あなたの祖母、教授、そして10代の若者に量子物理学を説明すると想像してください。あなたはそれぞれに対して同じ言葉や例、ペースを使わないでしょう。誰と話しているかに応じて、直感的にコミュニケーションを調整します。これこそが、今日の大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに欠けているものであり、それを解決するためにPlastic Labsが新たに立ち上げたプラットフォーム、Honchoの核心的な問題です。4月11日、AIスタートアップのPlastic Labsは、Variantが主導した$5.35百万のPre-Seed資金調達ラウンドを完了したことを発表しました。White Star Capital、Betaworks、Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft、Differential Venturesも参加しています。Scott Moore、NiMA Asghari、Thomas Howellなどのエンジェル投資家もこのラウンドに加わりました。同時に、同社はパーソナライズされたAIアイデンティティプラットフォームであるHonchoの早期アクセスを開始し、LLMアプリケーションがついにユーザーを理解できるようになる重要な節目を示しました。## 真のパーソナライズ化の必要性が高まるLLMアプリケーションLLMを搭載したソフトウェアの爆発的な成長は、予期せぬ問題を引き起こしています：これらのアプリケーションは強力ですが、根本的に非個人的です。治療アシスタントはあなたの感情状態やコミュニケーションスタイルを理解する必要があります。教育のチューターはあなたの最適な学習方法を認識しなければなりません。ショッピングの相棒はあなたの好みや閲覧パターンを理解すべきです。しかし、多くの開発者は標準的な解決策のない断片化された環境の中でこれらのアプリケーションを構築しています。現在、チームは会話ログに埋もれたユーザーデータを保存し、必要に応じて取り出す臨時のシステムを組み合わせている状態です。各組織は基本的にゼロから始め、自分たちのユーザーステート管理インフラを構築しています。その結果、業界全体でエンジニアリングの無駄が生まれ、同じことを繰り返すチームが数多く存在します。さらに悪いことに、ベクトルデータベースや検索強化生成（RAG）などの高度な手法を用いても、過去の会話を表面化させることしかできません。ユーザーのコミュニケーションの好み、学習パターン、感情のトリガー、性格のニュアンスといった深い特徴を真に捉えることはできません。治療アプリ、教育アシスタント、読書プラットフォーム、eコマースツールはすでにHonchoのクローズドベータの待機リストに並んでいます。複数のシナリオにわたる何百ものアプリケーションが、同じボトルネックを認識しています。## Honchoの認知科学アプローチがゲームチェンジャーとなる理由ここでHonchoが登場し、転換点となります。このプラットフォームは、開発者が最初からユーザーモデリングインフラを構築することなく、直接LLMアプリケーションに統合できる即時利用可能なソリューションとして機能します。接続されると、従来の方法よりもはるかに多くのニュアンスを捉えたリッチで持続的なユーザープロファイルにアクセスできるようになります。この違いの核心は、プラットフォームの基盤にあります。Honchoは認知科学から借用した高度な技術を活用しています。会話履歴を単に保存したり、ユーザーのインタラクションをベクトルデータベースに埋め込むだけでなく、実際にユーザーが誰であるかの深いモデルを構築します。これらのプロファイルは自然言語でクエリ可能であり、個々のユーザーの特性に基づいて、LLMアプリケーションが動的に振る舞いやトーン、コミュニケーションアプローチを調整できるようになります。エンジニアリングの観点からは明らかです：Honchoはユーザーステート管理の複雑さを抽象化し、開発チームがインフラではなくコアアプリケーションロジックに集中できるようにします。しかし、その影響は単一アプリケーションの利便性を超えています。Honchoによって生成される豊かで抽象的なユーザープロファイルは、長い間業界が追い求めてきたもの、すなわち真に相互運用可能な共有ユーザーデータ層への道筋を作り出します。