文脈が会話に溶ける
会話ごとに説明し直すことになり、原文が再利用できる記憶レイヤーとして残らない。
言葉が AI に溶けていく時代に、自分の記録は手放さない。
zakki は、原文のメモや写真、出所、分岐を 1 つに積む個人記憶レイヤーです。まず自分で記録を見返し、そのうえで MCP 経由でどの AI にも必要な文脈だけ渡せます。
必要になる瞬間
zakki は、原文・出所・分岐を再利用できる個人レイヤーに積み、自分でも見返せて、接続した AI にも正確に想起させられるようにします。
会話ごとに説明し直すことになり、原文が再利用できる記憶レイヤーとして残らない。
要約だけが残ると、どの原文・時点・分岐を根拠にした答えか辿れない。
整理や整形が前提のツールだと、原文を残す前に止まりやすい。
ユースケース
まず自分の原文を積み、自分で見返し、そのうえで AI に正しい記憶を読ませる使い方の例です。
回数、重さ、写真、違和感をその場で残す。昨日の原文を見返してから、同じ記憶を使って今日のメニューを AI に調整させる。
レイヤーに入るもの
例: ベンチ 70kg x 5、肩に違和感、ジムの写真
AI に想起させること
例: 昨日の記録を想起して、今日は肩を無理させないメニューに調整して
商談メモや次に聞くことを会議直後に残す。原文を読み返してから、AI に抜け漏れや矛盾を指摘させる。
レイヤーに入るもの
例: A社は承認フローが懸念、API 制限は 1 分 60 回
AI に想起させること
例: この会議記録を想起して、矛盾や見落としがないか教えて
睡眠、体調、ふと気づいたことを雑に積む。自分のパターンを振り返ってから、AI に抜けている記憶を想起させる。
レイヤーに入るもの
例: 6時間睡眠、午後に集中切れ、帰りにプロテイン購入
AI に想起させること
例: ここ 2 週間を想起して、午後に集中が切れる原因パターンを教えて
モバイル画面
ホーム、新規記録、写真添付、検索までを 1 つの流れでつなぎ、原文を低摩擦に積み上げられます。
MCP 想起フロー
接続した AI は必要な resource / tool だけを呼び出して文脈を読む。human の記録が正本で、AI が保存した追記は provenance 付きで human とは別の使用量メーターで扱います。
モバイルから短文や写真を追加
digest resource や search で必要な記録だけ取得
原文と分岐を踏まえて応答
AI への依頼
昨日のトレーニングを想起して、今日は肩を無理させないメニューに調整して
AI が読む
entries://digest/2026-03-31 search({ query: "肩", from: "2026-03-01" }) 返ってくる答え
昨日はベンチ 70kg x 5 と肩の違和感が記録されています。今日はプレスを軽めにして、背中中心に寄せるのが安全です。
細部が消える前にテキストや画像を残す。原文はあとからもそのまま見返せます。
MCP で外部 AI が必要な範囲だけ読めます。AI が保存した追記は自分の記録と区別され、使用量も別メーターで管理されます。
あなたの記録はあなたのもの。AI学習に使うことはありません。
¥0
基本画像容量つきの短期メモリレイヤー
¥980/月
長期の記憶レイヤーと広い AI 想起
human が残した記録と AI 保存記録は別々に数えます。
最初の 14 日間は human が残した記録が無制限、AI 保存記録は合計 5 件です。