memo 01
Marianは、Markdownノートを蓄積するワークスペースです。本文に書いた [[リンク]] は相手ノートを参照し、逆方向はバックリンクとして自動で集まります。
Marian · Experience Base
Memorythatdecides.
記憶は保存ではない。判断の材料である。
Episode
event → experience
Consolidate
nightly memory
Recall
associative graph
Policy
judgeable memory
In 30 seconds
検索ではなく、想起。保存ではなく、判断。Marianはあなたの記録を、AIエージェントが使える長期記憶に変えます。回答には必ず出典が付き、記憶は夜のあいだに統合され、過去の経験が次の判断の材料になります。
想起 — キーワードを思い出せなくても、手掛かりから経験へたどり着く
組織の睡眠 — 夜間エージェントが統合・蒸留・方針化を自動で実行する
出典トレース — すべての回答から、根拠の原文へ一歩で戻れる
こんな人のために
- AIエージェントに長期記憶を与えたい開発者
- 調査と判断を行き来する知的労働者
- 記録を、次の判断に効かせたいチーム
こういう用途ではない
- きれいなノートを取ること自体が目的の人
- チャット履歴の検索で十分な人
- 判断まで全自動にしてほしい人
Concept
ノート、リンク、グラフを1つの画面に。
link · backlinkauto-updating
[[link]] → 参照backlink ← 自動集約graph · 可視化
memo 02
画面は3つに分かれます。左に保管庫とフォルダ、中央にノートと検索結果、右に関連ノートとグラフ。タグ、人物、プロジェクトでノートを横断できます。
memo 03
AIアシスタントには、開いているノートや関連ノートを文脈としてまとめて渡せます。要約、比較、タスク抽出、次アクションの草案に利用できます。
Features
つなぐ、見渡す、AIに渡す。
wiki links
リンクとバックリンク
ノート本文に [[リンク]] を書くと相手ノートを参照し、逆方向はバックリンクとして自動で集まります。関連ノートを双方向にたどれます。
graph view
グラフで全体を見る
保管庫全体をグラフ表示。どのノートがハブで、どれが孤立しているかを一目で確認できます。フォルダ単位で色分けされます。
ai context
AIに文脈を渡す
選んだノート・リンク・タグをまとめてAIに渡し、要約、比較、タスク抽出、次アクションの草案を生成します。
two shells
デスクトップとモバイル
PCの作業画面とスマホのクイック入力で、同じ保管庫を編集。どちらから入力しても同じノートに反映されます。
Workspace
左に保管庫、中央にノート、右に関連とグラフ。
左側にフォルダと主要機能、中央にノートと検索結果、右側に関連ノートとグラフを同時に表示します。開いているノートと、それにつながる文脈を並べて確認できます。
デスクトップは編集と探索、モバイルは確認とクイック入力に向いています。どこから入力しても、ノートは同じ保管庫に積み上がります。
実際の画面
Workflow
取り込む、つなぐ、AIに渡す、再利用する。
Marianでの作業は4ステップです。ノートを取り込み、[[リンク]]とタグでつなぎ、関連ノートをAIに渡し、できた成果を別のノートで再利用します。
01
Capture
メモ、URL、ファイル、会話を保管庫に保存します。本文はMarkdownで残り、あとから検索できます。
02
Link
[[リンク]] とタグでノートを関連付け。バックリンクとグラフが自動で更新されます。
03
Context
関連ノートとリンクを束ねてAIに渡します。短い指示でも、保管庫の内容に即した回答が返ります。
04
Reuse
調査ログ、意思決定、テンプレートを別のノートや案件から呼び出して使い回します。
pipeline
Note pipeline
01 Capture今日のメモ
02 Link8 links
03 Context12 notes
04 Reuse3 outputs
marian bundle context
> bundle vault --topic lp
