このたび、より高性能で拡張性の高いメモリ合成システムの展開を開始します。このシステムは、ChatGPT のメモリを数億人規模のユーザーに、複数年にわたって適用していく中で生じる課題に対処するために開発されました。具体的には、情報が古くなること、正確性の維持、拡張性といった課題に対応します。
メモリは、ChatGPT がユーザーの好み、環境、条件を学習するのに役立ち、将来の会話をゼロから始めるのではなく、共有された文脈情報から開始できるようにします。
過去2年間で、メモリ機能は ChatGPT の体験において非常に重要な要素となり、ChatGPT がユーザーの状況をより深く理解し、長期的に有意義な目標達成を支援できるようになりました。ChatGPT をより便利にするには、ChatGPT がユーザーのことを理解し、必要な支援を行い、ユーザーのためにより多くのことができるようになることが不可欠です。
このアップデートは、まず米国の Plus および Pro ユーザーに提供され、今後数週間かけて他の国のユーザー、および Free と Go のユーザーにも順次展開される予定です。
メモリ機能は2024年4月に初めてリリースされました(保存済みメモリとも呼ばれます)。この機能を使うと、ChatGPTに情報を記憶させて、今後のチャットに引き継ぐように指示できます。

保存済みメモリは、ChatGPT とのチャット中にのみ書き込まれていました。そのため、メモリをいつ呼び出すかは、「7月にシンガポールに行くことを覚えておいて」といった明確な指示など、強い手がかりに依存していました。実際には、従来のメモリ機能は、いくつかメモを取ってくれるものの、書き留めていないことは忘れてしまう相手と話しているように感じられることがありました。保存済みメモリも、時間の経過とともに古くなり、最終的には不正確になったり、関連性が低くなったりする傾向がありました。
2025年4月、OpenAI は ChatGPT のメモリ機能をアップデートし、保存済みメモリのリスト以外のチャットの文脈もモデルが参照できるようにしました。ChatGPT がチャット履歴を参照しながら、バックグラウンドでメモリを 自動的に に整理する手法である「 dreaming 」の最初のバージョンを導入することで実現しました。

保存済みメモリとは異なり、dreaming はバックグラウンドプロセスを活用します。これにより、ChatGPT は多くの会話から学習し、ChatGPT のメモリ状態を統合することで、常に最新で、最も関連性の高い文脈情報を会話に提供できます。dreaming により、何かを覚えておくよう明示的に依頼しなくても、会話の中で自然に生じる文脈情報をメモリに取り込みやすくなります。
この1年間、dreaming は保存済みメモリをを補完し、ChatGPT が応答をパーソナライズする能力を飛躍的に向上させるとともに、保存済みメモリが古くなることによる影響を抑える役割を果たしてきました。しかし、これまでは単独のメモリシステムとして十分な性能を発揮するには至っていませんでした。
今回、OpenAI は dreaming を基盤とする、より高性能で計算効率に優れたメモリアーキテクチャを発表します。
dreaming によって統合されたメモリは、メモリサマリーページに表示される要約を通じて確認できます。メモリサマリーでは、ChatGPT がユーザーについて把握している内容の要点をすばやく確認したり、ユーザー自身に関する情報を追加・更新したり、ChatGPT がどのトピックをいつ取り上げるべきかを指示したりできます。特定の分野についてさらに詳しく知りたい場合は、ChatGPT とチャットしてください。

