Meta Muse から Leina へ：あなたを理解する AI アシスタントには、日常のシステムとの接続が必要

あなたを本当に理解するアシスタントは、何を知っているべきでしょうか。

来週出張すること、飛行機では通路側の席を好むこと、顧客との打ち合わせ時間が変わったこと。食事会を頼めば、友人の食事制限、全員の予定、Instagram に保存したレストランまで考慮してくれる。そんな姿が思い浮かびます。

これらの情報は、すでに存在しています。ただ、チャット、メール、カレンダー、保存した投稿、業務システムに分かれていて、そのたびに自分で探し、コピーし、説明し直しています。

Muse のような製品が求められるのは、自分の状況を理解し、伝えたことを覚え、その後の仕事も進めてくれる存在が必要だからです。

Meta は 2026 年 9 月 8 日、個人向け AI エージェント Muse を発表しました。公式発表によると、専用のクラウド環境でブラウザーを使い、タスクを処理し、利用者の好みを記憶し、アプリを閉じた後も作業を続けられます。利用者は Muse アプリや WhatsApp でやり取りし、接続するアプリや許可する範囲を選びます。

こうした体験が個人にも企業にも広がると、共通の基盤が必要になります。すでに使っているシステムへ、AI が許可された範囲で継続的にアクセスできること。 OOMOL の接続ゲートウェイは、その役割を担います。

自分を理解する AI アシスタントが必要な理由

AI に次の二つを頼んでみると、その違いが見えてきます。

「出張の準備リストを作って」

「来週の顧客との打ち合わせに合わせて、出張の準備を手伝って」

後者には、会議の場所や時間、顧客から届いた資料、予定の重複、移動や宿泊の好みといった具体的な情報が必要です。最新のカレンダーを確認し、メールを検索し、関連資料を読み、許可された次の作業へ進む必要があります。

Meta の Muse 設計記事には、子どもの新学期に関する学校のメールやウェブサイトの情報を整理し、重要な日程を家族のカレンダーに追加して、必要な用品の準備を手伝う例があります。価値を生むのは、散らばった情報を、一つの完了できる仕事にまとめる能力です。製品設計の記事

個人の生活は複数のアプリにまたがっています。Facebook、Instagram、WhatsApp には人間関係、関心、会話があり、Gmail、Google Calendar、Google Drive にはメール、予定、ファイルがあります。買い物、旅行、決済などのサービスにも、それぞれ別の情報が残っています。

利用者は通常、ソフトウェアの境界を意識しません。「週末の予定を整えて」と頼むだけです。

役に立つアシスタントは、人の目的を軸に、複数のアプリから情報を整理します。 実際に読める情報や実行できる操作は、各サービスの API、アカウントの種類、利用者が与えた権限によって決まります。

企業でも同じニーズがあり、背景情報はさらに複雑になる

仕事では、「私を理解して」が「私たちの事業を理解して」に変わります。

営業担当者が「明日の顧客との打ち合わせを準備して」と頼む場合、CRM の対応履歴、メールで届いた最新の要望、ERP の注文・納品状況、ナレッジベースの製品資料が必要になるかもしれません。

業務責任者が「来月はどの商品を売り出すべきか」と尋ねるなら、市場調査、顧客の声、在庫、過去の売上を組み合わせ、その会社の状況に沿って考える必要があります。

理解すべきこと	主な情報源	支援できる仕事
個人の予定や好み	メール、カレンダー、チャット、保存した情報	出張準備、情報整理、リマインド
顧客が置かれた状況	CRM、メール、サポートやチームのメッセージ	商談準備、リスク整理、フォロー文案
事業として約束できること	ERP、注文、在庫、業務データベース	納品確認、異常の調査、補充分析
チームの仕事の進め方	ナレッジベース、共有文書、プロジェクト記録	根拠の検索、手順の再利用、引き継ぎ資料
市場で起きている変化	検索、調査ツール、業界・ソーシャルデータ	競合調査、需要分析、機会の整理

これらはタスクの例です。実装時には必要な接続、権限、利用可能な操作を一つずつ確認します。

企業にはもう一つ条件があります。同じ会社でも、全員が同じ情報にアクセスし、同じ操作を実行できるわけではありません。担当顧客を閲覧できても、すべての財務情報を見られるとは限りません。注文を読めても、価格を変更できるとは限りません。

企業向けアシスタントには、業務の背景、継続的な記憶、アクセス権限を組み合わせる仕組みが必要です。

Leina：チームが普段働く場所で仕事を受け取る

Leina は、この考え方をチームチャットに持ち込みます。タスクを相談し、情報を共有している場所に、ツールを使える AI 社員が加わります。

公式サイトでは、仕事を継続するための特徴が紹介されています。

使い慣れたチャットで仕事を頼める。 サイトには飛書（Feishu）、WeCom、DingTalk、Slack、Teams、Discord が掲載されています。接続後はチャットで指示を伝え、タスクに応じて接続済みアプリを呼び出せます。

背景を保存し、前回の続きから進める。 Leina は Memory にチームの習慣やプロジェクトの背景を保存します。グループチャットと個別チャットは別々の作業コンテキストを持ちます。時間のかかる仕事や定期タスクはバックグラウンドで続行し、完了後に結果を返せます。

うまくいった方法を、再利用できる Skill にする。 手順、必要なアプリ、確認項目を Skill にまとめると、似た仕事でチームが再利用し、改善を重ねられます。

組織とメンバーの権限に従ってアカウントを使う。 管理者が業務アカウントを接続し、操作範囲を設定します。メンバーはパスワードや元のトークンを受け取らず、許可された範囲で機能を使えます。