> attach 12 notes, 8 links
> draft proposal, brief, pr summary
Knowledge graph
実際の画面
![Marian の知識グラフ。ノートが [[リンク]] でつながり、ドットの大きさはリンク数を表す。](/graph-preview.png?dpl=dpl_3K2Gqai8wS2uWup35DZqkAxQwCiu)
0 notes0 links
ドットの大きさ = リンク数
Graph
ノートのつながりを、グラフで可視化する。
グラフは飾りではありません。どのノートが中心か、どのテーマが孤立しているか、同じ人物やプロジェクトに関係する記録がどこへ広がっているかを確認するための地図です。ドットの大きさはリンク数を表します。
ノードをクリックすればそのノートを開けます。フォルダ単位で色分けされ、タグやAIが提案するつながりも重ねて表示できます。
Audience
記録を、次の判断に使う人のために。
researchers
研究・調査を続ける人へ
結論だけでなく、根拠、引用、反論、次の問いをノートに残し、[[リンク]]でつなげます。同じテーマに戻ったとき、バックリンクから前回の記録をたどれます。
multi-project
複数プロジェクトを横断する人へ
フォルダとタグでノートを整理し、人物やプロジェクトをまたいでリンクできます。グラフで、案件をまたいだつながりを確認できます。
ai workflows
AIを仕事に使いたい人へ
関連ノート、タグ、グラフを文脈としてAIにまとめて渡せます。毎回背景を書き直さなくても、保管庫の内容に沿った回答が得られます。
Principles
機能は多くても、目的は1つ。
ノート、AI、グラフ、クラウド同期は、すべて「関連する文脈にすぐ戻れる」ために用意されています。Marianが大切にしている設計の前提を4つにまとめました。
01
リンクとバックリンクで関係を保つ
ノート本文の [[リンク]] は相手ノートを参照し、逆方向はバックリンクとして自動で集まります。手作業で索引を作る必要はありません。
02
AIには文脈を束で渡す
選んだノート、リンク、タグ、グラフをまとめてAIに渡せます。回答は、保管庫に書かれた内容に沿ったものになります。
03
1画面に必要な情報を集約する
ノート、関連ノート、グラフ、保管庫の状態を同じ画面に並べます。画面の切り替え回数を減らし、参照したい情報へ短い距離で戻れます。
04
デスクトップとモバイルで同じ保管庫
PCでは編集と探索、スマホではクイック入力。どちらから入力しても、同じ保管庫の同じノートに反映されます。
Why Marian
なぜ、Marianが必要なのか。
日々の記録・履歴・知識・経験・判断は、ファイルやチャットに散らばり、判断の背景や言葉にしなかった勘どころは、時間とともに失われていきます。Marianは、それらを相互に関連する記憶として蓄積・構造化し、必要なときに取り出せるようにします。
記録を「つながった記憶」として残す
メモ・履歴・知識・経験・判断を、ばらばらのファイルとしてではなく、相互に関連する記憶として蓄積・構造化します。情報は孤立せず、文脈ごとつながった状態で残ります。
あなたとAIが、同じ記憶を共有する
過去の判断、その背景にあった文脈、言葉にしていなかった勘どころ、うまくいった経験も失敗も引き継ぎ、グラフを通じて立体的に探索・活用できます。あなたもAIも、同じ記憶の上で考えられます。
AIが、あなたの文脈を理解して提案する
AIは単なる検索ではなく、あなたの文脈と記憶を理解したうえで要約・比較・次アクションを提案します。そしてその結果を、再びあなたの記憶へ書き戻します。
使うほど育つ、あなたの知的基盤
記録を記憶資産として蓄積し、あなたとAIが共に学び、過去を引き継ぎ、判断を磨き続けるための土台になります。使うほどに、記憶は厚みを増していきます。
モデルは買えても、組織の記憶は買えない。
汎用エージェントは、あなたの組織の経験を持っていません。Marianは、その経験を毎晩ためて、判断可能な記憶へと育てます。
Experience Base
事実ストアから、組織の海馬へ。
海馬は記憶庫ではなく、記憶を作り・整理し・関連づけ・思い出せるようにする器官です。Marian Memory は、その6段階で「経験」を判断可能な記憶へ変換します。
