PIPIPT

Pipipt Brain

AI製品が動き続け、より良くなり続けるために。

デバイスに、見分けられるパートナーのアイデンティティを。会話を記憶や行動につなぎながら、人が選択権を持ち続ける。これらの力を、改善を続けられる製品にまとめます。

デジタルライフ・製品開発の方向性機能がどのように連携するかを見る ↓
PIPIPT・デジタルライフ自分のパートナーだと分かる存在標準の姿・Pipiptのキツネ
標準の姿であるPipiptのキツネ同じアイデンティティ、続いていく関係。
話したいこと若い頃、よく自転車で海へ行きました。
丁寧に聴く心に残る思い出なのですね。その道のことを聞かせてもらえますか?
この記憶を残しますか?保存、使い道、削除は本人が選びます

パートナー体験の例・静止した姿と事前に用意した会話です。実サービスには接続していません。

製品のアイデアから日常の利用へ、6つの成果

01 製品と関係性を定める

  1. 製品ライフサイクル共通の目的に向けてハードウェア、ソフトウェア、バージョンを整えます。
  2. ユーザー、家族、アプリ操作権、アクセス、関係性を明確にします。

02 やり取りを実際の行動につなげる

  1. 接続と実行環境デバイス、アプリ、クラウド、エッジを連携させます。
  2. AIとのやり取りと振る舞い傾聴、応答、記憶、行動をつなぎます。

03 提供後も改善を続ける

  1. リリースと運用更新、フィードバック、復元を運用に組み込みます。
  2. 信頼と提供の根拠権限、結果、根拠を追跡できるようにします。

体験を支える共通の力

ひとつの基盤から、さまざまな製品の形へ。

図の機能を選ぶと、解決する課題と連携の仕方を確認できます。スマートデバイスは、必要な部分だけを利用できます。

画面を備えたデバイス実際のハードウェアに適応
アプリとユーザーの操作権確認、設定、管理
パートナーロボット声や表現を受け止める身体

Pipipt Brain システムの目標・8つの機能群

機能の目標

体験に合った身体を用意する

製品に必要な体験に合わせ、計算、表示、音声、通信、センシング、保存、電源、プライバシーの部品を組み合わせます。

機能の連携関係・設計目標
必要なやり取り
表示/音声/接続
適したチップとデバイス
MCUファームウェアにはESP32/BK7258の開発経路があります。AndroidとLinuxは別々のデバイス実行環境です。

現在の範囲:ハードウェアの適応対象はBK7258、ESP32ファミリー、Android/Linuxデバイスです。対応するチップ、基板、機能の組み合わせは製品ごとに確認し、すべてのプラットフォームで利用できるとは限りません。

対応環境と機能の説明を見る

ハードウェア構成にはMCUファームウェア、Androidデバイス、Linuxデバイスが含まれます。ESP32とBK7258は特定のチップ・基板の経路であり、完成した製品そのものではありません。

表示とタッチ、マイクと音声出力、Wi-Fi/Bluetooth/4G、カメラや各種センサー、RTC、電源、物理的なプライバシースイッチを確認します。搭載されているもの、対応機能、使用が許可されたものは別々の事実です。

遅延、資源、プライバシーに応じ、クラウド、エッジ、デバイスに処理を分担します。モジュール化は、任意のホットスワップや量産設計の自動生成を約束するものではありません。

機能の目標

傾聴と応答を自然につなぐ

最後まで話せて、途中で口を挟み、自然に続きを話せるようにします。音声、再生、姿の状態を合わせ、古くなった応答を続けないようにします。

機能の連携関係・設計目標
最後まで聴く
理解して応答する
声と表現を合わせる
認識、合成、再生、中断は、対象のハードウェアとネットワーク上で連携する必要があります。

現在の範囲:音声体験は、具体的なハードウェア、ファームウェア、サービス、ネットワークの組み合わせで検証します。基板実験だけでは、全製品の音声体験の完成は示せません。ASR/TTSのプライベート環境への導入は明確な方向性ですが、選んだモデルと環境で、設置、品質、処理能力、復元を個別に受け入れ検証する必要があります。

対応環境と機能の説明を見る

収音、理解、応答、中断、再開まで、会話のひと区切り全体を設計します。丁寧に聴くことが中心であり、話し続けることでは代わりになりません。

表情、動作、口の動きは、実際に聴く・考える・話す状態に合わせます。アニメーションの表示は音声が再生された証明にはなりません。

機能の目標

目的とコストに合った回答へ

製品の用途に合わせてモデルと機能を選び、回答品質、応答時間、データ利用、コストのバランスを明確にします。

機能の連携関係・設計目標
タスク+許可された文脈
モデルの振り分けとポリシー
場面に合った応答
7社のモデルに接続済みです。タスクと製品に応じて選びます。

接続済みの提供元:Qwen、Gemini、DeepSeek、Z.AI、Doubao、Kimi、OpenAI。製品ごとに適したモデルと機能を選びます。

対応環境と機能の説明を見る

会話、画像、知覚、コンテンツなどのタスクに合わせ、モデルの振り分け、ポリシー、製品評価を組み立てます。知識を検索する際も、対象者と許可された用途の範囲を守ります。

