若年層において情緒的なつながりの欠如による孤独感が顕在化している。AIチャットボットは孤独感軽減に有効とされるが、記憶性能や文脈理解の不足により長期的な対話において応答一貫性が損なわれることが懸念される。本研究では、対話から属性・状態・嗜好などの重要情報を抽出し、構造化して保持・管理するLLMエージェントを提案する。対話履歴に加えユーザの重要情報を応答生成に統合し文脈理解を補完する。長期記憶ベンチマークLongMemEvalのmulti-sessionタスクでは提案手法が回答精度を向上させることを確認した。さらに、記憶管理が理解・共感の表現の品質に寄与する可能性および今後の課題を整理した。