## 共有データ層の問題：なぜ過去の試みは失敗したのか歴史的に、共有ユーザーデータ層を作ろうとした試みは二つの根本的な理由でつまずいています。**第一に、相互運用性の壁。** 従来のユーザーデータは特定のアプリケーションコンテキストに密接に結びついており、プラットフォーム間での移行が困難です。Xのソーシャルネットワークは、あなたがフォローしている人によって定義されており、LinkedInのあなたのプロフェッショナルネットワークにはほとんど価値がありません。データは翻訳されません。Honchoは、どのLLMアプリケーションでも通用するより高次の、より普遍的なユーザートレイトをキャプチャします。例えば、教育プラットフォームがあなたの学習方法をアナロジーを通じて最もよく学習することを発見した場合、その洞察はあなたの治療アシスタントにも価値をもたらし、ストーリーテリング技術を使ってより効果的にコミュニケーションを取ることが可能になります。同じ特性は、全く異なるユースケースにも適用されます。**第二に、コールドスタート問題。** 以前の共有層は、早期採用者が即時の利益を見出せなかったため、普及しませんでした。価値のあるユーザーデータを生成するために必要な最初のアプリケーションを引きつけるには、まだ存在しないネットワークを約束する必要がありました。Honchoは、この「鶏と卵」のダイナミクスを回避し、まず個々のアプリケーションの「一次問題」を解決します。十分なアプリケーションが接続されると、ネットワーク効果が自然に生まれ、「二次問題」が自己解決し始めます。新しいアプリケーションは、最初から豊富なユーザープロファイルを引き継ぎ、成長する知能層にアクセスできるため、コールドスタートの摩擦に直面しません。## インフラ構築：Plastic Labsの戦略的ロードマップ同社の戦略は、この段階的アプローチを反映しています。最初は、個々のアプリケーションのコアとなるユーザーステート管理の課題解決に焦点を当てます。採用が拡大し、より多くのアプリケーションがHonchoに接続されるにつれて、段階的に共有データ層を導入していきます。この共有層は、ブロックチェーンの仕組みを活用したインセンティブ構造を導入しています。アプリケーションは、層の早期所有権を獲得し、その成長とネットワーク価値を共有します。同時に、ブロックチェーンの分散型アーキテクチャにより、システムの信頼性と透明性が保たれ、中央集権的なゲートキーパーが過剰な価値を搾取したり、作成した共有データを利用した競合製品を開発したりすることを防ぎます。このアプローチは、Bloomという個別指導型チャットアプリの開発経験から得た教訓を反映しています。Plastic Labsのチームは、学生の学習スタイルや個別の学習ニーズを真に理解せずに知的な指導を構築することのフラストレーションを実感しました。Honchoは、この洞察から直接生まれたものであり、すべてのLLMアプリケーション開発者が最終的に直面する根本的な制約を認識しています。## 今後の展望：シングルアプリからネットワーク効果へ依存症回復コーチング、教育チューター、読書支援、eコマースプラットフォームなど、何百ものアプリケーションがすでにHonchoの待機リストに登録されています。各々が異なるユースケースとユーザーベースを持ちますが、共通しているのは、「実際に誰と話しているのかを理解する」LLMアプリケーションの必要性です。リード投資家のVariantと、Honchoのビジョンを明確にした法務顧問のDaniel Barabander氏は、Plastic Labsが成し遂げたことを認識しています。彼らは、AI駆動型ソフトウェアのユーザーモデリングにおいて実績のあるチームであり、今やインフラをリリースし、全体のLLMアプリケーションエコシステムのパーソナライズ化を再構築し得るものです。LLMアプリケーションにおけるパーソナライズの課題はもはや理論的なものではなく、真に役立つコンテキスト付きAI体験の創出を制限する中心的なボトルネックとなっています。Honchoは、この問題に規模の面でも取り組む最初の広く利用可能なソリューションを示しており、実際にユーザーを理解する超個別化されたLLMアプリケーションの新時代を切り開く可能性があります。
