こんにちは。小泉です。今週末は桜が見ごろですね。東京は天気にも恵まれて絶好の花見日和です。さてまずは昨日の結果から。・支援者：9名（+0名）・支援総額：160,000円（+0円）・ページビュー/日：157PVこの時期をクラファンではコツコツ期というようですが、ここ数日告知に力を入れられなかったせいもあるのでしょう。さらに多くのご支援をいただきたく、恐縮ですが、↓のURLにて本プロジェクトの拡散にご協力をお願いいたします。☆支援クーポン付きURL https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX☆X https://x.com/weehoursdev/status/2034102271412474266☆Threads https://www.threads.com/@weehoursdev/post/DWApRaPEczw?xmt=AQF0g3banL0eDC2iJQDo29LIBHNQmX6XdV4wrxPoL__kMw今日は、コアエンジンBigDaddy主要機能から「補助知識」についてです。内部知識カットオフ問題AIモデルが持つ内部知識は、ある時点で固定されて、それ以降の最新情報は取り込まれていません。これを「カットオフ」と呼んでいます。カットオフの時期はモデルによって様々で、現時点（2026年3月28日）での主要モデルの内部知識は、・Claude Sonnet 4.6： 2025年8月・Gemini 3.1 Pro： 2025年1月・ChatGPT 5.4 Thinking： 2025年8月となっており、これ以降の情報はモデル内部の知識としては持っていません。ですので、ただ尋ねただけではこの日付以前の情報しか答えられません。こうして見ると、少々古い知識しか持っていないことに、驚かれる方も少なくないと思います。ですので、最新の情報を得たいときには、明示的に「最新の情報」と指定して、Web検索をするように促す必要があります。一方、Web検索はAIの記憶メモリに相当する「コンテキスト・ウィンドウ」を多く消費するので、効率が悪く、使用レート制限にも引っかかりやすくなります。カットオフ〜現在の知識ラグ解消そこでSIDEKICKのコアエンジンでは、モデルのカットオフ以降の知識ラグを埋める補助知識データベースを用意します。世界の全ての情報・知識を収集するのは難しいですが、少なくともWeb検索を大幅に減らすことで、各AIの思考資源を効率よく利用できるようになります。この補助知識はベクトル・データベースにて構築され、RAG（検索拡張生成）として機能します。仕分け（ルーティング）処理の中で、ユーザーのリクエスト内容に応じて、適宜、関連する情報の抽出が行われ、応答の生成で利用されます。

こんにちは。小泉です。一昨日はお休みさせていただきまして、昨日は投稿したはずなのに投稿されてないという…謎さてまずは3月24〜26日の結果から。・支援者：9名（+1名）・支援総額：160,000円（+15,000円）・3月24〜26日のページビュー：352PV新たにご支援くださった1名様、心から感謝いたします。さらに多くのご支援をいただきたく、恐縮ですが、↓のURLにて本プロジェクトの拡散にご協力をお願いいたします。☆支援クーポン付きURL https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX☆X https://x.com/weehoursdev/status/2034102271412474266☆Threads https://www.threads.com/@weehoursdev/post/DWApRaPEczw?xmt=AQF0g3banL0eDC2iJQDo29LIBHNQmX6XdV4wrxPoL__kMw今日はコアエンジンBigDaddyの主要機能から「個人記憶」についてお話しします。会話の内容を記憶する最近になってやっと、主要なAIチャットアプリでも、過去の会話の記憶を持つようになってきました。ただし、まだ会話の全てを覚えているわけではありません。過去の会話の要約を記憶しているだけで、それも会話を積み重ねるごとに徐々に欠落してゆきます。SIDEKICKでは、原則として、会話の内容を全て記憶します。要約ではなく、ユーザーの入力とAIの応答の文面を、そのまま記憶します。「チャット履歴と何が違うの？」と思われるでしょう。意味で検索するチャット履歴データベースこの記憶には、ベクトル・データベースという仕組みを用います。ベクトル・データベースは、内容の意味の近さや類似度で検索ができるデータベースです。通常のデータベースは文言の一致でしか検索できませんが、ベクトル・データベースならば、「昨日話した仕事の件」で、一日前の会話の内容から「仕事の件」に該当しそうな内容を検索できます。SIDEKICKからも問いかけさらに、SIDEKICKは能動的に記憶にアクセスできるので、会話の冒頭で「そういえば、この前のトラブルってどうなった？」といった問いかけもできます。また、外出や連絡の予定などをSIDEKICKに話しておけば、「明日は何時に出るの？」「そろそろ連絡する時間だよ」といったサジェストもできます。記憶＝絆会話を積み重ねることで、ユーザーとAIの間の記憶はどんどん充実してゆきます。共有する記憶が積み重なれば、対人間と同様、関係も深く育ってゆきます。そいなれば、SIDEKICKは人間ではありませんが、そこには何かしらの絆が生まれるのではないでしょうか。

