好み・目標の管理を広げ、ポチっとの理解を見直しました
好み・価値観・ミッションの管理、施設検索とフィードバック基盤を更新。小型AIの比較研究と、採用を見送った結果もお知らせします。
好きなものも、目指したいことも。ポチっとと共有できるように
2026年10月25日は、好み・価値観・目標を扱う機能と、お手伝いの内容を確かめる仕組みを更新しました。小型AIの研究では、うまくいった部分だけでなく、採用を見送った比較結果も記録しています。
1. 好みや大切にしたいことを、自由な項目で管理
決まった設定項目に加えて、自分の言葉で好みや価値観を登録できるようになりました。カテゴリだけでなく、理由、使う場面、条件も整理できます。
たとえば「静かなお店が好き」でも、家族との外食なのか、仕事の会食なのかで希望は変わります。登録した内容を毎回まとめて使うのではなく、そのときの話題や条件に合う内容を参照します。今回のお願いは、普段の好みより優先します。
2. 「ミッション」で、これからの目標も一緒に
「週1回テニスをする」「資格の勉強を続ける」といった目標を、ミッションとして管理できます。目標日、達成の目安、進捗、次の一歩を整理し、休止・完了・削除もできます。
ミッションを会話でどのように使うかも選べます。登録しただけで、予約やメール送信などを自動実行する機能ではありません。
WebとLINE MINI Appで利用できます。 「好み・価値観とミッション」を開く。LINE MINI Appでは、専用画面のアカウント管理から開けます。iOS・Android向けの共通APIも用意しており、専用画面は各アプリ側で対応を進めます。
3. 会話から伝えるときも、保存前に確認
会話では、次のように伝えられます。
- 「好みとして覚えて:静かなカフェが好き」
- 「価値観として覚えて:家族と過ごす時間を大切にしたい」
- 「ミッションを作成:週1回テニスをする」
内容を確認してから保存します。候補を訂正したり、今回は保存しないと選んだりすることもできます。通常の会話から候補を作る設定は、初期状態ではオフです。 確認前の候補を、保存済みの理解や成長ポイントとして扱いません。
4. 施設探しとフィードバックの仕組みを見直し
テニスコートなどの施設探しを飲食店探しと取り違えないよう、検索の扱いを見直しました。依頼に含まれる地名や施設名の表記も保つよう改善しています。
返答への評価・訂正を受け取る共通APIと、運営側の確認画面も整備しました。フィードバックの投稿ボタンは、Web・LINE・各アプリの画面対応を進める段階です。 APIの追加だけで、すべての画面にボタンが表示されるわけではありません。
フィードバックは改善のための情報として扱い、好みや記憶、AIへの入力へ自動で追加しません。同じ返答への投稿を重複して数えず、成長の目安に加える仕組みも用意しました。評価の良し悪しで点数は変わりません。成長の表示は、理解の正確さを測る数値ではありません。
研究ノート:小型AIの「形式」と「理解」を分けて検証
本日は、取得済みの小型言語モデルをローカル環境で動かし、JSON出力の安定化と、最初の依頼の分類を中心に比較しました。
リマインダーと予定登録、雑談と記憶依頼の区別を見直し、段階に分ける分類や、候補ラベルを最後までスコアリングする方法も試しています。
以下は、同じQwen3-1.7Bを使った試行の一部です。
- 基準の一括生成:既存120件中103件、追加42件中29件が正解。
- 段階分類:既存120件中66件、追加42件中35件が正解。
- 候補全文の合計スコア:既存120件中103件、追加42件中29件が正解。
- 候補全文の平均スコア:既存120件中103件、追加42件中30件が正解。
段階分類ではリマインダーが改善する一方、場所検索などで悪化しました。全文スコア方式も、主評価の合計では予測が変わらず、今回の実装では処理時間が約6倍になりました。平均スコアは同じ計算結果から算出した補助評価です。
部分的な改善だけでは採用せず、今回の研究方式への本番切り替えは見送っています。 方式によって指示文や出力方法も異なるため、段階化だけの効果を示す比較ではありません。
ここで使ったのは、類似する場面や、過去の試行で確認済みのケースを含む合成の開発データです。独立した未見の試験でも、実際の会話での正答率でもありません。また、スコア方式のJSONはプログラムが結果を整形したもので、モデルがJSONを生成できた件数とは区別しています。
独立したAIレビューで見つかった問題の修正、共通評価基盤への接続、評価コードのLinux上での全件テストも進めました。今回の比較ではモデルの追加学習を行っておらず、利用者の実際の会話も使っていません。研究中のモデルへの本番切り替えや、追加学習済みモデルの配布も行っていません。
外部の推論APIを使わずに比較しましたが、電力などを含む総費用を測ったものではありません。これからも、あなたの意図をより正確に受け取れるかを確かめながら、改善を進めていきます。