あなたのPerplexity研究を時間と共に蓄積させる
Perplexityはリアルタイムで引用に基づく研究に利用できる最高のツールの一つです。しかし、そのタブを閉じた瞬間、セッションは消えてしまいます。来週、同じトピックに戻ると、あなたは再びゼロから始めなければなりません。すでに見つけたもの、検証したもの、結論を出したものの記録はありません。
記憶の問題
Perplexityにはセッション記憶がありません。すべての研究スレッドはブラウザタブに存在し、閉じるまで続きます。以前のセッションに基づいて構築する方法はなく、検証された発見の構造化されたストアもなく、合成やドラフト作成に移る際にClaudeやChatGPTと研究の文脈を共有する方法もありません。作業は蓄積されず、リセットされます。
MemoryLakeの異なる点
会話記憶はすべての研究セッションを保存します
すべてのPerplexityスレッドは記録され、構造化され、検索可能になります。任意のトピックに戻り、正確に前回の続きから始めることができます。
事実記憶は検証された発見を保存します
Perplexityがあなたが検証した発見を返すと、それをバージョン付きの事実として保存します。MemoryLakeの競合検出は、将来の研究がすでに確立したものと矛盾する場合に警告します。
クロスモデル研究パイプライン
Perplexityを得意なこと、つまり発見と引用に使用します。その後、ClaudeやChatGPTに移行して合成、執筆、分析を行います — あなたの完全なPerplexity研究履歴が同じ記憶レイヤーで利用可能です。コピー＆ペーストの引き継ぎは不要です。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — APIまたはブラウザ拡張機能を介してMemoryLakeを研究ワークフローにリンクします。Perplexityセッションは自動的にキャプチャされ、構造化されます。
- 構造化 — 重要な発見は事実になります。セッションスレッドは会話記憶になります。繰り返しの研究パターンは、単一のプロンプトで展開できるスキルになります。
- 再利用 — Perplexityで以前の研究スレッドを再開します。または、Perplexityの履歴を読み込んだClaudeを開き、直接合成に移行します。
前後比較
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Research continuity | Every session starts from zero | All prior sessions searchable and resumable |
| Verified findings | Scattered in notes or lost | Stored as versioned Facts with conflict detection |
| Cross-tool synthesis | Manual copy-paste to Claude/ChatGPT | Full history available to any connected model |
| Research methodology | Informal, untracked | Stored as Reflection and Skill Memory |
対象
Perplexityを利用して最新の引用に基づく情報を必要とし、その研究を時間と共に使える知識ベースに蓄積する必要があるアナリスト、研究者、ジャーナリスト、コンサルタント、知識労働者に最適です。また、並行して研究スレッドを実行するチームにも理想的で、発見が孤立せずに収束する必要があります。
このユースケースを自分のアカウントで試す
Perplexity の調査スレッドをすべてメモリに保存すると、1 週目の発見はそのまま残ります：噂の買収、企業の自己申告の数字、計画にすぎない増設。ところが後の質問はそれらを前提にし（「Now that Halden Group owns Lithra Recycling, which plants does it run?」）、回答は質問のもう半分にしか答えず、質問も保存されます。質問の前提がメモリから事実として戻り、検証済みの数字に取って代わることもあります（「60,000 tonnes a year, previously 18,000」）。回答だけを保存すればどの主張も主張のままですが、スレッドの横に発見ログを置いても防げません。
見られるもの
- Perplexity の調査スレッド 12 件（
conv msg append、それぞれ 1 つの DIRECT 会話）を 3 つのメモリへ：A 質問と回答をそのまま、B 回答のみ、C A に加えてステータス付きの発見ログ（fact add） - 9 回の実行で、A は噂の買収を 9 回中 9 回事実として保存し、Pellmont の計画上の 60,000 トンを 3 回現在値として保存（検証済みの 18,000 は「previously」の後にだけ残る）。B は 1 週目の主張を一度も事実として保存せず
- MemoryRouter 経由で未確認の主張を事実として述べた回数：A 71 / 216、B 0 / 213、C 40 / 216。正答 A 141 / 216、B 208 / 213、C 174 / 216、メモリなし 3 / 216
- 発見ログは一字一句そのままなのに、買収については新しい洗浄済みの事実に負けた（C は「Halden は Lithra を買収したか」で正答 15 / 27）。8 問（
router chat --boundary）に対照 2 問とメモリなしの比較群、オフラインケース付き採点（python3 demo.py selftest）、memoryとaskサブコマンド、ローカル Web UI
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/presupposed-claim-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
MemoryLakeはPerplexity内で直接機能しますか？
MemoryLakeはPerplexity内で直接機能しますか？
MemoryLakeはREST APIまたはMCPを介して接続します。特にPerplexityの場合、セッションはAPIレイヤーを通じてキャプチャされます。構築した記憶は、接続されたすべてのAIツールで利用可能になります。
事実記憶は異なる研究セッションからの矛盾をどのように処理しますか？
事実記憶は異なる研究セッションからの矛盾をどのように処理しますか？
新しい事実が保存されると、MemoryLakeはそれを同じドメイン内の既存の事実と照合します。もし競合があれば — 2つの研究セッションが反対の結論に達した場合 — それを確認して解決するように警告されます。
MemoryLakeは共同研究を行うチームに適していますか？
MemoryLakeは共同研究を行うチームに適していますか？
はい。役割ベースのアクセスを持つ共有記憶レイヤーにより、チームはPerplexityの研究を共通の事実ベースに集約できます。役割ベースのアクセスは、誰が共有記憶に書き込むことができ、誰がそれを読むことができるかを制御します。