クラウド、プライベート環境への導入、ローカル実行は別々の適応経路です。設定できることだけでは、モデル、地域、実行方式の検証にはなりません。

機能の目標

行動に許可と結果を伴わせる

ひとつの依頼を、確認できる行動へ。誰の依頼か、何が許されているか、実際に何が起きたかを明らかにします。

機能の連携関係・設計目標
ひとつの依頼
許可と実行能力の確認
実行+実際の結果通知
依頼の受付、操作の実行、成功の確認は別々の状態です。

現在の範囲:認可とインターフェースの基盤は一部ありますが、ツール間の連携と実行の一連の仕組みは開発中です。

対応環境と機能の説明を見る

エージェントは曖昧な意図を確認します。ツール、MCP、デバイスの操作は、現在の主体、目的、許可、リスク、コンテンツの権利、費用、ハードウェアの能力が認める範囲でのみ実行します。

リスクに応じて許可、拒否、確認依頼を選び、中止、撤回、再試行、失敗を扱います。ツールを発見・設定しても、実行する権限が自動的に与えられるわけではありません。

実行の根拠は、判断や呼び出しと実際の効果を結び付け、完了、一部完了、失敗、未確認を区別します。

機能の目標

人が管理できる記憶で、つながりを続ける

本人が残したい物語や好みを覚えられる製品へ。間違いは訂正でき、使いたくなくなったら利用停止や削除ができるようにします。

機能の連携関係・設計目標
出所のある記憶候補
用途と保存を選ぶ
許可があるときだけ参照
会話の文脈と長期的な個人の記憶は分けて管理します。

現在の範囲:会話の文脈を扱う基盤は限定的にあります。長期記憶とその管理・削除機能は、開発と検証を続けています。

対応環境と機能の説明を見る

現在の文脈、会話履歴、長期的な個人の事実、関係の参照、企業の知識は別々に管理します。個人の記憶は、全会話を無期限に保存したり、企業の知識と混ぜたりすることではありません。

長期記憶は、出所のある候補から始まります。対象者、目的、同意、矛盾、保存期限を確認してから採用し、許された範囲で後の交流に使います。

アプリの操作では、閲覧、訂正、保存期限の設定、収集や利用の停止、撤回、削除を目指します。撤回と削除では、派生した要約、索引、キャッシュも扱う必要があります。子ども向け製品にはより厳しい制限を設けます。

機能の目標

パートナーにアイデンティティと表現を

安定したデジタルライフのアイデンティティを軸に、名前、呼び方、個性、声、2D/3Dの姿、関係性をまとめ、自分のパートナーだと分かるようにします。

機能の連携関係・設計目標
デジタルライフのアイデンティティ
姿/声/個性
デバイス/アプリ/ロボット
別のデバイスに移っても、私的な記憶が自動的に公開されるわけではありません。

現在の範囲:デジタルライフと個別の表現は開発中で、複数のデバイスでもパートナーのアイデンティティを保つことを目指しています。姿、声、端末の互換性は製品ごとに確認します。

対応環境と機能の説明を見る

デジタルライフは、会話、管理された記憶、関係性、許可された行動をつなぎます。姿は表現の層であり、アプリ、画面付きデバイス、ロボットは身体になれます。身体を変えても同じ存在であることは、すべての記憶を無制限に共有することではありません。

本人は、交流のスタイルや、利用権のある声、写真、姿の素材を選べます。家族の姿はその本人ではなく、すべての姿に独立したデジタルライフが必要なわけでもありません。素材をアップロードしても、すぐに完成した対話パートナーができるとは限りません。

アプリはユーザーの操作面であり、交流の場にもなれます。Android/iOSのスマートフォンアプリとAndroidデバイスの実行環境は別々に適応させます。希望する設定と、実際に反映された状態を区別します。