チャット履歴を超えて：HonchoがLLMアプリのパーソナライゼーション課題を解決する方法
あなたの祖母、教授、そして10代の若者に量子物理学を説明すると想像してください。あなたはそれぞれに対して同じ言葉や例、ペースを使わないでしょう。誰と話しているかに応じて、直感的にコミュニケーションを調整します。これこそが、今日の大規模言語モデル（LLM）アプリケーションに欠けているものであり、それを解決するためにPlastic Labsが新たに立ち上げたプラットフォーム、Honchoの核心的な問題です。
4月11日、AIスタートアップのPlastic Labsは、Variantが主導した$5.35百万のPre-Seed資金調達ラウンドを完了したことを発表しました。White Star Capital、Betaworks、Mozilla Ventures、Seed Club Ventures、Greycroft、Differential Venturesも参加しています。Scott Moore、NiMA Asghari、Thomas Howellなどのエンジェル投資家もこのラウンドに加わりました。同時に、同社はパーソナライズされたAIアイデンティティプラットフォームであるHonchoの早期アクセスを開始し、LLMアプリケーションがついにユーザーを理解できるようになる重要な節目を示しました。
真のパーソナライズ化の必要性が高まるLLMアプリケーション
LLMを搭載したソフトウェアの爆発的な成長は、予期せぬ問題を引き起こしています：これらのアプリケーションは強力ですが、根本的に非個人的です。治療アシスタントはあなたの感情状態やコミュニケーションスタイルを理解する必要があります。教育のチューターはあなたの最適な学習方法を認識しなければなりません。ショッピングの相棒はあなたの好みや閲覧パターンを理解すべきです。しかし、多くの開発者は標準的な解決策のない断片化された環境の中でこれらのアプリケーションを構築しています。
現在、チームは会話ログに埋もれたユーザーデータを保存し、必要に応じて取り出す臨時のシステムを組み合わせている状態です。各組織は基本的にゼロから始め、自分たちのユーザーステート管理インフラを構築しています。その結果、業界全体でエンジニアリングの無駄が生まれ、同じことを繰り返すチームが数多く存在します。さらに悪いことに、ベクトルデータベースや検索強化生成（RAG）などの高度な手法を用いても、過去の会話を表面化させることしかできません。ユーザーのコミュニケーションの好み、学習パターン、感情のトリガー、性格のニュアンスといった深い特徴を真に捉えることはできません。
治療アプリ、教育アシスタント、読書プラットフォーム、eコマースツールはすでにHonchoのクローズドベータの待機リストに並んでいます。複数のシナリオにわたる何百ものアプリケーションが、同じボトルネックを認識しています。
Honchoの認知科学アプローチがゲームチェンジャーとなる理由
ここでHonchoが登場し、転換点となります。このプラットフォームは、開発者が最初からユーザーモデリングインフラを構築することなく、直接LLMアプリケーションに統合できる即時利用可能なソリューションとして機能します。接続されると、従来の方法よりもはるかに多くのニュアンスを捉えたリッチで持続的なユーザープロファイルにアクセスできるようになります。
この違いの核心は、プラットフォームの基盤にあります。Honchoは認知科学から借用した高度な技術を活用しています。会話履歴を単に保存したり、ユーザーのインタラクションをベクトルデータベースに埋め込むだけでなく、実際にユーザーが誰であるかの深いモデルを構築します。これらのプロファイルは自然言語でクエリ可能であり、個々のユーザーの特性に基づいて、LLMアプリケーションが動的に振る舞いやトーン、コミュニケーションアプローチを調整できるようになります。
エンジニアリングの観点からは明らかです：Honchoはユーザーステート管理の複雑さを抽象化し、開発チームがインフラではなくコアアプリケーションロジックに集中できるようにします。しかし、その影響は単一アプリケーションの利便性を超えています。Honchoによって生成される豊かで抽象的なユーザープロファイルは、長い間業界が追い求めてきたもの、すなわち真に相互運用可能な共有ユーザーデータ層への道筋を作り出します。
