archiveJを提案します。(version 1.2)

こんにちは。2026年にarchivejに積極的にAIを適用し、2ヶ月間で約1600億トークンを使用しました。^^ 既存のデジタルアーカイブを簡単に作成するツールarchivejからさらに成長したバージョンを提案します。(version 1.2)

1. デジタルアーカイブの転換 / 現在の業務への拡大

現在リリースされている様々なAI、チャットボットを見ると、何と言っても記憶(memory)についての話が多くなります。記憶(memory)は個人のものでもあり、社会的な産物でもあり、会社では文書の形で様々な記憶の産出物が生まれます。私はついにソフトウェアで積極的に記憶を保存できる形になったと思います。以前は会話の記録とコンテキストの記録をすべてDBに入れるのは重かったのですが、軽く保存してAI、Agents(エージェント)がユーザーを把握できるようになりました。

今後6ヶ月間、記録、DBよりも「記憶(memory)」というサービスが多く出てくると予想します。つまり、人が行う日常的な記憶や思い出を含めて、会社と組織（非営利を含む）の活動がすべて「記憶」の形で作られ、管理されるようになります。

「archivejは基本バージョンを離れて、「現在の記憶」という新しいサービスを装備します。」

簡単に言えば、現在していることを処理するツールです。そのツールを使うユーザーは人とエージェントが一緒に働くオフィスです。2026年8月、TCG-OFFICE、FLOW-OFFICEが積極的にテストされており、トークンの問題がないユーザーにゆっくりとデプロイします。気になる点はいつでもお問い合わせください。Cloudflare OSを検索してください。

アーカイブを所有したり運営した経験があり、それが整理されて情報検索の体系に入る瞬間に、自分が作った大量の記憶が拡張できる現在と未来の仕事に影響を与えることをすぐに理解するでしょう。

2. フォーマットについて / 現在進行中の業務の形態

archivejを通じて、私たちはデジタルアーカイブと変化するウェブに対応できます。

digital archiveに対応します。
ウェブサイト、ウェブサービスの形態で構成します。(アイデア → 実行アーカイブ → 事例共有)

archivejで更新しているフォーマット

book（継続的な編集による公開的な書籍フォーマット）
article（継続的な研究による研究論文フォーマット）
application（カフェで音楽をリクエストすると実行されるapp、開発会社が保守管理しているsoftware）
office（ChatGPTが含まれている業務環境で従業員が一緒に働くこと）
skill（デジタルアーカイブで主に必要な機能的なスキル）

archivejが解決しようとしていること

地理的な情報マッチング / 視覚的な拡大
- https://textconsulting.io/browse-by-chronological/
ユーザーの60%を超えるAGENTのためのデジタルアーカイブの説明と拡大 / 収益化
- https://textconsulting.io/llms.txt
資料に基づいた自然な発表文、PPT、Keynotes
- https://textconsulting.io/en/keynotes/

3. 手首が痛くなるデジタルアーカイブの資料整理と写真整理への対応

白書を編集するとき最も時間がかかる作業は、無数の資料を人が読み、これを再編集し、上位政策決定者との対話や整理を通じた方向設定です。同様にデジタルアーカイブを開発するとき最も気になる部分は資料整理と資料をベースにした様々なコンテンツの生成問題です。直接開発したarchiveJはそのフォルダにアクセスして、無料に近いAI LLM AGENT（無料に近い人工知能エージェント）をつけて、関連作業を進めます。

確かにLLMを使うので、それなりにトークンが多く入って高くならないでしょうか？

はい、コードや関連処理方式を知らずに最適化せず、広範な編集を任せれば、無駄な仕事をしながら任せていない仕事をしてトークンを消費します。しかし、私たちが管理するデジタルアーカイブや白書の資料は量が決まっていて、人間もできたことですからね。予算を持った組織や上位機関だけができた領域に労働者（Agent）をつけて、個人研究者も前に進める方法を用意しました。

3-1) 記録を整理するエージェント作業

（オーディオ）インタビューした内容の口述記録ファイル（転写）を置いておくと、自動的に文脈を確認。（写真）写真に対する説明を付け、文脈を把握。（PDF、ハングル、txt）読める形式に文書を変換し、以前作った事業と文書を読む。（ビデオ）ビデオ内容を把握し、内部に出るオーディオや内容を把握。（オーディオがないビデオ）転写をしない場合、ビデオ内容について把握し説明する。（footage）（リンク、サイト）そのサイトをキャプチャし、どのような内容か読んで説明。

3-2) 記録を基に新しいコンテンツを作るエージェント作業

（一般人）デジタルアーカイブを通じて組織が年度ごとに進めたことを把握する探索/検索を提供（研究者）関連資料の深いところまで読めるように研究者のためのリサーチガイドを発行（研究者）関連内容を交差比較して論文に使える基礎資料を提供（コンテンツ）生成された内容を基にブログコンテンツを発行（コンテンツ）組織が望む方向に様々なメディアを組み合わせてテーマと意図のある展示を発行（コンテンツ）発行されたキーワードを基に多数のコレクションを発行

3-3) 翻訳作業と多言語化

（翻訳）このシステムを通じて2〜3時間程度の作業と翻訳で1000ページ程度の翻訳をさくさくと進めます。これは単純な文の翻訳ではなく、そのアイテムの基本情報、収集されたキーワード、関連する言語別ページ、生成されたコンテンツすべてを含みます。（翻訳とウェブサイト）1万個のアイテムがアーカイブされていれば、その言語ごとに1万個のアイテムをすべて言語別にサービスできます。（翻訳）Google翻訳や直接翻訳を含めて、私たちは関連する価値を様々な言語でより簡単に発行できます。

4) 進行作業と限界

（改善）関連する指示とミッション、資料に関するコンテキストをアーカイブの所有者と開発チームが一緒に話し合って整理し、これをAI Agentが参考にします。（限界）AI Agentはすべてを完璧にこなしません。関連する絶え間ない時間と努力を費やすときに正確なガイドとミッションを設定し、よく実行できるように人が助けます。（拡大）拡大するほど研究者と顧客はより多くのアーカイブを作りたがるでしょう。しかし内容の精製とガイドはより多くの時間を費やすことになります。（顧客）顧客と正しいアーカイブと過程が生まれるようにゆっくりと、熱心に作業します。（コスト）トークンの使用にはコストがかかります。個人と組織がこれを確保または管理できる方法についても一緒に提案します。

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