連載「Aina’Ola について」第 5 回 (最終回): クローンを育てる ── 維持・メンテと、ナレッジ管理 AI による自動化
連載最終回。クローンは作って終わりではない。会話履歴から Resources 候補を抽出する『整理係 AI』が定期メンテを自動化。Aina'Ola Project は止まらず進化を続けます。素材を積み上げる会社こそ、進化した AI を本当に活かせます。
連載「Aina’Ola について」第 4 回: クローンが何を見て答えているか ── ナレッジ参照と、普通の RAG との違い
連載第 4 回。クローンが回答するとき、AI は何を見ているのか。普通の RAG が『教科書を引く』だとすれば、Aina'Ola は『人柄 × 思考フレーム × 経験』を毎回組み立てる仕組み。Two-Stage RAG、scope 分離、参照根拠の透明化を解説。
連載「Aina’Ola について」第 3 回: クローン人格の作り方 ── Identity・Skills・Resources の 3 階層
連載第 3 回。クローン人格の作り方を、Identity・Skills・Resources の 3 階層に分けて解説。対話パス・資料パス・メディア入力という 3 つの構築方法と、Identity を作るときのコツをご紹介します。
連載「Aina’Ola について」第 2 回: クローンを業務で使う ── 周辺アプリと組み合わせた実運用
連載第 2 回。自分専門クローンを業務でどう使うか ── Sentivox/Contrail との連携や、Open WebUI からの呼び出し、機密情報を保護する Cloak (クローク) 機能 (3 モード) まで、実運用の具体例をご紹介します。
連載「Aina’Ola について」第 1 回: なぜ自分専門の AI が必要なのか ── 承認作業が回らなくなった中小企業の話
連載第 1 回。弊社で AI を導入したら、業務処理は速くなったのに承認作業がボトルネックに。『判断材料の準備』と『判断軸の AI 化』がなぜ必要だと感じたのか、自社の実体験ストーリーをご紹介します。
連載「Aina’Ola について」第 0 回 (序章): Aina’Ola とは何か ── 育てる AI クローン基盤の全体像
連載「Aina'Ola について」の序章。Aina'Ola が『育てる AI クローン基盤』であること、クローン人格の概念、3 階層構造 (Identity/Skills/Resources)、周辺アプリとの関係、そして『使う AI は自由に選べる』設計まで、全体像を解説します。
音声から 感情・文脈・改善ポイントまで AI が振り返るアプリを作りました — Sentivox
通話・商談・面談などの音声データを AI に渡すと、文字起こし + 感情分析 + 文脈分析を経て、議事録・潜在的懸念・改善提案までローカルで完結する音声分析アプリ Sentivox を開発しました。Aina'Ola クローンと組み合わせれば「あのベテランならどう振り返るか」までその場で受け取れます。
AI と相談しながら 図面では見えない「設計の根拠」を引き出すアプリを作りました — Contrail
図面や改訂履歴では追えない「なぜこの設計にしたのか」── 設計者の頭の中にある背景事情を、AI が対話形式で 12 カテゴリに体系化して蓄積する社内ナレッジアプリ Contrail を開発しました。Aina'Ola クローンと連携すれば「ベテランの判断軸」を持った AI 設計相談も可能。
CodexとZapier MCPでInstagram投稿を自動化した実装記録
Codex、Pencil MCP、NAS公開フォルダ、Zapier MCPを組み合わせ、Instagramカルーセル投稿を作成・検証・投稿するワークフローを構築した実装記録です。
【AI導入・DX事例】ローカルWordPress環境とCodexでホームページ編集・記事投稿を自動化した記録
ローカルWordPress環境でテーマを作り、本番環境へ反映。Codexに自然言語でデザインやページの動き、記事投稿、画像アップロード、SEOメタまで実装させた自社AI/DX事例を詳しく振り返ります。