共有データ層の問題：なぜ過去の試みは失敗したのか
歴史的に、共有ユーザーデータ層を作ろうとした試みは二つの根本的な理由でつまずいています。
第一に、相互運用性の壁。 従来のユーザーデータは特定のアプリケーションコンテキストに密接に結びついており、プラットフォーム間での移行が困難です。Xのソーシャルネットワークは、あなたがフォローしている人によって定義されており、LinkedInのあなたのプロフェッショナルネットワークにはほとんど価値がありません。データは翻訳されません。Honchoは、どのLLMアプリケーションでも通用するより高次の、より普遍的なユーザートレイトをキャプチャします。例えば、教育プラットフォームがあなたの学習方法をアナロジーを通じて最もよく学習することを発見した場合、その洞察はあなたの治療アシスタントにも価値をもたらし、ストーリーテリング技術を使ってより効果的にコミュニケーションを取ることが可能になります。同じ特性は、全く異なるユースケースにも適用されます。
第二に、コールドスタート問題。 以前の共有層は、早期採用者が即時の利益を見出せなかったため、普及しませんでした。価値のあるユーザーデータを生成するために必要な最初のアプリケーションを引きつけるには、まだ存在しないネットワークを約束する必要がありました。Honchoは、この「鶏と卵」のダイナミクスを回避し、まず個々のアプリケーションの「一次問題」を解決します。十分なアプリケーションが接続されると、ネットワーク効果が自然に生まれ、「二次問題」が自己解決し始めます。新しいアプリケーションは、最初から豊富なユーザープロファイルを引き継ぎ、成長する知能層にアクセスできるため、コールドスタートの摩擦に直面しません。
インフラ構築：Plastic Labsの戦略的ロードマップ
同社の戦略は、この段階的アプローチを反映しています。最初は、個々のアプリケーションのコアとなるユーザーステート管理の課題解決に焦点を当てます。採用が拡大し、より多くのアプリケーションがHonchoに接続されるにつれて、段階的に共有データ層を導入していきます。
この共有層は、ブロックチェーンの仕組みを活用したインセンティブ構造を導入しています。アプリケーションは、層の早期所有権を獲得し、その成長とネットワーク価値を共有します。同時に、ブロックチェーンの分散型アーキテクチャにより、システムの信頼性と透明性が保たれ、中央集権的なゲートキーパーが過剰な価値を搾取したり、作成した共有データを利用した競合製品を開発したりすることを防ぎます。
このアプローチは、Bloomという個別指導型チャットアプリの開発経験から得た教訓を反映しています。Plastic Labsのチームは、学生の学習スタイルや個別の学習ニーズを真に理解せずに知的な指導を構築することのフラストレーションを実感しました。Honchoは、この洞察から直接生まれたものであり、すべてのLLMアプリケーション開発者が最終的に直面する根本的な制約を認識しています。
今後の展望：シングルアプリからネットワーク効果へ
依存症回復コーチング、教育チューター、読書支援、eコマースプラットフォームなど、何百ものアプリケーションがすでにHonchoの待機リストに登録されています。各々が異なるユースケースとユーザーベースを持ちますが、共通しているのは、「実際に誰と話しているのかを理解する」LLMアプリケーションの必要性です。
リード投資家のVariantと、Honchoのビジョンを明確にした法務顧問のDaniel Barabander氏は、Plastic Labsが成し遂げたことを認識しています。彼らは、AI駆動型ソフトウェアのユーザーモデリングにおいて実績のあるチームであり、今やインフラをリリースし、全体のLLMアプリケーションエコシステムのパーソナライズ化を再構築し得るものです。
LLMアプリケーションにおけるパーソナライズの課題はもはや理論的なものではなく、真に役立つコンテキスト付きAI体験の創出を制限する中心的なボトルネックとなっています。Honchoは、この問題に規模の面でも取り組む最初の広く利用可能なソリューションを示しており、実際にユーザーを理解する超個別化されたLLMアプリケーションの新時代を切り開く可能性があります。