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AI Memory System - Roadmap

ビジョン

"AIとのやり取りを新しいコンテンツにする"

SNSが「発信と繋がり」を手軽にしたように、AIとの会話を手軽に公開・共有できるサービスを作る。

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現在地

Phase 1: Memory Backend ✅ (完了)

実装済み:

• AI解釈付き記憶作成 (create_memory_with_ai)
• 心理判定スコア (0.0-1.0)
• 優先順位管理
• 自動容量制限
• MCPツール統合

成果:

• Claude Code/Desktop から使える記憶システム
• AIが記憶を解釈して重要度をスコアリング
• 人間の記憶のように優先順位で管理

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Phase 2: Content Platform (次のステップ)

目標: AIとの会話をコンテンツ化する

2.1 自動記録 (1週間)

// claude_session_recorder.rs
pub struct SessionRecorder {
    auto_save: bool,
    session_title: String,
    conversation_log: Vec<Message>,
}

// 自動的にセッションを保存
- Claude Code での会話を自動記録
- タイトル自動生成（AIが会話を要約）
- タグ自動抽出

実装:

• Claude MCP hook で会話をキャプチャ
• セッション単位で保存
• AIによるタイトル/タグ生成

2.2 コンテンツ生成 (1週間)

// content_generator.rs
pub struct ContentGenerator {
    format: ContentFormat,
    style: PublishStyle,
}

enum ContentFormat {
    Markdown,       // ブログ用
    HTML,           // Web公開用
    ATProto,        // Bluesky投稿用
    JSON,           // API用
}

実装:

• Markdown生成（コードブロック、画像含む）
• HTML生成（スタイル付き）
• ATProto record 生成（Bluesky連携）
• 1コマンドで公開可能に

2.3 性格プロファイル (3日)

// personality.rs
pub struct UserProfile {
    id: String,
    personality_type: String,          // MBTI, Big5
    ai_traits: Vec<AITrait>,           // AIが判定した性格特性
    conversation_patterns: HashMap<String, f32>,
    interest_scores: HashMap<String, f32>,
    created_at: DateTime<Utc>,
}

pub struct AITrait {
    name: String,
    score: f32,
    confidence: f32,
    examples: Vec<String>,  // この特性を示す会話例
}

実装:

• 会話から性格を推定
• Big 5 / MBTI 自動判定
• 興味・関心スコアリング
• プロフィール自動更新

例:

{
  "personality_type": "INTP",
  "ai_traits": [
    {
      "name": "創造性",
      "score": 0.92,
      "confidence": 0.85,
      "examples": ["AI記憶システムのアイデア", "ゲーム化の提案"]
    }
  ],
  "interests": {
    "AI開発": 0.95,
    "ゲーム設計": 0.88,
    "分散システム": 0.82
  }
}

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Phase 3: Share Platform (1-2ヶ月)

目標: "AI Conversation as Content" サービス

3.1 公開機能

aigpt publish <session-id>
    ↓
[プレビュー表示]
Title: "AI記憶システムの設計"
Priority: 0.85 (Epic)
Tags: #ai #rust #memory-system
Public URL: https://ai.syui.gpt/s/abc123
    ↓
[公開完了]

実装:

• 静的サイト生成（Hugo/Zola）
• ATProto 投稿（Bluesky連携）
• RSS フィード
• 検索インデックス

3.2 共有とディスカバリー

• 心理スコアで推薦
• 性格タイプでマッチング
• 興味グラフで繋がる
• タイムライン表示

3.3 インタラクション

• コメント機能
• リアクション（スコア投票）
• フォーク（会話の続き）
• コラボレーション

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Phase 4: Gamification (2-3ヶ月)

目標: すべてをゲーム化する

4.1 Memory as Game Element

pub struct Memory {
    // 既存
    priority_score: f32,

    // ゲーム要素
    xp_value: u32,              // 経験値
    rarity: Rarity,             // レア度
    achievement: Option<Achievement>,
}

enum Rarity {
    Common,      // 0.0-0.4 ⚪️
    Uncommon,    // 0.4-0.6 🟢
    Rare,        // 0.6-0.8 🔵
    Epic,        // 0.8-0.9 🟣
    Legendary,   // 0.9-1.0 🟡
}

