Use cases
代表的な6つのシナリオで見ていきます。すべての例は、自動キャプチャされた記憶をMCPで想起する同じ仕組みで動作します。
LLMはあなたの制約を知らなければ、平均的に無難な答えを返します。問題は、その「無難な答え」があなたには食べられないもの、ひどい場合は甲殻類アレルギーのように危険なおすすめになり得ることです。
あなた (制約を毎回言い直さない)
今夜は何を食べよう?
LLM (Malroなし)
❌ エビ炒めはどうですか?手軽でおいしいですよ!(あなたは甲殻類アレルギーがある)
LLM (Malroが甲殻類アレルギー・辛いものが苦手なことを思い出した後)
✅ 甲殻類は外して、辛くない豆腐の煮物やみそ汁系はいかがですか?
良いおすすめを足す前に、まず必要なのは危険なおすすめを取り除くことです。Malroは一度言った制約 — アレルギー、食べられないもの、予算 — を覚えて、接続されたアシスタントに渡し、その制約に反するおすすめを避けられるようにします。
お昼にChatGPTにメニューを聞いた。夜になって今度はClaudeを使っているが、昼に何を聞いたか思い出せない。
あなた → Claude
さっきChatGPTで、自分が最後に聞いた質問って何だっけ?
Claude (Malro MCP呼び出し後)
今日の12時14分にChatGPTで「ChatGPTさん、今日のお昼は何がいい?」と聞いていますね。そのときおすすめされたのはキムチチゲでした。
ChatGPTのセッションとClaudeのセッションは本来お互いを知りません。Malroが二つの共通記憶になります。
彼女の誕生日が近い。LLMにプレゼントを聞きたいが、毎回「彼女はJaneで、花が好きで…」と説明し直すのは面倒。
あなた
彼女の誕生日が近いんだけど、何をプレゼントしようか?
LLM (Malro想起後)
花が好きなJaneさんに去年はバラを贈っているので、今年はチューリップはいかがでしょう?
あなたは何の情報も入力し直していません。Malroが関係グラフと好みの履歴を保持し、必要なときに取り出します。
「LLMの仕組みって何?」と聞くと、たいてい教科書的な説明が返ってきます。トークン、トランスフォーマー、確率分布…聞くほどに分からなくなる。もしLLMがあなたの職業/背景を既に知っていたら?
あなた
LLMの仕組みって何?
LLM (あなたが飲食業従事者であることを想起した後)
レストランの厨房で例えますね。お客さんが「美味しいランチを作って」とだけ言ったら、既存の常連客がよく注文していたメニュー — 肉・タンパク質中心 — をおすすめしますよね。でも「私はビーガンですが、美味しいランチを作って」と言われたら、まったく違う結果が出てきます。既にある情報から、与えられた条件に最も近い答えを導き出すのがLLMです。
同じ質問でも、Malroに保存されたユーザー背景に応じて、開発者にはコードの比喩で、飲食業従事者には厨房の比喩で、教師には生徒の比喩で説明が分岐します。学習曲線がずっと短くなります。
「今日のお昼、何にしよう?」 — 毎日出る質問ですが、普段コスパを重視するあなたに、LLMはたいてい無難な人気メニューを並べるだけ。でも、Malroがあなたの好みを既に知っていたら?
あなた
今日のお昼、何にしよう?
LLM (安い食事を好むことを想起した後)
無駄に高い食事より、平均的な価格帯、とくにランチ割引のあるお店で探しますね。「安さ」が魅力でいて評価も高い、おすすめのリストはこちらです …
LLM (現在地まで分かるとき)
安い近場のお店に絞ってみました — 今いる場所から歩いて行けるコスパランチです。
Malroが知っていることが増えるほど(価格の好み → 現在地 → その日の文脈)、推薦はより具体的で正確になります。記憶が多いほど、推薦は良くなる。
「先月どこで何をしたっけ?」 — ChatGPTに入力したものはセッションが終わればスクロールの中に埋もれ、探し出すのは大変。ちゃんと残した記憶なら、掘り返さずに目で広げて見られるべきでは?
あなた
先月行った場所をもう一度見たい
Malro ダッシュボード
訪れた場所は地図に、その日の記録はカレンダーに、ひと月分はタイムラインに広がります — チャットログを探さなくても、いつ・どこで・何をしたかが一目で。
LLMに話したことは消えますが、Malroに残したものは地図・カレンダー・タイムラインで見返せる、あなたの人生の記録になります。埋もれる入力ではなく、積もるほど鮮明になる資料。
「休暇申請ってどこからですか?」「VPNはどうやって入れますか?」「先期のOKR資料どこですか?」 — 同じ質問が毎週繰り返され、そのたびにシニア一人の30分が消えていく。
新人 → Claude
休暇申請ってどうすればいい?
LLM (社内Malro想起後)
社内ポータル → 人事 → 休暇申請メニューから申請してください。3日以上はマネージャー事前承認が必要です。去年同じ質問への [HR ガイド文書リンク] もあります。
会社で繰り返される質問 = 文書化されていない暗黙知。Malroは一度答えた内容を会社単位で蓄積し、「まずMalroに聞いて」という一行のルールで割り込みを減らします。
KFC・ロッテリア・バーガーキング…アプリごとに割引クーポンが溢れますが、いざ使おうとすると、どのアプリにいつ入ればいいのか探すのが大変です。
ユーザー（クーポンをその都度ざっくり放り込む）
今日の昼はハンバーガーにしようかな。今使えるクーポンある？
LLM（Malroが保存したクーポンを思い出して）
✅ 期限が近い順だと — バーガーキングのワッパーセット30%（6/20期限、まもなく）から、次にロッテリアの5,000ウォン割引（6/30）。KFCのチキンクーポンは魚介を含まないので、アレルギーの心配なく使えます。
形式を気にせず割引情報をどんどん放り込んでおけば、使うときに聞くだけ。Malroが利用先・金額・有効期限までまとめ、期限が近い順に「今使う一枚」を選んでくれます。
おまかせは板前が決めるコースなので、苦手な食材やアレルギーを毎回伝える必要があります。黙っていれば危険、一つずつ伝えれば流れが途切れます。
あなた（入店QRを差し出して）
おまかせを食べるよ。QRを作って。
Malro（飲食のpreferenceだけ抽出してQRに）
✅ 魚介アレルギー（必須除外）・激辛が苦手・塩辛い味は控えめ・少なめの量を好む — 板前がスキャンすると読める要約として表示。
板前
アレルギーを除き、刺激は控えめに、お一人様コースで — お好みに合わせてすぐ始めます。
あなたは何も入力し直しません。Malroが蓄積したpreferenceのうち飲食関連だけをフィルタし、店がその場で使えるよう仲介します。安全項目（アレルギー）は絶対に欠かさない最優先の対象です。
整備工場が整備明細書を写真に撮ってメールで送ってきます。普通は受信箱の奥に埋もれて二度と見つかりません。マルロに転送すれば、AIが写真の中の文字まで読んで覚えます。
ユーザー（6か月後）
この前の整備でワイパー替えたっけ？
LLM（マルロが明細書の写真を本文化して想起したあと）
✅ 3月12日の整備明細にワイパーブレード交換が記録されています。その日はエンジンオイルも交換していますね。
受信箱で眠る一枚の写真が、マルロでは答えになります。レシートや明細書、メモを写真で送るだけで、ただ溜まっていた情報が必要なときに引き出せる記憶になります — 検索せず、ただ聞いてください。
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