## 議論したテーマ
Supabase Auth vs 自前 JWT 実装の選定
## AI の提案
- Supabase Auth: 既存スタック親和性高い
- 自前 JWT: 学習目的なら勉強になる
## 私の判断
Supabase Auth を採用。理由は ...
## 次回への引き継ぎ
- Row Level Security の設定方法は別議論
- 認証エラー時の UX は今後考える
これを別の AI に渡せば、「過去の議論の続き」として続けられる。
効果
5パターンを揃えた前後の体感：
| 指標 | 整備前 | 整備後 |
|---|---|---|
| 新しい AI ツールを試す時の説明コスト | 30分 | 3分 |
| AI 間で「同じ方針」が保たれる率 | 50% | 90% |
| 過去の議論を再利用する頻度 | 月1回 | 週3回 |
「AI ツールを切り替えても、自分の文脈を失わない」状態は、複数 AI 時代の生産性に直結します。
まとめ: AI ツールに依存しない「コンテキスト設計」
複数 AI ツールが乱立する時代、特定のツールにロックインされる設計はリスクです。
5つのパターンで、「ツール非依存の共通コンテキスト」 を作る：
- プロジェクトルートに共通ルール（AGENTS.md）
- 共通の memory ディレクトリ
- PR / git ログをプロンプトに混ぜる
- 共通の実装パターン集を Git 管理
- AI 議事録を外部ファイルで残す
これで「Claude Code → Codex 移行」のような事態が起きても、コンテキストを失わずに乗り換えられる 組織になります。
複数 AI 時代の中核設計、ぜひ試してみてください。
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