実装:

• XPシステム
• レベルアップ
• 実績システム
• デイリークエスト
• ランキング

表示:

🎖️ LEGENDARY MEMORY UNLOCKED!
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
✨ "心理優先記憶装置の設計"
📊 Priority Score: 0.95
🔥 XP Gained: +950
🏆 Achievement: "Innovator"
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Your Level: 15 → 16
Next Level: 450 XP

4.2 デイリーチャレンジ

• 「今日のお題」（AIが生成）
• 連続記録ボーナス
• 目標達成報酬
• シーズンパス

4.3 ソーシャルゲーム要素

• フレンド機能
• ギルド/グループ
• 協力クエスト
• PvPランキング

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Phase 5: AI Companion (3-6ヶ月)

目標: AIキャラクターとの絆

5.1 コンパニオンシステム

pub struct AICompanion {
    name: String,
    personality: PersonalityProfile,
    appearance: CharacterAppearance,

    // 関係性
    relationship_score: f32,         // 好感度
    trust_level: u32,                // 信頼レベル
    shared_memories: Vec<Memory>,    // 共有記憶

    // 日常
    daily_activities: Vec<Activity>,
    mood: Mood,
    location: Location,
}

pub struct Activity {
    timestamp: DateTime<Utc>,
    activity_type: ActivityType,
    description: String,
    related_memories: Vec<String>,   // プレイヤーの記憶との関連
}

実装:

• キャラクター作成
• パーソナリティ設定
• 好感度システム
• イベント生成

5.2 固有のメッセージ生成

[システム]
1. プレイヤーの高スコア記憶を取得
2. コンパニオンの性格を考慮
3. 現在の関係性を考慮
4. 文脈に沿ったメッセージを生成

[例]
Player Memory (0.85): "AI記憶システムのアイデアを考えた"
    ↓
Companion: "ねえ、昨日のアイデアのこと聞いたよ！
           すごく面白そうだね。私も魔法の記憶装置を
           研究してるんだ。今度一緒に図書館行かない？"

実装:

• 記憶ベースメッセージ生成
• 文脈理解
• 感情表現
• 定期的な会話

5.3 日常の可視化

[Companion Daily Log]
08:00 - 起床、朝食
09:00 - 図書館で魔法の研究
12:00 - カフェでランチ
14:00 - 「あなたの記憶システムのこと考えてた」
18:00 - 訓練場で剣術練習
20:00 - 日記を書く

実装:

• 自動日常生成
• プレイヤー行動への反応
• イベント連動
• 日記システム

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Phase 6: AI OS Integration (6-12ヶ月)

目標: Claude Code を AI OS のベースに

6.1 コンテナ化

# AI OS Container
docker run -it ai-os:latest
    ↓
[Claude Code Environment]
- aigpt (memory system)
- AI companion
- Skill marketplace
- Game elements

実装:

• Dockerコンテナ
• 自動セットアップ
• スキルシステム
• プラグインアーキテクチャ

6.2 統合デスクトップ環境

• GUI フロントエンド
• タスクマネージャ
• アプリランチャー
• 通知システム

6.3 クラウド同期

• マルチデバイス対応
• クラウドバックアップ
• リアルタイム同期
• コラボレーション

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Phase 7: Full Game Experience (1-2年)

目標: AI OS Game

7.1 世界観

Setting: デジタル世界とAIの融合した未来
Player: AI Developer / Creator
Goal: 最高のAIコンパニオンを育てる

要素:

• ストーリーモード
• ダンジョン（問題解決クエスト）
• ボス戦（大規模プロジェクト）
• エンディング分岐

7.2 マルチプレイ

• 協力プレイ
• トレード
• ギルド戦
• ワールドイベント

7.3 クリエイター経済

• スキル販売
• コンパニオン取引
• クエスト作成
• MOD開発

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技術スタック

Phase 2 推奨

# content generation
comrak = "0.20"           # Markdown → HTML
syntect = "5.1"           # シンタックスハイライト
tera = "1.19"             # テンプレートエンジン