Experience Base · 01 / 06
episode
エピソード記憶
「何が・いつ・誰と・なぜ・結果は」をひとつの経験として記録。事実(Event)を文脈化された経験(Episode)へ。
Experience Base · 02 / 06
consolidation
統合（睡眠）
毎晩、会議・チャット・コードから決定や失敗を抽出し、短期記憶を長期記憶へ統合します。
Experience Base · 03 / 06
recall
連想想起
検索ではなく再構成。手掛かりからグラフを多ホップで辿り、必要な文脈を組み立てて提示します。
Experience Base · 04 / 06
distillation
蒸留
忘れるのではなく蒸留。Raw→要約→パターン→原則→方針へ。重要・高リスクな記憶は保護します。
Experience Base · 05 / 06
governance
ガバナンス
出典・権限・版・矛盾・品質。誰が言ったか、今も正しいか、誰が見てよいかを記憶ごとに管理します。
Experience Base · 06 / 06
policy
組織人格
蓄積した経験を方針(Policy)と組織モデルへ蒸留。エージェントが「我々はこう判断する」を使えるように。
Recall
検索だけでなく、想起。
検索は、言葉が一致した記録しか返しません。Marianはそれに加えて「想起」を備えます。人物・時期・場所・結果——断片的な手掛かりから記憶のつながりをたどり、思い出したかった経験そのものへ到達します。人が記憶を呼び出すときの「文脈の匂い」を、機能にしたものです。
context scent
手掛かりから始まる
「誰と」「いつ頃」「どんな結果だったか」。覚えている断片が、そのまま想起の入口になります。正確な語句を思い出す必要はありません。手掛かりが増えるほど、たどり着く速さも精度も上がります。
memory path
記憶への経路を再構成
「思い出せそうで思い出せない」のは、記憶が消えたのではなく経路が切れている状態です。Marianは手掛かりから記憶のつながりを多段にたどり、目的の経験までの経路を組み立て直します。
similar outcomes
「似た失敗」が浮かび上がる
同じ結末・同じ相手・同じ時期を共有する経験は、共通の手掛かりを介してつながっています。新しい案件を前にしたとき、過去の類似経験が根拠つきで浮かび上がります。
woven into answers
想起は、回答に編み込まれる
想起された経験は、AIの回答に背景文脈として編み込まれます。ファイルからの引用とは明確に区別されるため、出典の混同は起きません。あなたの記憶が増えるほど、回答は深くなります。
recall
想起のながれ
- cue手掛かり「新橋」「同席した人」「失注」——覚えている断片だけ。
- hop 1会食メモ当時の会食の記録に、手掛かりから活性が伝わる。
- hop 2進行中だった案件同じ人物・同じ時期を共有する記録へ広がる。
- hop 3あの自治体案件思い出したかった経験に到達。
- recall類似の失注経験同じ結末を共有する経験も、併せて提示される。
marian recall
> recall --cues 新橋 失注
> 2件の経験を再構成 · 出典つき
Organizational Sleep
夜間に走る、
人の脳は眠っている間に記憶を整理します。Marianは同じ仕組みを「組織の睡眠」として実装しました。3つのエージェントが決まった時刻に走り、その日の記録を整理し、価値の濃い記憶だけを残し、判断の指針へ煮詰めます。記憶の手入れを、意志の力に頼らないこと。それが、記録を資産に変える条件です。
daily · 深夜
統合
その日の短期記憶から、繰り返し現れたもの・重みのあるものを選び、長期記憶へ昇格します。何度実行しても同じ入力からは同じ結果になる、揺れのない統合です。実行のたびに記録が残ります。
weekly · 早朝
蒸留
古びて参照されなくなった記憶は、消さずに煮詰めます。生の記録は要約へ、要約はパターンへ、パターンは原則へ。リスクや重要度の高い記憶は保護され、原文はいつでも出典としてたどれます。
weekly · 早朝
方針化