機能の目標

提供後も製品をより良くする

工場設定とリリースから、更新、復元まで。長期運用の責任を製品に組み込みます。

機能の連携関係・設計目標
適用するリリース
運用とフィードバック
更新、確認、復元
更新リクエストを送っても、デバイスが更新済みとは限りません。

現在の範囲:使用量管理と更新インターフェースの基盤は一部あります。端末更新、障害復旧、量産対応には実機検証が必要です。

対応環境と機能の説明を見る

ハードウェアとソフトウェアのバージョン、互換性、工場設定、リリース手順を管理します。更新前に条件を確認し、更新後に実際のバージョンと効果を確かめます。

使用量、割り当て、費用、障害、復元を、具体的な製品と実行の事実に結び付け、次の改善に生かします。

機能の目標

信頼を日常の機能にする

誰が何のために情報を使い、いつ停止できるのかを本人が理解できるように。製品が何を実行し、何が未完了かを、チームが説明できるようにします。

機能の連携関係・設計目標
本人とデータの用途
権限+必要最小限の記録
結果と範囲を追跡可能に
信頼は製品体験全体に関わります。

現在の範囲:一部の本人確認、認可、エンジニアリングの経路は確認できます。製品全体のプライバシー、安全性、信頼性の受け入れ検証は未完了で、認証や全面的な法令適合の表明ではありません。

対応環境と機能の説明を見る

現在の同意、コンテンツや肖像の権利、用途、保存、アクセスの範囲を、やり取りや行動に反映します。安全性や法令適合の要件は、実際の製品、地域、リリース範囲に即して適用します。

成人や高齢者は、自ら決定する権利を持ち続けます。家族や介護の関係が、すべての権限を自動的に与えるわけではありません。子どもの場面では、該当する保護者のルールと、より厳しい制限を使います。

必要な実行の事実だけを残し、私的な原文や原素材は最小限にします。通常のログだけに頼らず、実際の効果、権限の変更、失敗、復元を確かめます。

すべての層を通してアイデンティティと権限・データとコンテンツの権利・プライバシー操作・必要な実行の根拠

7社のモデルに接続済み。製品に合わせて選べます。

千问 Qwen導入済み・稼働可能
Gemini導入済み・稼働可能
DeepSeek接続済み
智普 Z.AI接続済み
豆包 Doubao導入済み・稼働可能
Kimi接続済み
OpenAI導入済み・稼働可能
モデルの選び方と導入方式

7社すべてに接続済みです。Qwen、Gemini、Doubao、OpenAIは実際に導入し、稼働可能です。製品や利用場面に応じてモデルを選べます。

モデルのバージョン、地域、能力、導入方式はプロジェクトごとに設定します。クラウド接続とプライベート環境への導入は別の選択です。

日々の暮らしに機能をつなぐ

話したいと思えるひと言から、続く寄り添いへ。

例:高齢者が、若い頃に自転車で海へ行った話をします。下の段階を選び、傾聴、応答、行動、記憶、継続的な運用がどのようにつながるか体験できます。

操作体験の例です。モデルへの接続、録音、データの保存や送信は行いません。言語切り替えや再読み込みでリセットされます。

リアルタイム音声

まず聴き終え、次のひと言を受け止める

ロボットは話を聴いてから、その気持ちに応えます。本人が話を足したら、古い応答は新しい言葉に場所を譲ります。姿の状態は実際の会話の順番に従います。

親しみは、安定した表現と丁寧な応答から生まれます。話し続けたり、聞いていない経験まで知っているふりをしたりすることではありません。

同じキツネのパートナー
同じ存在であり続け、選択権はあなたに標準の静止した姿・実際の音声再生はありません
聴いている話「若い頃、よく自転車で海へ行きました。」
パートナーの状態・例傾聴中。まず最後まで聴きます。
モデルとポリシー

同じパートナーでも、応答には範囲がある

場面、許可された文脈、製品のルールに基づき、モデルや答え方を選びます。思い出す内容は、使用が許された記憶に基づく必要があり、本人の経験を作り上げてはいけません。

家族の写真や声を使う場合、先に素材の権利と利用範囲を確かめ、仮想の対話表現であることを明確に示します。

使用できるもの現在、参照が許可された記憶の例はありません。
使用できないもの他の人の私的な記憶、許可のない素材
応答の経路
現在の話題
許可された文脈+ポリシー
場面に合った回答
モデルを選んでも、データの利用範囲は変わりません。
応答の例固定の例を表示できます。実際のモデルは呼び出しません。
エージェントと製品の動作

受け付けたことと、終わったことは違う

「前に残した話を再生して」と言われたら、まずどの話かを確認し、現在の権限、内容、デバイスの状態を確かめます。実行後は実際の結果を伝えます。

依頼を受け取ること、サーバーで処理すること、デバイスが実行すること、本人に実際に聞こえることは別の事実です。結果が不確かなまま、完了したふりをしてはいけません。

本人の依頼「前に残した話を再生して。」
許可
本人の確認待ち
デバイスの結果
操作例のリクエストはまだ送っていません
実行結果通知の例許可待ちです。受付は完了を意味しません。

このページは許可と実行結果のシミュレーションです。デバイスの操作や音声の再生は行いません。

記憶と文脈

物語を残しても、選ぶ権利は本人に

まず今の気持ちに応え、それから出所のある記憶候補を示します。本人または適切な決定主体が保存の可否と用途を選び、後から確認、訂正、利用停止、削除できるようにします。