昨日、3月23日。キャンペーン7日目の結果です。・支援者：8名（+2名）・支援総額：145,000円（+58,000円）・昨日のページビュー：123PV新たにご支援くださった2名様、心から感謝いたします。さらに多くのご支援をいただきたく、恐縮ですが、↓のURLにて本プロジェクトの拡散にご協力をお願いいたします。☆支援クーポン付きURL https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX☆X https://x.com/weehoursdev/status/2034102271412474266☆Threads https://www.threads.com/@weehoursdev/post/DWApRaPEczw?xmt=AQF0g3banL0eDC2iJQDo29LIBHNQmX6XdV4wrxPoL__kMwAI評議今日は、SIDEKICKのコアエンジンBigDaddyの主要4機能から、「AI評議」についてお話しします。「評議」というとどうも堅い感じがしますが、要は「複数AIでのツッコミ合い」が行われる仕組みだと考えてください。あるAIの応答案に不足や誤りがあれば、別のAIがツッコんで修正する、というものです。前段の仕分けによって、より深い考察や検証が必要と判断されたリクエストでは、複数のAIによる評議が行われます。 この評議では、人間の会議での議事進行を模した「評議プロトコル」により、建設的な議論が行われるようになっています。評議に参加する各AIは次のような役を与えられます。・議事進行・起案・投稿・ヒアリング・レビュー・検証議事進行役は、評議がプロトコルに沿っているか、議案から逸れていないかを監視・調整します。起案・投稿役は、ユーザーのリクエストに対する応答案を示し、ヒアリング役からの質問に答え、必要な情報を提供します。最後に、複数のレビュー・検証役により、応答内容への評価が行われます。嘘や妄想（ハルシネーション）、記憶の混入（コンテキスト汚染）が検出・修正され、情報の鮮度も確認・調整されます。こうして現状のAI特有の問題である、・虚言・妄想（ハルシネーション）・記憶の混入（コンテキスト汚染）・知識の鮮度（カットオフ＝最終学習日時点の古い知識）を改善し、信頼性の高い応答を得られるようになります。

昨日、3月22日。キャンペーン6日目の結果です。・支援者：6名（+0名）・支援総額：87,000円（+0円）・昨日のページビュー：138PV連休最終日。少し持ち直してきました。まだまだ多くのご支援が必要です。恐縮ですが、↓のURLにて本プロジェクトの拡散にご協力をお願いいたします。☆支援クーポン付きURL https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX☆X https://x.com/weehoursdev/status/2034102271412474266☆Threads https://www.threads.com/@weehoursdev/post/DWApRaPEczw?xmt=AQF0g3banL0eDC2iJQDo29LIBHNQmX6XdV4wrxPoL__kMw今日も昨日に引き続き、コアエンジンBigDaddyの1つ目の主機能「仕分け」についてお話しします。思考担当と演技担当SIDEKICKでは複数のAIモデルを、その時々で自動的に使い分けます。ですので、そのままだと各モデルの「癖」が、キャラクター付け＝演技に影響してしまい、使用モデルよってキャラがブレてしまいます。そこでBigDaddyでは、思考を担当するAIモデルと、演技を担当するAIモデルを分けることにしました。演技担当モデルを同一モデルに固定することで、キャラのブレを無くします。演技担当のAIモデルは、思考担当から受け取った内容を、キャラ設定にもとづいてユーザーへ応答します。演技担当は演技するだけ。思考はしません。一方、思考担当のAIモデルは、演技をしません。思考に集中、専念することがで、キャラ付けに注意力を奪われないので、より精度の高い思考ができるようになります。2つの副産物実は、この思考と演技の分離には副産物が2つあります。・人語が不要： ユーザーに直接応答するのは演技担当です。人が理解できる言葉を必要とするのは、この応答部分だけになります。仕分けから思考、演技担当に渡すまでは、AIだけが理解できればよい。これによりAIの負担を大幅に軽くすることができます。・多言語対応： 演技担当が応答するときだけ、ユーザーが理解できる言葉にすればいい。つまり、ユーザーが使う言語がなんであってもよくなります。例えば、母国語が異なる3人（日本語・英語・フランス語など）でグループトークをするとします。従来のメッセージアプリだと、全員がどれか1つの言語で話す必要があります。SIDEKICKでは、全員がそれぞれ自分の母国語で話せます。演技担当AIが、ユーザーの使用言語にすべて変換・翻訳してくれるからです。次回は「AI評議次はBigDaddy主要機能の2つ目「AI評議」についてお話しします。お楽しみに！

昨日、3月21日。キャンペーン5日目の結果です。・支援者：6名（+0名）・支援総額：87,000円（+0円）・昨日のページビュー：119PV連休中日…なかなか渋いですね。まだまだ多くのご支援が必要です。恐縮ですが、↓のURLにて本プロジェクトの拡散にご協力をお願いいたします。☆支援クーポン付きURL https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX☆X https://x.com/weehoursdev/status/2034102271412474266☆Threads https://www.threads.com/@weehoursdev/post/DWApRaPEczw?xmt=AQF0g3banL0eDC2iJQDo29LIBHNQmX6XdV4wrxPoL__kMwSIDEKICKは、普通の日常に溶け込むことを目指すAIですが、その裏ではなかなかな技術の塊が動いています。その名も「BigDaddy」。BigDaddyの主な役割は4つ。・仕分け・AI評議・補助知識・個人記憶・分割・分散です。今日は、このうちの「仕分け」についてお話ししましょう。仕分け（Intelligent Routing）仕分けでは、ユーザーから送られてきたメッセージの内容によって、最適なAIモデルへ処理を引き渡す仕事をします。例えば、ただの挨拶への応答には、高度な思考能力は要りませんが、素早く応答できるAIモデルが望ましいですよね。あるいは、高度な推論思考が求められている場合には、推論が得意なAIモデルが適しています。BigDaddyでは、こいしたAIモデルの選択を、自動的に行います。ユーザーである我々が、「どのモデルを使おうか？」と考える必要はありません。この仕分け処理は、非AIとAIを組み合わせ、段階的に行われます。The Gatekeeper： ユーザーのメッセージを受け、反射的に応答するか、思考を必要とするかを切り分けます。The Nurse： 思考を必要とする場合に、必要な思考の深さや専門性を判定・選別（＝トリアージ）を行います。次回へ続く…