繰り返す成功と失敗の原因から「我々はこう判断する」を抽出し、組織の判断指針として束ねます。状況を渡すと、過去の経験に根拠づけられた判断材料が返ってきます。
Math · 記憶の力学
装飾ではない、数式。
想起・重み付け・忘却は、実装に存在する定数で動いています。以下はその写しです。
活性化伝播
a(v) = a(u) × w(e) × decay
score = a × (1 + salience)
caused1.0
led_to0.9
similar_to0.8
contradicts0.7
about · involves0.6
多軸サリエンス
S = Σ wᵢxᵢ × (0.6 + 0.4c)
確信度cが弱い記憶を減衰させる
importance0.28
impact0.22
risk0.18
urgency0.12
confidence0.10
novelty0.08
sensitivity0.02
蒸留の半減期
decay = 0.5^(age / t½)
risk ≥ 0.7 ∨ importance ≥ 0.7 は保護
urgency7d
novelty14d
impact45d
confidence60d
importance · risk180d
sensitivity365d
lib/marian-memory — recall.ts · salience.ts · distill.ts
Scale
1TB級の組織知でも、必要な記憶だけを一瞬で。
記憶はテラバイト級まで育っても、Marianは重くなりません。全部をメモリに載せるのではなく、いま必要な作業集合だけを取り寄せる設計です。組織の知識が増えるほど、エージェントの判断は豊かに、速度はそのまま。
1TB+
organizational corpus
5億+
searchable chunks
p95 数秒
cited retrieval
O(working set)
client memory
全件走査しない、階層検索
要約のツリーを上から辿り、数億件の断片から関連する記憶だけを引き当てます。知識が増えても、探す範囲は広がりません。
量子化ベクトルで、軽く速く
ベクトルを圧縮して分散配置。1TB級の知識でもメモリに収まる粗い索引で候補を絞り、必要な分だけ精密に再評価します。
権限で絞ってから、探す
組織知では「見てよい記憶」だけが候補に出ます。検索の入口でアクセス権をかけるので、越権した情報が回答に混ざりません。
蒸留で、重さを増やさない
生ログを要約・パターン・原則へ蒸留し続けます。記録の量が10倍になっても、判断に使う記憶は薄く速いまま保たれます。
記憶のピラミッド
蓄積した断片は、要約が要約を束ねるピラミッドへ組み上がります。質問は頂上から降りてきて「そのテーマ一帯」をまとめて引き当てます。底辺の総当たりは、もう起きません。
粗く絞り、精密に読む
まず軽量な圧縮索引で候補を一気に絞り、残った少数だけを元の精度で読み直します。語句の検索と意味の検索は順位で融合され、互いの取りこぼしを補い合います。
summary pyramid · two-pass retrieval · access-aware search · memory distillation
Citation Trace
すべての回答に、たどれる出典。
「それらしい回答」と「使える回答」の差は、たどれるかどうかです。Marianの回答には根拠となった記録への参照が付き、長い資料は該当ページまで直接たどれます。そして回答の質そのものを数値で監視し、劣化はリリース前に止めます。
出典つき
every answer cited
ページ単位
pinpoint sources
根拠率
groundedness watched
品質ゲート
guarded releases
出典トレース
回答のどの一文が、どの記録のどの記述に基づくのか。すべての回答に出典が付き、ワンクリックで原文へ戻れます。出典は飾りではなく、回答を検証するための動線です。
ページまで、まっすぐ
数百ページの資料でも、引用は該当ページを直接指します。「たしかどこかに書いてあった」を最初から探し直す時間を、ゼロにします。
根拠率を監視
回答のうち、出典に裏づけられた主張がどれだけあるか——「根拠率」を継続的に計測します。裏づけの薄い回答は、印象ではなく数値として表面化します。
品質ゲート
