Mac上で動く、AIオーケストラ
MIDAS は Apple Silicon の NPU・ローカル LLM・クラウド AI を一本の指揮棒で束ね、 チャットから掘削・コード・SNS・収益化まで、仕事に直結する成果物を自律生成する Mac ネイティブ AI プラットフォームです。
なぜ「Mac用 AIオーケストラ」なのか
クラウドだけの AI サービスは便利ですが、コスト・プライバシー・レイテンシ・日本語品質の四隅で妥協が生まれます。 MIDAS は Mac を「AI スタジオ」として設計し、無料のローカル推論と有料クラウドを タスクの性質に応じて自動振り分け。指揮者（Orchestra）が RAM と NPU を奪い合わせないよう排他制御します。
Apple Silicon × NPU
Apfel（Apple Foundation Models）で翻訳・分類・短文生成を NPU 上でトークン課金ゼロ。 Ollama の 17 倍超の速度差を活かし、応答の「最初の一押し」をローカルで完結。
指揮者アーキテクチャ
200 以上の機能がバラバラに LLM を呼ぶのではなく、AI Hub → Orchestra の一本道を通る。 優先度キュー・RAM 排他・フォールバックチェーンで、Mac の限られたメモリを最大活用。
データは Mac から出ない
顧客対応・社内文書・商品知識は RAG + Notebook + ローカル LLM で処理可能。 機密性の高いタスクをクラウドに流す前に、オンデバイスで完結する経路を常に確保。
日本語ビジネス特化
茶業・EC・SNS・プレスリリースなど実務ドメイン向けに RAG と PDCA を内蔵。 「流暢な英語調の日本語」を品質不合格として弾く Language ゲートを全ドメイン共通で適用。
ハイブリッドコスト最適化
軽量・分類・下書き → ローカル無料。複雑推論・長文コード → DeepSeek / Gemini 等。 月額サブスク1本ではなく、タスク単位で最安ルートを自動選択。
使うほど賢くなる
実行結果を Learning DB に蓄積し、週次蒸留 → RAG 昇格 → 次回注入。 汎用 ChatGPT との決定的差は、あなたの業務文脈が残り続けること。
クラウド AI 単体との違い
| ChatGPT / Claude 単体 | 自前 Ollama のみ | MIDAS（Mac オーケストラ） | |
|---|---|---|---|
| ローカル無料推論 | ✗ | ✓ | ✓ Apple NPU + Ollama |
| 複数 AI の自動編成 | 手動切替 | 単一モデル | ✓ Intent Engine + 14 プロバイダ |
| 業務 RAG / 学習蓄積 | 限定的 | 自前実装 | ✓ SQLite RAG + PDCA 蒸留 |
| Gmail / Calendar / SNS 連携 | ✗ | ✗ | ✓ マルチアカウント統合 |
| RAM 排他・優先度制御 | — | 手動 | ✓ Orchestra Semaphore |
| モデル変更の運用コスト | プロバイダ依存 | 全ファイル書換 | ✓ JSON 1 ファイル + reload |
| オフライン顧客対応 | ✗ | △ 品質限定 | ✓ 店頭 Bot + RAG |
「AI はロボットと同じ — 与えられたプロンプトだけでは天井がある。 情報（RAG・drill・過去の成果）と学習（蒸留・gate）が入るほど、同じコストで『それ以上』に近づく。」
— MIDAS プラットフォーム認知憲章 v0.2三本柱 — Hub · Orchestra · Mac バックエンド
2026 年 6 月、65 以上の Python モジュールを AI Hub 経由に統一。 モデル名の直書きを廃止し、ロールベースの解決に移行しました。
2026 年 6 月 時点の開発状況
AI Hub / Gateway 統一
全 LLM 呼び出しを ai_capabilities.json 経由に集約。legacy モデル直書き（gemma3/phi4 等）を一括廃止。Gmail・Calendar・掘削・v5xx ルート含む。
店頭 Bot · Web 埋め込み · ゲーム収益化
RAG + Notebook によるオフライン顧客対応（/storefront/*）、外部サイト埋め込みウィジェット（/embed/*）、Roblox/UEFN/Minecraft 等の AI 企画（/game-assets/*）。
Creative Orchestra（COIL + APEX）
4コマ・動画・SNS・収益・コードに共通の認知ループ（Orient → Acquire → Critique → Commit）。Language / Trust ゲートで品質下限を保証。
マルチ AI 指揮 · Intent Engine
複雑度スコアに応じて Apple AI / Groq / Ollama / Claude を自動編成。低複雑度は NPU 1 本、高複雑度はチーム + 統合レポート。
実ビジネス運用 — Saratna Tea
Gmail 20 アカウント AI 分類、Calendar 連携、Facebook/Instagram 4 アカウント SNS 自動投稿（n8n）、WordPress REST API、AI 電話番。
Apple Intelligence 深層統合
macOS 標準 AI の拡張に合わせ、Apfel / MLX のロール自動昇格。M シリーズ新チップ（より大きな NPU）への即日対応 — JSON 変更のみ。
EXO 分散推論 · Mac クラスタ
複数 Mac Mini を EXO で束ね、70B 級モデルをオフィス内 LAN で推論。クラウド API コストをさらに削減し、データ主権を完全ローカル化。
Mac = AI スタジオ OS
創作（4コマ・動画・音声）→ 配信（SNS・WP）→ 収益（EC・アフィリエイト・ゲームアセット）→ 学習（PDCA 蒸留）の閉ループを Mac 1 台（または Mini クラスタ）で完結。MIDAS はその指揮者 OS。
将来性 — なぜ今 Mac オーケストラに投資するのか
AI 業界は「より大きなクラウドモデル」へ集中していますが、エッジ（端末）側のモデル品質も指数関数的に向上しています。 Apple Silicon は年々 NPU TOPS を倍増させ、Ollama エコシステムは QAT 量子化で 32GB Mac 上に 26B 級モデルを載せ始めました。 MIDAS はこの潮流を最初から前提に設計されています。
クラウドコストの天井
API 従量課金は使うほど膨らむ。MIDAS は「まずローカル、足りなければクラウド」の原則で、 同じ成果物を月額固定（Mac 電気代のみ）に近づける。
オンデバイス AI の臨界点
Gemma 4 QAT（≒3GB）で実用チャット、DeepSeek R1 8B でコード。 2027 年には「Mac 1 台 = 2024 年のクラウド GPT-4 相当」がローカル無料で可能になる見込み。
拡張は JSON 1 ファイル
新モデル追加 = ai_capabilities.json 編集 + ollama pull。
200 モジュールの書換えは不要。Apple / Google / Meta が新モデルを出しても即日対応。
MIDAS は「何でもできる AI」を目指しません。 Mac 上で、あなたの仕事に特化し、使うほど賢くなり、コストとプライバシーを守りながら それ以上の成果を返す — そのための AI オーケストラです。
— MIDAS コア思想書 v3.0 / 2026-06 改訂MIDAS — Mac Intelligence & Data Automation System
サラトナ株式会社（Saratna Inc.）が開発・実運用中。
茶業 EC · SNS · コンテンツ制作 · AI エージェント開発の実験場であり、本番環境でも稼働しています。
コメント