デバイス上で蒸留
AI 会話は自己完結した事実へ蒸留され、分類、暗号化、署名され、同期前にローカルへ保持されます。
- 会話の検知は AI 記憶フローに限定
- 事実蒸留と分類はクライアント側で実行
- AES-256-GCM エンベロープとデバイス署名
AI はあなたを覚えます。その記憶は、あなただけのものです。 MemChain は個人の文脈を暗号化されたローカル優先の記憶に変え、保存ノードへ可読データを渡さずにデバイス間で同期します。
同期前に会話を蒸留
暗号文 + ブラインド索引
ノードは事実を見ない
AeroNyx はばらばらのツール群ではありません。プライバシーネットワークは暗号化された作業が移動する経路を守り、MemChain は人・アプリ・エージェントが覚えるべき文脈を守ります。
各軸をタップして、MemChain の核となる強みを確認:サーバーは記憶を読めない、想起はほぼ瞬時、オフラインでも動く、検索にモデル呼び出しを使わない。
MemChain は暗号文、ブラインド索引、不透明な関係エッジを保存します。保存ノードは同期と順序付けはできますが、事実を読んだり再署名したりできません。
基盤に鍵がないため、プライバシーは方針ではなく設計で強制されます。
サーバーが可読状態を持つため、事業者は通常、記憶を検査・順位付け・移行・露出できます。
MemChain は、デバイス側蒸留、盲化された暗号化保存、ローカル優先召回という三段階のプライバシー経路です。
AI 会話は自己完結した事実へ蒸留され、分類、暗号化、署名され、同期前にローカルへ保持されます。
保存ノードは暗号文、ブラインド索引、クライアント計算のベクトル、不透明な関係エッジだけを受け取ります。記憶を読んだり再署名したりできません。
召回は暗号化ローカル副本から始まり、意味、キーワード、時間、構造化検索を融合します。
ここまでがエンジン。Nyxi はそれを使った姿です。一生あなたを覚えている AI。話したこと、大切な人、計画や約束を覚えているので、同じ説明は二度といりません。
それ、先週話してくれたよね。

会話の例
あなた: 最後に歯医者に行ったのはいつ?
9 月 18 日。虫歯を一本治療したって言ってたよ。
いつ話したかを覚えている
あなた: 私の好きな色は?
まだ聞いてないよ。お母さんが紫を好きだとは聞いたけど。
知らないことは知らないと言う
あなた: 歯医者の話は忘れて。
わかった、忘れたよ。もう話題にしない。
忘れてと言えば忘れる
記憶は最初はオフです。初めての会話で Nyxi が「話してくれたこと、覚えておいていい?」と聞き、同意したときだけ始まります。
覚えた内容は暗号化してあなたの端末に保存され、クラウドのデータベースには置かれません。バックアップノードが受け取るのは、読めない暗号化データだけです。
記憶ページでいつでも、Nyxi が覚えていることや「人生プロフィール」の内容を確認し、修正できます。
「これは忘れて」と言えば、関連する記憶は最初から最後まで削除され、二度と話題にしません。
本当に覚えていることだけをもとに答えます。聞いていないことは正直に覚えていないと言い、作り話はしません。他人のことをあなたのことと取り違えることもありません。
「先週の水曜に何て言った?」「最後に歯医者に行ったのはいつ?」と聞けば、時間をたどって見つけます。
日本語、中国語、英語、韓国語、スペイン語、ロシア語など、多くの言語で覚えて、見つけられます。
Nyxi とあなたの専属秘書は、あなたについての同じ記憶を共有します。Nyxi に話したことは秘書も知っています。秘書とあなたの個別の会話は、その秘書だけのものです。
無料ユーザーは記憶機能をまず試せます。その後メンバーになれば、Nyxi は覚え続け、その間の会話もさかのぼって覚えます。
MemChain は、製品が守り抜ける正確な主張の上に作られています。ノードブラインドな保存と、ローカル優先の想起です。
ノードは記憶を保存しますが読めません。これは見ない約束ではなく、基盤に鍵がないという設計です。
各記憶は暗号化ローカル副本を持つため、召回は速く、回復力があり、ローカル命中時はオフラインでも使えます。
2026年7月の LongMemEval-S 自社測定に基づきます。測定済み結果だけを記載し、未実測のモデル階層予測は主張にしません。
エンドツーエンド暗号化された記憶の制約下で LongMemEval-S により測定。
経済型モデル階層で測定。同じ基準設定で GPT-4o が全履歴を読む場合を上回りました。
召回経路はモデル推論を避け、ミリ秒級に留まります。
検索と順位付けはモデルのトークンを消費せず、モデルは蒸留と回答に使います。
誠実な境界:精度首位や形式的に証明済みのプライバシー証明システムは主張しません。差分はプライバシー、速度、コスト、オフライン召回、ユーザー所有権です。
違いは構造です:誰が記憶を読めるか、召回がどこで起きるか、文脈を持って離れられるか。
いいえ。暗号文とブラインド索引のみ。
通常は読めます。クラウド記憶は可読形式で保存されがちです。
ユーザー端末と盲加密バックアップ。
事業者クラウド。
ローカルまたはノードでミリ秒級。
通常は数百ミリ秒から数秒。
ローカル暗号化副本に記憶があれば可能。
通常は不可。
身分由来の鍵と暗号化同期。
アカウント中心のクラウド同期。
検索にモデル推論は不要。
託管推論やプラットフォーム検索に依存しがち。
MemChain の保存ノードは、暗号学的に記憶を読めません。保持するのは、デバイスで暗号化された暗号文と不可逆なブラインド索引だけです。
記憶の抽出や、記憶を使った回答の際、関連する内容は TEE の中で動く AI モデルが処理します。
製品ページ、ドキュメント、AI 検索エンジンが曖昧なく引用できるよう、意図的に直接書いています。
読めません。MemChain 保存ノードは、デバイスで暗号化された暗号文と不可逆なブラインド索引だけを持ちます。身分由来の鍵がなければ、ノードは記憶内容を復号できません。
主な副本は暗号化された形であなたのデバイスにあります。ノードはクロスデバイス同期と復旧のために暗号化バックアップを保持します。
できます。新しいデバイスは暗号化されたノードバックアップから回填し、ローカル索引を再構築できます。身分バックアップを失うと、暗号化記憶は復旧できません。
使えます。関連する記憶がローカル暗号化副本にある場合、オフライン召回が動作します。
いいえ。記憶は初回利用時の明確な同意が必要で、ユーザーは設定から無効化と削除ができるべきです。
MemChainは長期文脈をポータブル、暗号化、ローカル優先に保ち、人とエージェントがツールをまたいで記憶できるようにします。