例えば、次の依頼からチームのワークフローを設計できます。

@Leina、今週の顧客の声を整理して。顧客記録と納品状況も確認し、フォローが必要な問題を挙げて、まず下書きを作って。

複数のシステムを調べ、チームの優先事項を理解し、アクセス範囲を守る仕事です。チャットが入口となり、記憶が背景を保ち、Skill が手順を整理し、接続層がツールへのアクセスを提供します。

複数システムを使うチームアシスタントの概念図です。製品画面や実際の実行記録ではありません。

OOMOL：アシスタントと実際のシステムをつなぐゲートウェイ

こうしたアシスタントを開発すると、繰り返し現れる課題があります。

各サービスの認証・認可はどう扱うのか。トークンの期限が切れたらどうするのか。メールアカウントを二つ接続している場合、どちらを使うのか。その操作にはどの権限が必要か。呼び出しが失敗したとき、どこで実行記録を調べるのか。

アプリが増えるほど、継続的な保守が必要になります。

OOMOL はアカウント接続、認証・認可、認証情報の管理、アプリの操作を、再利用できる接続基盤にまとめます。 エージェントや製品のバックエンドは、共通の呼び出し方で許可済みサービスへアクセスし、タスク理解、記憶、利用体験の開発に力を注げます。

接続先の広さが、タスクに使える情報を増やす

2026 年 9 月 23 日時点で、OOMOL の公開カタログ APIには 1,559 のサービスと 18,035 の操作が掲載されています。これはカタログの規模を表す数字です。個々のタスクでは、対象サービス、操作の実装、認可条件を確認する必要があります。

メール、文書、顧客記録、分析ツール、業務システムにまたがるタスクで、必要なアクセス機能を見つけられることが重要です。

操作の深さも欠かせません。記録の検索、詳細の取得、コンテンツの作成、許可に基づくデータ更新のどこまで対応するかで、アシスタントが進められる範囲が変わります。

認証情報を管理し、継続的な接続を支える

OOMOL のホスティング型接続では、ゲートウェイがサービスの認証情報を保管し、実際の呼び出しを行います。アプリのコードは接続 ID でアカウントを選ぶため、各サービスの元のトークンを自ら保管する必要がありません。SDK ドキュメント

複数の利用者向けに開発する場合、ProjectConnector が各エンドユーザーのアカウント接続を扱います。利用者が自分のサービスへのアクセスを許可し、製品のバックエンドが適切なアカウントで操作を実行します。SaaS 連携ガイド

操作と実行記録を明確にして、接続を管理する

OpenConnector は入出力スキーマ、必要な権限、接続の識別情報、操作を許可・禁止するポリシー、機密情報を伏せた実行ログを提供します。開発者は許可範囲を確認し、失敗した呼び出しを追跡できます。

これらは、アシスタント製品側のユーザー管理、タスク確認、業務承認と組み合わせて使います。例えば、顧客への連絡文案を作る場合と実際に送信する場合は、それぞれ製品で定めた実行手順に従います。

アシスタント構成における OOMOL の位置づけ。システム分類は典型的なニーズを示し、実際の対応範囲は現在のカタログと API 権限によって決まります。

OpenConnector：接続基盤を自分たちで管理する選択肢

アシスタントが業務に深く関わるほど、認証情報の保管場所、接続サービスの実行場所、その動作を調査・制限できる担当者が重要になります。

OOMOL はホスティング型接続と、オープンソースの OpenConnector による独自デプロイの選択肢を提供します。導入速度や運用要件に応じて選べます。

選択肢	適したチーム
OOMOL ホスティング	アプリ接続を早く始め、ホスティングされた接続・認証情報の層の運用を OOMOL に任せたいチーム
Cloudflare 上の OpenConnector	自分たちの Cloudflare 環境で接続サービスを動かしたいチーム
OpenConnector のセルフホスト	実行環境、認証情報、ポリシー、実行記録を自分たちの環境で管理したいチーム

公開範囲には、接続ランタイム、サービス定義、操作スキーマ、対応する実装がある場合のローカル実行コードが含まれます。第三者サービス自体や API の利用条件は各プラットフォームが定めます。セルフホストガイド

2026 年 9 月 23 日時点で、GitHub リポジトリは 5,873 Stars、512 Forks を獲得しています。これはコミュニティの関心と派生開発の活動を示す数字です。基盤を選ぶチームにとっての実務上の価値は、実装や操作の仕様を確認し、必要に応じて自らデプロイ・保守できることにあります。

次のアシスタントは、理解と行動をつなぐ

Muse は、大切なことを覚え、バックグラウンドでタスクを進め、判断が必要になったら利用者に確認する個人向けアシスタントの方向性を示しています。Leina は継続的な協働をチームチャットに持ち込み、記憶、Skills、権限に沿ったアプリ利用を日々の仕事に結びつけます。

これらの体験には、タスクを理解するモデル、背景を保つ記憶、実際のシステムへ安定してアクセスする経路が必要です。

人や企業を理解する AI アシスタントには、そこで使われる情報やツールへの、許可に基づくアクセスが必要です。OOMOL はそのための再利用可能な接続ゲートウェイを提供します。

チームの具体的な仕事から始めるなら、Leina を試し、必要なアプリを接続して、内容を確認できる成果物を一つ依頼してみてください。

独自のアシスタントを開発するなら OOMOL Connector SDK、接続ランタイムを自ら管理するなら OpenConnector をご覧ください。

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情報源と範囲：Meta と Leina の公式紹介、OOMOL のドキュメント、2026 年 9 月 23 日に確認したカタログと GitHub のデータに基づいています。製品の独立した実機検証は行っていません。Muse は個人向け AI アシスタントの事例であり、Meta Muse による OOMOL の採用や提携を示すものではありません。図は独自に作成した概念図です。