MemexとMeta Museを比較：ローカルファーストのパーソナルAI

旅行を手配することと、旅行を残すこと

Museは作業を実行し、アプリを閉じた後も処理を続ける設計です。これから行く旅行の候補を調べるような依頼に向いています。

旅行後に残るのは別の情報です。写真、気に入った店、覚えておきたい会話、次回は変えたい点。Memexではこうした断片が記録になり、エージェントがカードやナレッジファイルに整理できます。AIの要約が大切な点を落としても、元の資料に戻れます。

この二つは別の用途です。まず用事を片付けたいのか、役立つ生活の記録を残したいのかを考えてから、機能を比較しましょう。

MetaによるMuseの設計解説 · エージェント型日記の仕組み

記録の保存先とモデルの実行場所を分けて考える

Memexは日記のワークスペースをローカルファイルとSQLiteに保存し、エージェントの処理をアプリ内で実行します。主な記録が手元にあるという意味で、すべてのAI処理がスマートフォン内で完結するという意味ではありません。

クラウドのプロバイダーを直接設定すると、必要なプロンプトや添付ファイルはその提供元に送られます。任意のMemex AIサービスはモデルへのリクエストを中継します。Ollamaの推論は接続先を動かすマシンで行われ、同じネットワーク内の別のPCの場合もあります。同期、文字起こし、外部ツールにも別のデータ経路があります。

自分のプロバイダーを試すには、アバターのメニューからモデル設定を開き、提供元を選んで必要なAPIキーとベースURLを入力します。短いメモを保存して結果を確認してください。保存、推論、接続するサービスは別々の選択です。ローカル保存でもクラウドへのモデル呼び出しは端末外に送られます。

ローカルファーストの保存とは · Memexのモデル設定

Museの保護機能も公平に見る

Metaは、Museの外部操作を制御する独立したSentinelと、主要エージェントから認証情報を隔離する仕組みを説明しています。委任した作業に伴うリスクへの対策です。

MetaはMuseの会話を広告システムから除外し、学習利用をオプトアウトできるとも説明しています。主な日記をローカルに置く構成とは別の設計であり、プライバシー管理がないということではありません。

記録はどこにあるか、誰が文脈を処理するか、エージェントは何を実行できるか。この三つを分けて確認しましょう。Memexは公開コードで実装を確認できますが、クラウドサービスの利用条件も確認する必要があります。

Museのセキュリティ設計 · Museの発表とプライバシー方針 · AI日記のプライバシーを考える

Memexで変更できること

Memexではエージェントごとにプロバイダーとモデルを設定できます。システムプロンプトを変え、Skillsを追加し、自作エージェントの作業ディレクトリを限定できます。GPL-3.0の条件に従ってアプリをビルド、変更することも可能です。

旅行の振り返りを試すなら、自作エージェントに『この作業フォルダーの旅行記録から訪れた場所を一覧にし、私の感想とあなたの提案を分け、各結論に元の記録への参照を付けてください』と指示します。少量のメモで実行して結果を確認してください。これは設定して評価する例であり、既製の定期レビューを有効にする操作ではありません。

Museも独自のコネクターやスキルに対応しています。Memexの魅力は、変更できるアプリ、端末上の日記処理、モデル選択の組み合わせです。その自由には設定とメンテナンスが伴います。

Memexのカスタムエージェント設定 · 日記でローカルモデルを使う

端末で動かす場合の制約

スマートフォンのアプリはOSのバックグラウンド実行、電池、ネットワークの制約を受けます。Memexを常時稼働のクラウドコンピューターと同じようには扱えません。外部のモデルを使う作業では、その接続先も利用可能である必要があります。

ローカルの記録はバックアップを残し、モデル使用量と選んだハードウェアやホスティングの費用も見積もりましょう。まず短い記録を保存し、カードを確認して、モデルの切り替えを試してから処理を増やしてください。モデルを変えても、記録自体は役立つものであるはずです。