OPENHUMAN · PERSONAL CONTEXT OS · 2026 / 05 / 10
クラウドAIの「健忘症」を治す — 完全ローカル×暗号化×自律デジタルツインの自己主権型AI基盤
Gmail / Slack / Notion / GitHub / Jira を横断する 「文脈の蒸発」 と、セッションごとに前提を語り直す 「健忘症的(Stateless)」AI が、知的生産性に年単位の 「文脈負債(Context Debt)」 を積み上げる。OpenHuman はその負債を清算する。
3 軸の Memory Tree (Source / Topic / Global)・TokenJuice 80%圧縮・SQLite + Obsidian 互換 Markdown・Gemma 3 ローカル推論 — 個人の生データはデバイス外に出ず、ユーザーは「リード・ガーデナー」として記憶を直接剪定できる。眠っている間も Subconscious Loop が記憶を整理し続ける。
KEY METRICS
「セッションが切れれば初対面の誰か」に戻ってしまうクラウドAIの構造的限界に対し、OpenHuman は 常時観測 × 自動巡回 × 暗号化記憶 の三位一体で、AIに「長期記憶」と「人格的連続性」を付与する。
CHAPTER 1 · CONTEXT DEBT
現代の知的生産性は、ツールが高度化する一方で かつてない断片化 の危機に瀕している。Gmail、Slack、Notion、GitHub、Jira を横断する SaaS 環境で、情報の背景や経緯が霧散する 「文脈の蒸発(Context Evaporation)」 が日々進行している。
OpenHuman は単なるチャットツールではない。断絶された文脈を再統合し、個人の知能を拡張するための 「パーソナル・コンテキストOS」 として設計された次世代の知的生産性基盤である。
「効率化ツール」と「コンテキストOS」の差は、単発のタスク短縮ではなく、人格的連続性を持つAIパートナー を獲得できるかにある。情報の主権をクラウド企業に明け渡さず、個人の側に取り戻す — それがこの製品の戦略的位置である。
CHAPTER 2 · TARGETS
OpenHuman は特定の専門職種において 「外部脳」 として機能するように設計されている。各セグメントに固有の文脈負債と、OpenHuman による戦略的解決を整理する。
決定事項がブラックボックス化し、過去の議論を辿るのに膨大な時間を要する。
GAIN横断的な記憶構造化により、背景を即座に再想起。「検索不要」 の意思決定を実現。
接続が弱く、コンテキストスイッチの負荷が苦痛。設計意図がコードから読み取れない。
GAINコードと対話を統合した 「作業記憶」。過去の設計意図を即座に復元できる。
重要な約束や人間関係の機微が見えなくなり、フォローアップ漏れが信用を蝕む。
GAIN感情の変化や未完了の約束を 自律的に抽出・警告。フォローアップを自動化。
組織としての記憶(ナラティブ)が資産化されず、人の入れ替わりで知見が消える。
GAIN会話ベースのプロセスを構造化された 「組織記憶」 へ自動変換し、共有資産化。
CHAPTER 3 · MEMORY TREE
OpenHuman の核心は、情報を単に保管するのではなく 植物のように成長・構造化 させる記憶エンジン「Neocortex(ネオコーテックス)」にある。ベクトル検索のブラックボックスに頼らず、3 軸で記憶を 決定論的(Deterministic) に整理する。
Gmail ラベル / Slack チャンネル / Notion 等、情報の 出所別 に階層を構築。
e.g. inbox/work/projectX/...プロジェクト・人物・コードベース等のエンティティ別に 遅延構築(Lazy materialization)。関心度(Hotness)に応じて強化される。
e.g. people/Alice, repos/auth-svc時間軸でのダイジェストを集約。L0(日次) / L1(週次) / L2(月次) / L3(年次) の4階層で、長期文脈を効率的に要約・保持。
L0 → L1 → L2 → L320分ごとにOAuth連携先を 自動巡回(Auto-Fetch)。
出典メタデータを付与した Markdown形式 に統一。
独自圧縮で 最大80%削減。「純粋な文脈」を抽出。
2段階(Fast-score / Deep-score)で重要度判定。
SQLite + Obsidian互換Markdown に永続化。
ユーザーは 「リード・ガーデナー(筆頭庭師)」 として、Obsidian で記憶を直接修正・剪定できる。AIとの「共有された思考の辞書」を共同で構築可能だ。これは閉じたブラックボックスではない、開かれた知的アーキテクチャである。
