写真=Weeklay創業者のユン・ジュヒョン氏。自ら開発したAI連動の電子ペーパー額縁を紹介する

Weeklayは、PC内で完結するローカルAIエージェント「Aullo」を公開した。クラウドに接続せず、個人データを外部に送信しない設計が特徴だ。独自開発の「CommanderAI」が複数の軽量モデルを統括し、クラウド型の汎用AIでは対応しにくいパーソナライズ需要を取り込む考えだ。

Weeklay創業者のユン・ジュヒョン氏はDigitalTodayのインタビューで、「ローカルAIが汎用AIの性能を上回るのは容易ではないが、パーソナライズの領域では十分に勝負できる」と述べた。オープンソースの大規模言語モデル(LLM)の進化が想定を上回るペースで進んでおり、ローカルAIの事業機会が広がっているとの見方を示した。

AulloはPCにインストールして使うローカルAIエージェントプラットフォーム。完全にローカル環境で動作し、Web監視、画像生成、ファイル整理、文書要約、業務自動化などを自然言語の指示で実行できる。韓国の開発者コミュニティでは「K-OpenClaw」とも呼ばれ、利用者の間で関心が高まっているという。

製品の中核となるのは、Weeklayが独自開発したCommanderAIだ。Google Gemmaなど複数の軽量モデルを束ね、ユーザーの指示内容に応じてどのモデルに処理を割り当てるかを判断する。クラウドサーバーを介さずPC内だけで処理するため、個人データが外部に出ない点も訴求する。

Aulloは、OllamaのようなローカルLLMランタイムとオープンソースモデルを単一のインストールファイルで提供する。別途ランタイムを導入したりモデルを個別設定したりする必要がなく、すぐに使い始められる。Weeklayは、OpenClawと比べて設定の複雑さを抑え、一般ユーザーでも導入しやすくしたとしている。

ユン氏は2025年1月にAulloの構想に着手し、今回製品として公開した。「当時はローカルAI基盤の製品が市場に普及するまで3〜4年はかかると見ていたが、オープンソースLLMの進化が予想以上に速く、普及時期は前倒しになる」と話す。「クラウド基盤AIが届きにくい領域、つまり個人データとローカル学習に集中している」とも語った。

WeeklayはAulloの投入に先立ち、カラー電子ペーパー方式のAI連動型ハードウェアも開発してきた。ただ、戦争の影響で物流費が急騰したことから、ハードウェアの発売はいったん見送った。現在はソフトウェアであるAulloの開発を優先している。

Aulloの利用にあたっては、ユーザーがソフトをダウンロードした上で、自身のデータを取り込んで学習させる必要がある。学習時間はデータ量に応じて数時間から1日程度かかるという。

また、Aulloには「Aullet」と呼ぶ共有機能も用意した。ユーザーがダウンロードして学習させたエージェントを他者に提供できる仕組みで、ユン氏は「自分が作ったAIを外部に公開するための機能だ。配布されたAIを別の人が使っても、基盤となる学習データそのものは見られない」と説明した。

ユン氏がAulloで描くのは、1人の利用者が複数のAIエージェントを使い分ける世界だ。職場、家庭、宗教空間など文脈によって振る舞いが異なるように、AIも場面ごとに別のエージェントを持てるようにする構想という。AI同士が質問と応答を交わしながら自己学習する「AI間の集合知」機能も、年内の開発を目指している。「人は決して1つのAIだけを置こうとはしない。状況と文脈に合うエージェントを作り、必要な場所で使えるようにしたい」と話した。

Weeklayは、KAISTの電算学科やNexon出身のエンジニアを中心に構成され、歯科医出身のAIエンジニアなど多様な人材が集まっているという。本社は米シアトルに置く。ユン氏は「最初からグローバルを前提にしていた」とした上で、「まず韓国で製品を検証し、その後グローバルに拡大したい」と述べた。

OpenClawとの差別化については、「OpenClawは自由度は高いが、きちんと使いこなせる人は多くない」と指摘。Aulloでは、インストールや設定のハードルを下げ、一般ユーザーでも扱える「真のローカルAIエージェント」を目指すとしている。

収益モデルは現時点で固めていない。ユン氏は「ビジネスモデルを先に決めてから製品を作ろうとすると、製品が出てこない」と話す。現在は、Nexonでプラットフォームディレクターを務めていた当時の上司らからエンジェル投資を受けて事業を運営しており、機関投資家からの出資は受けていないという。「投資家の側から先に連絡が来る状態を目指したい」とも語った。

並行して開発しているカラー電子ペーパーのハードウェアについては、サブスクリプションモデルを構想している。デバイス寿命が約7年であることを踏まえ、長期の顧客生涯価値(LTV)を見込める設計にする考えだ。Aulletを通じたAIマーケットプレイスの収益化も、今後の検討課題に挙げた。

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