OpenHuman

OpenHumanとは？

OpenHumanは、接続された複数のプロバイダーを通じて自分の情報を扱うためのパーソナルAIシステムです。プライベートで「非常に強力」と位置づけられ、ユーザー自身のワークフローに紐づいたコンテキストと学習を重視しています。

主な目的は、ユーザーが提供する大量の情報（最大10億トークン）を記憶し、自身の世界を接続した時点で即座に支援を開始することです。システムがコンテキストを学習するのを待つ必要はありません。

30以上のプロバイダーを1つのサブスクリプションで利用可能: AIアシスタント構築に必要なプロバイダーを1つのサブスクリプションでカバーし、複数の契約を管理する手間を軽減します。
大容量メモリ（最大10億トークン）: 最大10億トークンの情報を記憶・活用でき、幅広い個人コンテキストを参照可能です。
接続後すぐに利用開始: 接続完了後、コンテキスト学習に数日かかることなく、すぐに支援を開始できます。
あなたのコンテンツからパーソナライズ学習: 画面、テキスト、メールなどの情報を学習しつつ、プライバシーを保持します。
低レベルタスク向けローカルAIモデル: 要約やツール操作などのタスクをローカルLLMで処理し、プライバシーをクラウド外に保つことを目指しています。
ツールの簡単または高度な設定: GmailやNotionなどのツールを数クリックで接続するか、手動で認証情報を設定してより細かく制御できます。

メールスレッドの要約とフォローアップ: Gmailを接続し、メール内容の要約や次のアクションを支援。低レベルタスクはローカル処理で対応します。
ノート間の作業整理: Notionを接続し、ノートや進行中のプロジェクトを解釈・活用。記憶容量を活かしてコンテキストを保持します。
パーソナル知識アシスタント: 自身や好みに関する背景情報を提供。OpenHumanの「驚異的な記憶」により最大10億トークンを記憶し、後で活用できます。
画面ベースの理解によるアクティブタスク支援: 画面上の情報を学習し、現在表示中の内容に依存するワークフローをサポートします。
複数プロバイダーによるAIアシスタント構築: 1つのサブスクリプションで30以上のプロバイダーを利用し、複数の契約管理なしで機能を組み立てられます。

OpenHumanはすべての処理にクラウドサービスを使用しますか？ 低レベルタスク（要約やツール操作）はローカルLLMで処理し、プライバシーをクラウド外に保つと記載されていますが、すべての処理詳細は明記されていません。
OpenHumanはどれだけの情報を記憶できますか？ 最大10億トークンのメモリを記憶可能と記載されています。
セットアップ後、どれくらい早く利用を開始できますか？ 「世界」を接続した後、コンテキスト学習を待たずにすぐに支援を開始できます。
どのようなデータを学習できますか？ 画面、テキスト、メールからの情報を学習し、プライベートに保持すると記載されています。
ツールの接続方法は複数ありますか？ はい。簡単接続（Gmail/Notionを数クリックで）と手動認証情報設定（最大限の制御）の両方が記載されています。

ローカルファーストの個人向けAIアシスタント: このカテゴリの代替案は、モデルをローカルで実行し、個人データソースと連携することを重視しています。ローカルとクラウドの割合や、ツール連携の管理方法が異なります。
メール・ノート連携のAI生産性アシスタント: メールやノートなどのシステムに直接接続するツールは、要約や整理に役立ちます。OpenHumanが重視する大規模メモリとローカルでの低レベルタスク処理とは対照的です。
カスタムRAG/ワークフロー構築: 完全に設定可能なシステムが必要な場合、検索拡張生成パイプラインを構築し、プロバイダーを自分で接続できます。OpenHumanの単一サブスクリプション方式と比べて、より多くのエンジニアリングが必要になる場合があります。
ユーザーコンテキスト対応の汎用チャットボット: 一般的なAIチャットツールはQ&Aや要約に役立ちますが、永続メモリの扱いや、アシスタント構築のためのプロバイダー連携のサポート範囲が異なる場合があります。