最終更新: 2025-10-13 (JST)
ZIKUUでは、教育現場と地域コミュニティの課題を実装ベースで解決するために、LLM（大規模言語モデル）とWeb基盤を掛け合わせ、AIを社会実装するための研究を行っています。現場で動くものを小さく作り、使いながら育てる——それがZIKUUの流儀です。
トピック一覧
- LLMを使う研究：AIコーチ / ツッコミ名人 / gpt-oss-chat / LLMオーケストレーション / KAGURA / AI塾長
- 関連プロジェクト：コミュニティDX / ZIKUU Web Architecture（ZWA）
01｜AIコーチ（LLM）
- ねらい：Discord等の短文投稿から“今日の一言”を拾い、個別の振り返りアドバイスを即時生成。学習ログを貯めて、次の行動を後押しします。
- ポイント
- Test Modeあり：特定日(JST)を指定して、ingest→タグ付け→アドバイス保存を一気通し
- ミニダッシュボード：投稿/アドバイス/ラベル/Runログの読み取り最小版
- プリセット連動：推論用プリセットをAPI経由で切り替え可能（警告付き不一致許容）
- 進捗：PoC運用中
- 最終成果物：コミュニティDXセットへ組み込んで配布
02｜ツッコミ名人（LLM）
- 狙い：雑談を学びの機会に。
場を和ませるツッコミと建設的なツッコミを付けるボット。テンポよく、でも優しい指摘。 - ポイント
- LLMによる文脈理解と感情トーン制御
- 過剰指摘を防ぐルールベース＋学習的調整
- 進捗：アーキテクチャー設計中
- 最終成果物：独自オープンソースライセンスで配布
03｜gpt-oss-chat（LLM）
- ねらい：ChatGPTに機能的に等価で、オープンソースだけで構築された質問応答・リサーチ補助システム。
コミュニティーに「知を得るための道具」を提供します。 - ポイント
- LLMサーバー（Ollama等）＋軽量Web UI構成
- チームで使えるプリセット管理／履歴保存
- 進捗：継続改善中
- 最終成果物：独自オープンソースライセンスで配布
04｜LLMオーケストレーション（LLM）
- ねらい：複数のエージェントを役割ごとに協調動作させる“AIオーケストラ”の研究。
それぞれのAIが専門領域（Critic, Narrator, Coordinatorなど）を担当し、対話的に結論を導きます。 - ポイント
- 軽量合議モデル：extract_keypoints()で要点抽出→要約→統合
- 並列→要約→統合の流れで暴走や重複を防ぐ
- 論文あり（理論的背景とアーキテクチャーを整理済み）
- 進捗：研究継続中（PoC版あり）
- 最終成果物：論文
05｜KAGURA（LLM × 体験設計）
- ねらい：日本神話「天岩戸」をモチーフに、光・音・間を可感化する舞台としてのAI体験を構築。
- Phase 1：データ・履歴保存設計（SQLiteスキーマ、再現性重視のラウンド定義）
- Phase 2：演出拡張（Web Audio + Canvas/WebGL、Narrator→Coordinatorの演出順）
- 進捗：Phase 1/2 仕様ドラフト完了、実装はPoC段階へ
- 最終成果物：論文とデモアプリケーション
06｜コミュニティDX（関連基盤）
- ねらい：VPN / DNS / 逆プロキシ / ファイル連携(Nextcloud)/文書管理などを統合し、小規模コミュニティのデジタル基盤を“セット”で提供。
- ポイント
- Traefikによるルーティングと認証制御
- OMVを中心としたストレージ構成
- WireGuard / dnsmasqによるネットワーク統合
- 進捗：本番運用中
- 最終成果物：独自オープンソースライセンスで配布
07｜ZIKUU Web Architecture（ZWA）（関連基盤）
- ねらい：かつて NeXT／Apple が WebObjects／OpenStep で実現した「UI・データ・通信・状態管理・分散通知の統一的世界観」を、現代の Web 技術（React／Next.js／GraphQL／Socket.io／Prisma 等）の上で再構築するための思想的アーキテクチャ憲章。技術の寄せ集めではなく、世界観と美意識で貫かれた構造を取り戻すことを目的とする。
- ポイント
- 技術ではなく思想を中心に据える
- ドメインモデルを中核に据える
- 通知と同期は観測可能な統一機構で扱う
- クラス設計は大粒度・少数・共通拡張点
- 設計はパターンの寄せ集めではなく思想の身体化
- 進捗：ZIKUU Web Architecture Charter として文書化済み
- 論文あり（思想・構造・教育的応用を整理）
- 最終成果物：論文
08 | AI塾長（LLM）
- ねらい：塾長の分身を作り、口調、知識、経験を次世代に残す
- ポイント：
- 日頃の活動から自動的にデータを収集
- データセットやRAG用ベクターの自動作成
- LLMのファインチューニングを自動実行
- 進捗：概念仕様作成中
- 最終成果物：塾内実運用、汎用化後に独自オープンソースライセンスで配布
参加・お問い合わせ
- 関心のある方は、お問い合わせフォームまたはDiscordへどうぞ。
- 見せられる範囲の仕様書／検証ログ／論文PDFは順次公開予定です。