長期記憶や別の身体からの参照は開発目標です。デバイスを変えても、私的な記憶がすべて自動的に開放されるわけではありません。

出所のある記憶候補

本人の話:若い頃、よく自転車で海へ行きました。
記憶の状態・例未保存です。残すかどうかは本人が決めます。

長期記憶、訂正、削除の波及までを含む一連の仕組みは、なお開発・検証の目標です。ここでの状態は現在のページ内だけに存在します。

ライフサイクル

バージョンが変わっても、製品との関係は続く

対応する身体で同じアイデンティティを保ち、実際のハードウェア能力に応じて表現します。更新後は設定、権限、動作を確認し、不具合があれば復元して結果を正確に伝えます。

デバイス間の継続性とバージョンの復元は、組み合わせごとの検証が必要です。非対応の表現を、設定が反映されたように表示してはいけません。

リリース目標1.1
デバイス確認済み1.0
更新の状態・例例のデバイスは現在1.0です。更新の開始を待っています。

機能を日常に生かす

これらの力が、ひとつのデバイスになるまで。

製品サンプルで機能の連携を理解できます。お客様のハードウェア、アプリ、チームへの導入では、モデル、機器適合、展開範囲を製品ごとに確認します。

子どもに寄り添う AI ロボットの製品イメージ。画面の「07:30、12月12日 木曜日」は表示例で、現在の日時ではありません。
製品設計の実践子どもに寄り添う AI ロボット ↗
01/デバイスが適切にきっかけを伝える02/子どもが実際の行動を始める03/保護者が範囲を設定する

製品設計の実践:実際の行動を軸に、デバイス、保護者アプリ、AIの役割を整えます。

製品の形と役割分担の例
リビングに置かれた空間AIスピーカーのコンセプト
製品を探る方向性空間AIスピーカー ↗
01/音が空間の体験を形づくる02/姿が目に見える応答を届ける03/デバイスがやり取りを受け止める

製品の方向性:音と仮想の表現が一緒につくる空間体験を探ります。

製品の形と役割分担の例

シニアの暮らしに寄り添う体験や若者の個性表現にも、それぞれの場面に合わせて機能を組み合わせられます。

デジタルライフ、長期記憶、端末をまたぐ姿、エージェントの完全な実行、ユーザーの権利操作は、引き続き開発目標です。利用できる範囲は製品、基板、ファームウェア、サービスのバージョンで変わります。

ハードウェア対応と現在の進捗
BK7258
特定基板の実験を通過

特定の BK7258 基板とファームウェアの実験記録があります。量産検証は未完了です。

ESP32-C3
基礎実験を検証済み

ESP32-C3 + ES8311 にはビルド・書き込み・起動の記録があります。音声機能全体、ネットワーク接続、遠隔更新には追加検証が必要です。

ESP32-S3
ハードウェア設計の候補

ESP32-S3 を使う子どもの生活習慣向け製品は、まだハードウェア設計段階です。完成機と量産の検証は未完了です。

Android/Linuxデバイス
構成と適応の目標

Android/Linuxデバイスへの適応経路です。機種、OSバージョン、機能範囲はプロジェクトごとの確認が必要です。

プラットフォームとサービス
一部の機能基盤は整備済み

会話の文脈、モデル方針、認可、使用量、更新インターフェースの基盤は一部あります。エージェント全体、長期記憶、完成機の機能には、引き続き開発と検証が必要です。

各プロジェクトで使う基板、ファームウェア、サービスのバージョンごとに適応範囲を確認します。

あなたの製品とチームにつなぐ

今あるものから始め、必要な力を補う。

既存のハードウェア、アプリ、ブランドのキャラクター、コンテンツが出発点になります。基盤、音声認識、音声合成について、それぞれクラウド、プライベート、ハイブリッドの導入を計画できます。

すでにある資産

  • ハードウェアとデバイス
  • アプリと開発チーム
  • キャラクター、声、コンテンツの権利
適した導入方式を選ぶクラウド/プライベート/ハイブリッド

接続するサービス

基盤アイデンティティ、記憶、エージェント、製品サービス
ASR音声認識は独立したプライベート環境に適応可能
TTS音声合成は独立したプライベート環境に適応可能

導入と責任分担

  • クラウド/プライベート/ハイブリッド
  • データの流れとアクセス範囲
  • 受け入れ検証、運用、継続更新

プライベート環境への導入は、プロジェクトごとに適応と受け入れ検証を行う方式です。モデルのライセンス、計算資源、ネットワーク、運用責任を確認する必要があります。クラウドモデルに接続できても、そのモデルをプライベート環境に導入できるとは限りません。