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…

昨日、3月20日。キャンペーン4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：98PV連休の影響でしょうか、閲覧数がだいぶ落ち込んでます…。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すでにAIを実用的に使ってる方々ももちろんですが、私がSIDEKICKを届けたいのは、まだAIを使ってない方々、特に、普段の日常でAIの使い道が無い、思いあたらない方々です。世間一般で取り沙汰されているAIの能力は、ソフトウェア開発、スライドや表計算などの文書作成、画像や動画、音楽の生成といった、仕事や趣味での実用的な面ばかりです。こうした実務を日々こなしている企業やクリエイターにとってはとても便利な道具ですが、これらのAIの実用性の外側にいる人々にとっては無用の長物です。かつてのパソコンも同じでした。OA（オフィス・オートメーション）の流れで企業などのお仕事の現場には普及してゆきましたが、個人が手にするものはなく、パソコン＝一部のマニアのオモチャ扱いでした。それが今では、誰もがスマートフォンを当たり前に手にしています。もはや日々の生活に無くてはならないものです。そのきっかけとなったiPhoneの登場を思い返せば、今のAIに足りないものは明白です。仕事や実務で便利なだけではない、普段の当たり前の生活に溶け込むAI。例えば…いつも側にいて頼りになる執事や秘書。なんでも話せる・聞いてくれる話し相手・相談相手。あるいは、絶対に欠けることの無いゲームや遊びのメンバー。そんなAIを、私は多くの方々に届けたいと思っています。これまで「AIとか別に使い道も無いし…」と思っていた方々に、普段の当たり前の日常で、いつもあなたの隣にいる相棒を。これが SIDEKICK（＝相棒）です。

昨日、3月19日。キャンペーン3日目の結果です。・支援者：6名（+1名）・支援総額：87,000円（+8,000円）・昨日のページビュー：214PVご支援・ご覧いただいたみなさま、ありがとうございます。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今日は三連休初日。東京は桜も開花したようで、来週末頃には見頃になるかな、というところですが、私は今日も朝から活動しております。まず、リリースされたばかりのClaudeの新しい機能「Dispatch」についてリサーチ。私は以前からClaudeをメインに使っていたのですが、昨年末にGemini3がリリースされて以来、しばらくGeminiに浮気していました。ところが、ここ1ヶ月ほどの間にClaudeが一気に進化したのを受け、またClaudeに戻っています。4.6シリーズの性能は言わずもがな、Chat/Cowork/Codeの三銃士に、カスタムMCPツール解放、そして最新のDispatch。業務・開発ツールとして抜群の使い勝手になりました。もちろん専門的な部分では他のサービスも利用しますが、それもAPIがあるものならば、自前のMCPツールを作ればClaudeで作業できてしまうという…。そして、さらにClaudeを使いやすくするため、プロジェクトごとに分離されている「記憶」を、プロジェクト間で共有できるようにできないか、をClaudeと検討。一定の方向性が見えたのであとは試すだけとなってます。今日はここまで。みなさま、よい三連休をお過ごしくださいませ。

昨日、3月18日。キャンペーン2日目の結果です。・支援者：5名（+2名）・支援総額：79,000円（+13,000円）・昨日のページビュー：326PVご支援・ご覧いただいたみなさま、ありがとうございます。今日は、SIDEKICKがなぜ「複数のAI」なのか、その原点をお話しします。AIは嘘をつきます。悪気も自覚もなく、しれっと誤った情報を語る。これを「ハルシネーション」といいます。現在主流の大規模言語モデル（LLM）が持つ構造的な問題で、根本的な解決は難しいとされています。そこで思ったんです。AIの嘘を、別のAIにチェックさせたら？試してみると——ちゃんとできる。誤りを見つけて、指摘する。さらにその結果をフィードバックすると、精度がぐっと上がる。「三人寄れば文殊の知恵——これを自動化できないか」それがSIDEKICKの原点です。引き続き毎日報告します。シェアのほどよろしくお願いします！支援クーポン付き https://camp-fire.jp/projects/924548/view?ctoken=Ao6NSf6V0cFVniiX