CHAPTER 4 · ZERO-KNOWLEDGE SHIELD
知能の向上とプライバシー保護という二律背反を、OpenHuman は 「ゼロ知識インテリジェンス(Zero-Knowledge Intelligence)」 の設計思想で解消する。生データはデバイス外に出ず、必要な場合のみ「核心を伏せた圧縮メタデータ」だけがクラウドへ渡る。
SQLite上のデータは AES-256-GCM で暗号化。認証トークンは OS Secure Keychain により厳格に管理される。漏洩経路を物理的に閉じる。
推論はローカルマルチモーダル 「Gemma 3」 が担当。高度処理が必要な時だけ、情報の核心を伏せた圧縮メタデータをクラウドLLMへ 選択的にルーティング。
約 5秒間隔 で画面を観測。画像自体は保存せず、ローカルのビジョンモデルで テキスト(意味)のみ に変換。銀行・パスワードアプリを除外する 「聖域の保護」 設定も完備。
CHAPTER 5 · SUBCONSCIOUS LOOP
OpenHuman は、ユーザー不在時にも価値を創出する 自律型デジタルツイン である。脳の Purkinje Cells(プルキンエ細胞) の機能に着想を得た「潜在意識のループ」が、人間が眠っている間にも記憶整理を進める。
取り込まれた最新の文脈を、関連する Topic Tree のノードへ自動接続。Hotness を更新し、関心の重み付けを継続的に調整する。
バックグラウンドで深い整理を断行。一見無関係な情報の間に潜む「弱いシグナル」を発見し、長期記憶へ昇華させる。
| 機能 | 挙動 / トリガー | ユーザー体験 |
|---|---|---|
| Mascot 状態 | Idle / Thinking / Dreaming / Surprised 等 | 表情で AI の内面状態を直感的に把握 |
| Meeting Agent | Google Meet 等に 本物の参加者として同席 | 議論を即座に Memory Tree へ統合 |
| 話者分離 STT | 発言者を識別したリアルタイム字幕化 | 誰が何を言ったかが文脈と紐づいて永続化 |
| 能動的助言 | 過去の Memory Tree に基づく Proactive Briefing | 「前回 A 氏が懸念したリスク」を即座に提示 |
CHAPTER 6 · ROADMAP & REALITY CHECK
OpenHuman は現在 v0.53.22(Early Beta) の段階にあり、戦略的な導入プロセスが求められる。3 段階のロードマップとリアリティチェックを誠実に提示する。
埋もれた決定事項の 再想起率 を KPI に、最初の 1 ヶ月は単独運用で Memory Tree を育てる。
推奨: 16GB RAM / 8 コア CPUMeeting Agent と Screen Intelligence を投入。新メンバーのオンボーディング速度 を計測する。
推奨: 32GB RAM / 高性能GPU意思決定コストとフォローアップ時間の 削減量 を企業価値で評価する段階へ。
推奨: 32GB+ RAM / VRAM搭載機ソースビルド時に標準の tauri-cli 等を使用すると 「Boot Panic(起動パニック)」 が発生する可能性。提供されるバイナリの使用を強く推奨。
5秒間隔の Screen Intelligence と Gemma 3 推論により、相応の バッテリー消費 が発生する。モバイル運用には電源計画が必要。
AI の解釈は確率的であり、重要な判断においては 人間の最終確認 が不可欠。Human-in-the-loop を運用に組み込むこと。
CHAPTER 7 · SOVEREIGN AI
OpenHuman は単なる効率化ツールではない。「自己主権型AI(Sovereign AI)」の基盤として、巨大なクラウド企業に「人生の文脈」を明け渡すことなく、個人の知能を極限まで拡張する。情報の主権を自分自身の手に取り戻したとき、デジタルライフには 連続性と深い知恵 が宿る。
OpenHuman は、ベンダーが管理する集中型の知能ではなく、ユーザーが管理する 分散型の知能 を志向する。Memory Tree は剪定可能であり、TokenJuice は透明であり、推論は手元で完結する。これは「便利なAIアシスタント」ではなく、あなた自身の認知構造の延長 である。
あなたのデジタルツインは、あなたが眠っている間も、あなたの成功のために思考し続ける。これが OpenHuman が提示する 「文脈の持続性 + データ主権」 の戦略的価値である。