検索や記憶の仕組みに変更が入るたび、取りこぼしの少なさと出典の正確さを自動で再計測します。基準を割る変更は、本番に届く前に止まります。
Evidence · 実装で答える
主張のうしろに、計測器がある。
夜間の統合も、コストも、回答品質も、画面の中で動いている実物の計測対象です。値は実行の一例。計測器そのものは本番実装です。
組織の睡眠
agent log> memory-consolidation · daily 03:00
> 3 groups scanned · 2 promoted to long-term
> idempotent: re-run yields identical result
コストの計測
telemetry> embed.tokens · 412,800 tok · $0.062
> ask.tokens · 96,400 tok · $0.038
> sink: marian_telemetry_events
品質ゲート
ci eval> eval:rag — recall@10 0.92 · nDCG 0.88
> groundedness 0.94 · citation 0.96 — PASS
> slo p95 — within target
Yours to Keep
記憶は、
ここに溜まる記憶は、Marianのものではなく、あなたのものです。中身は独自形式に閉じず、いつでも素のファイルとして取り出せます。そして同じ保管庫に、ターミナルからも、あなたのAIエージェントからも届きます。
plain markdown
素のMarkdown
ノートの実体は、どのエディタでも開ける標準のMarkdownファイルです。[[リンク]]もただのテキスト。移行も、バックアップも、バージョン管理も、あなたの自由です。
vault cli
ターミナルから同じ保管庫
作成・検索・グラフ・タスク抽出をコマンドラインから。オフラインでも動作し、毎日のスクリプトやワークフローに組み込めます。画面を開かなくても、記憶は溜まります。
agent memory
エージェントの長期記憶になる
あなたのAIエージェントは、この保管庫を長期記憶として読み書きできます。鍵のスコープと流量の制限を備えた、組織で使うための接続口を用意しました。
quick capture
ポケットから放り込む
スマホの共有メニューから1タップで取り込み、音声メモはそのまま文字になります。放り込んだ瞬間に、名前づけ・分類・タグづけの提案までが終わっています。
FAQ
よくある問い。
Q普通のノートアプリと何が違いますか？
保存ではなく、想起を設計しています。記録はエピソードとして関連づけられ、夜のあいだに統合され、手掛かりから引き出せる記憶になります。ノートはその入口にすぎません。
QいわゆるRAGと何が違いますか？
RAGは「質問文に似た断片」を返します。Marianはそれに加えて、結末・人物・時期を共有する経験を連想でたどります。検索が外した文脈を、想起が拾います。
QAIの回答は信用できますか？
すべての回答に出典が付き、原文へ一歩で戻れます。根拠率と引用精度は継続的に計測され、基準を割る変更は本番に届く前に止まります。
Qデータはいつでも持ち出せますか？
ノートの実体は標準のMarkdownファイルです。CLIからもAPIからも同じ保管庫にアクセスでき、全量をいつでも取り出せます。ロックインはありません。
Q自分のAIエージェントから使えますか？
スコープ付きトークンを発行し、APIまたはMCP経由で読み書きできます。あなたのエージェントの長期記憶として機能します。
Q記憶が増えると遅くなりませんか？
なりません。候補は圧縮索引と要約ピラミッドで先に絞り込むため、探索量は「いま必要な作業集合」に比例します。知識の総量には比例しません。
Googleログインで、ワークスペースへ。
cloud vault
Ready to open your workspace
トップページでGoogleログインを選ぶと、認証完了後にワークスペースへ遷移します。LPへ戻って迷うのではなく、すぐにメモ、調査、AI文脈を積み上げ始められます。
Supabaseのブラウザ認証情報が設定されている環境ではOAuthが有効になります。未設定のローカル環境では、ボタンを無効化して状態を明示します。