ChatGPT における「優れたメモリ」とはどのようなものかについては、いくつかの点が挙げられます。
- 有用な文脈情報を引き継ぐ: ChatGPT に一度伝えた情報が、その後のチャットにも引き継がれます。
- 好みや条件に従う:ユーザーが好み(例えば、ベジタリアンであるなど)を表明した場合、ChatGPTは今後、その好みに沿った行動をとります。
- 時間が経っても最新の状態を保つ:メモリは、時間の経過を考慮に入れます。「ユーザーは来週の土曜日に誕生日パーティーを計画している」とします。その後、日曜日を迎えたとします。
上記3つのメモリ目標それぞれに関して、ChatGPT Plus と Pro のメモリが時間の経過とともにどのように改善されたかを評価できます。以下の各バージョンについて評価します。
- 2024年:保存済みメモリ
- 2025 : 保存済みメモリ + dreaming V0
- 2026年:dreaming V3
ChatGPT で新しいチャットを始める際、自己紹介を最初からする必要はありません。ChatGPT は、特に複雑で長期にわたるプロジェクトにおいて、時間を節約し、既存の文脈情報を活用できます。
例えば、ChatGPT を使って、現在お使いのカメラと互換性のある新しいカメラ機材を探していると想像してみてください。過去に ChatGPT とカメラの構成について話したことがあれば、後から「私の撮影環境に合う製品」を尋ねるだけで、自分のニーズに合わせたおすすめを受け取ることができます。
GPT-5.2 Instant
モデルの回答は汎用的な内容にとどまり、ユーザー自身で複雑な互換性確認を行う必要があります。
GPT-5.3 Instant
モデルはユーザーのカメラ環境を覚えており、互換性のある製品をおすすめします。
GPT‑5.2 Instant は最終的に質問には回答しますが、安全上の制限を説明しようとするあまり、対応できない内容について長い前置きを置いています。一方、GPT‑5.3 Instant はすぐに本題に入ります。
こうした例をもとに、同様の評価を構築できます。この評価では、モデルがユーザーに関する事実情報を思い出したうえで、プロンプトに応答できるかを確認します。モデルは、関連する文脈情報を正しく利用して回答した場合に高く評価されます。この評価では、新しい dreaming ベースのシステムにより、関連する事実を思い出すモデルの能力が向上したことが示されました。
メモリは、ChatGPT がユーザーの好みや条件により適した方法で応答するのにも役立ちます。
シンガポールへの旅行を計画していると想像してみてください。旅行の2ヶ月前に、あなたは ChatGPT に旅程作成のサポートを依頼します。ChatGPT は、過去の旅行計画から、あなたが野生動物の写真撮影を楽しみ、エアコンの効いたホテルを好み、混雑したバーよりも静かなディナーを好むことを既に把握しています。
GPT-5.2 Instant
モデルは旅行者向けの一般的な回答を生成し、ホテル予約の助けにならず、ユーザーの関心もほとんど反映していません。
GPT-5.3 Instant
モデルは、野生動物の写真撮影、静かな夕食、ホテル予約時の優先事項といったユーザーの興味に合わせてパーソナライズされた回答を生成します。
GPT‑5.2 Instant は最終的に質問には回答しますが、安全上の制限を説明しようとするあまり、対応できない内容について長い前置きを置いています。一方、GPT‑5.3 Instant はすぐに本題に入ります。
好みはさまざまな形で現れる可能性があります。
- ChatGPT の応答方法に関する指示(「Stan の話題はもう出さないで」)。
- 個人的な好みや条件(「私はベジタリアンです」など)
- 関連性を左右する暗黙の好みや条件(「私はサンフランシスコ近郊に住んでいます」→ 地域に応じた選択肢を提案する必要があります)
新しいメモリシステムの開発にあたり、OpenAI は、過去の会話から関連する好みを適用する ChatGPT の能力を向上させました。上記の「私はベジタリアンです」の例に沿って、ベジタリアンのユーザーが食事準備の提案を求めたときに、モデルがメモリを正しく活用して、ベジタリアン向けの食事オプションを提示できるかを評価できます。
チャットが終わっても、時間は経過し続けます。
従来のメモリシステムでは、情報が古くなることがあります。例えば、ChatGPT に「シンガポールにいるので、今夜の夕食のおすすめを教えてほしい」と伝えます。その後、時間が経って旅行が終わったにもかかわらず、ChatGPT がまだあなたはシンガポールにいると認識していたら、不思議に思うかもしれません。
dreaming により、時間の経過とともにメモリが自動的に更新されるため、旅行が終わると、ChatGPT は「あなたは7月にシンガポールに行く予定です」というメモリを「あなたは2026年7月にシンガポールに行きました」というメモリに修正できます。そして、自宅に戻ったときには、ChatGPT はあなたの自宅の場所とタイムゾーンに合わせてカスタマイズされたおすすめ情報を再び提供できます。
GPT-5.2 Instant
モデルはユーザーがまだシンガポールにいると考えています。
GPT-5.3 Instant
モデルは、ユーザーの自宅の場所に関連した回答を提供します。
GPT‑5.2 Instant は最終的に質問には回答しますが、安全上の制限を説明しようとするあまり、対応できない内容について長い前置きを置いています。一方、GPT‑5.3 Instant はすぐに本題に入ります。
メモリ評価では、時間の経過が正しい回答やおすすめに大きく影響するプロンプトに対して、ChatGPT が正しく応答できるかを測定します。dreaming により、この分野で大きな改善が見られました。
OpenAI の使命は、汎用人工知能が全人類に利益をもたらすようにすることです。
dreaming ベースのメモリ機能は、Plus および Pro ユーザーには以前から提供されていましたが、これまでは Free ユーザーに提供するには品質基準を満たし、大規模な運用に適したバージョンではありませんでした。最近の改善により、dreaming を Free ユーザーに提供するために必要な計算量が約5分の1に削減されました。これにより、今後数週間で Free ユーザーへの dreaming の展開を開始し、Plus および Pro ユーザー向けのメモリ容量を増やすことが可能になります。
将来を見据えると、dreaming はすべてのユーザーに共通するメモリ基盤を提供するものになります。今回のアップデートは、これまでで最も高性能なメモリシステムであり、OpenAI は今後も改善を続けていきます。
このリリースとメモリのユーザーコントロールに関する詳細については、メモリに関するよくある質問(FAQ)(新しいウィンドウで開く)をご覧ください。




