社用PCでAIメモリを使うためのローカルファースト運用

エージェントメモリとして本当に役に立つものを作るには、会話履歴だけでなく、画面、ブラウザ履歴、アプリ利用、キーボード入力まで扱う必要があります。

一方で、ここまで扱うとプライバシー上の緊張感は一気に上がります。便利だから全部クラウドに送る、という設計は取りたくありませんでした。

Contextbergの基本方針は、ローカルでは広く記録し、クラウド側には保持しないことです。作業記録はPC内に保存され、AI要約に必要な場合だけ整形したプロンプトを送ります。

クラウドモデルを使う場合でも、BFFやVertex AI Gemini側に作業履歴を永続化しません。生成されたテキストだけがアプリへ戻り、再びローカルに保存されます。

記録系のアプリでは、ユーザーが何を取られているかを見られることが重要です。ContextbergではRecordタブで直近のアプリ利用、スクリーンショット、ブラウザ履歴を確認できます。

不要な記録は削除でき、設定から全データ削除やエクスポートもできるようにしています。『裏で何かされている』ではなく、『記録されたものを自分で確認できる』状態を作ることが大事です。

パスワードマネージャー、銀行、メッセージアプリ、特定ドメインなどは、記録段階で除外できるようにしています。スクリーンショットだけオフ、キーボード入力だけオフといった信号単位の制御も必要です。

除外したものはActivityに入れません。Activityに入らなければ、Hourly ReportにもLTMにもMCPレスポンスにも流れません。後段で隠すのではなく、前段で入れない設計にしています。

クラウドAIを使いたくない環境もあります。会社支給PC、機密性の高いプロジェクト、個人情報を多く扱う業務では、外部送信そのものを避けたい場面があります。

Contextbergでは、LM StudioなどのOpenAI互換ローカルLLMに切り替えれば、Hourly ReportやLTM生成もローカルで完結できます。性能や品質とのトレードオフはありますが、選択肢として持てることが重要です。