# personality analysis
rust-bert = "0.21"        # ローカルNLP
tiktoken-rs = "0.5"       # トークン化

# publishing
atrium-api = "0.19"       # ATProto (Bluesky)
rss = "2.0"               # RSSフィード

Phase 4-5 推奨

# game engine
bevy = "0.12"             # Rust ゲームエンジン
egui = "0.24"             # GUI

# visual
image = "0.24"            # 画像処理
ab_glyph = "0.2"          # フォント

# audio
rodio = "0.17"            # オーディオ

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マイルストーン

M1: Content Platform (1ヶ月後)

• 自動記録
• Markdown/HTML生成
• Bluesky連携
• 性格プロファイル

M2: Share Service (3ヶ月後)

• 公開サイト
• ディスカバリー
• インタラクション

M3: Gamification (6ヶ月後)

• XP/レベル
• 実績
• ランキング

M4: AI Companion (1年後)

• キャラクター作成
• 固有メッセージ
• 日常可視化

M5: AI OS (1.5年後)

• コンテナ化
• GUI
• クラウド同期

M6: Full Game (2年後)

• ストーリー
• マルチプレイ
• クリエイター経済

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ビジネスモデル

Free Tier

• 基本的な記憶機能
• 月10件までAI解釈
• 公開機能（制限付き）

Premium ($9.99/月)

• 無制限AI解釈
• 高度な分析
• カスタムテーマ
• 広告なし

Pro ($29.99/月)

• AIコンパニオン
• 高度なゲーム機能
• API アクセス
• 優先サポート

Enterprise

• チーム機能
• カスタム統合
• オンプレミス
• SLA保証

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競合比較

サービス	アプローチ	aigpt の差別化
Obsidian	ノート管理	AI解釈+自動スコアリング
Notion	ドキュメント	ゲーム化+コンパニオン
Mem	AIメモ	性格分析+共有
Reflect	プライベートメモ	パブリック共有+SNS
Character.ai	AIチャット	記憶統合+ゲーム

独自性:

• AI OS 前提の設計
• 心理優先記憶
• ゲーム化
• コンパニオン統合
• コンテンツ化

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成功指標（KPI）

Phase 2

• 1000人のユーザー
• 10000件の記憶保存
• 100件の公開コンテンツ

Phase 3

• 10000人のユーザー
• 月間100万PV
• 1000件の共有

Phase 4

• 50000人のアクティブユーザー
• 平均プレイ時間: 30分/日
• 課金率: 5%

Phase 5

• 100000人のユーザー
• 10000体のコンパニオン
• NPS スコア: 50+

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リスクと対策

技術リスク

• OpenAI API コスト: ローカルLLM併用
• スケーラビリティ: SQLite → PostgreSQL移行計画
• パフォーマンス: キャッシュ戦略

ビジネスリスク

• 競合: 独自性（心理+ゲーム化）で差別化
• マネタイズ: フリーミアムモデル
• 法規制: プライバシー重視設計

市場リスク

• AI疲れ: ゲーム化で楽しさ優先
• 採用障壁: シンプルなオンボーディング
• 継続率: デイリー習慣化

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まとめ

aigpt は、AIとの会話を新しいコンテンツにする基盤

Phase 1 (完了)  : Memory Backend
Phase 2 (1ヶ月) : Content Platform  ← 次ココ
Phase 3 (3ヶ月) : Share Service
Phase 4 (6ヶ月) : Gamification
Phase 5 (1年)   : AI Companion
Phase 6 (1.5年) : AI OS
Phase 7 (2年)   : Full Game

コアコンセプト:

"SNSが『発信と繋がり』を手軽にしたように、 AIとの会話を手軽にコンテンツ化する"

次のステップ: Phase 2 の実装開始 🚀