AIに本当に作業を任せたければ、以前は二者択一だった

実際に手を動かしてくれるAIアシスタントを求めると、これまでは避けられないトレードオフがありました。

例えば、大量のリサーチノートを読ませて比較サマリーを作らせたり、プロジェクトのコードからタイムアウトのバグを見つけて直接修正させたいとします。ファイルを実際に読ませ、コードを実際に修正させるには、AIにそれらを渡す必要があります。現在最も使い勝手のいいアシスタントの多くは、処理の際に資料をメーカーのクラウドに送って一巡させます。仕上がりは見事でも、あなたの契約書やコード、録音データは、他人のサーバーを一度通過することになります。

もう一つの道は、自分でローカルにオープンソースモデルを動かすこと。プライバシーは守れますが、こうしたツールの多くはチャットレベルにとどまり、質問すれば答えてくれるものの、実際にファイルを操作させたり、一連のコマンドを実行させたり、結果を保存させたりするのは、たいてい力不足でした。

Bionicはこの両方を同時に手に入れようとしています。実際に手を動かして作業をこなせる上に、データを端末外に出すかどうかを自分で決められるのです。

2種類のプロジェクト——文書用とコード用

Bionicは作業を2種類のプロジェクトに分けており、やりたいことに応じてどちらかを選んで始めます。

1つのプロジェクト内で複数の独立したsession（セッション）を開き、それぞれ別々のタスクをこなせます。プロジェクトをまたいで同時に複数走らせ、いくつもの作業を並行して進めることも可能です。生成・変更されたファイルはプロジェクトのファイル領域にまとめられ、同一プロジェクト内の全sessionがそれらを共有します。Codeプロジェクトではコマンドの実行やファイルの修正を行いますが、変更を確定させる前にdiffとコマンド出力を提示し、残すかどうかはユーザーが判断します。

Bionicは文書・スライド・PDFの作成と編集ができ、コーディング作業もこなせます。変更のたびに自動保存されます。出典：LM Studio

モデルをどこで動かすかは、自分で決める

ここがBionicと大半のAIアシスタントとの最大の違いです。同じタスクでも、使用するモデルをどこで動かすか自分で決められます。

Bionicのsessionには3つの実行先を選べ、プライバシーと費用もこの3つの経路によって分かれます。

ここでまず、この仕組みに出てくる2つの新しい用語を説明しておきます。

最も重い作業をこなす時は、クラウドに切り替えてGLM、Kimiなどの最先端オープンソースモデルを実行できます。クラウドは全ラインでデフォルトでゼロデータ保持です。出典：LM Studio

日常のチャットから複雑なagenticタスクまで、アプリ内で直接最新のオープンソースモデルをダウンロードし、ローカルで実行できます。出典：LM Studio

話しかけても、文字は自分のPCから出ない

タイピングだけでなく、Bionicは話しかけることもできます。ローカルのリアルタイム音声書き起こし機能を搭載しており、自然に話しかけるとその内容がリアルタイムでテキスト化されます。

ポイントは処理される場所です。音声とオーディオデータは終始端末のローカルで書き起こされ、自分のPCから出ることはありません。これはタイピングでローカルモデルを使うのと同じ考え方で、最もプライベートな部分のデータを自分の手元に残しています。

Bionicと自然に会話でき、音声はリアルタイムで書き起こされます。音声・オーディオデータはローカルで処理され、端末外に出ません。出典：LM Studio

基盤はLM Studio、MacとWindowsで今すぐインストール可能

自分のPCで各種オープンソースモデルをスムーズに動かせるのは、Bionicの土台にある、長く磨き込まれてきた推論技術のおかげです。

はっきりさせておきたいのは、Bionicは既存のLM Studioとは別の、独立した新アプリだという点です。より低レベルの高度な設定を行いたい場合は、既存のLM StudioをBionicと併用し続けることができます。

料金はかかるのか

ローカルモデルとLM Linkのリモートモデルはどちらも無料で、creditsも消費せず、事前の請求先登録も不要です。creditsが差し引かれるのは、sessionがクラウドモデルを使った時だけで、消費量は選んだモデルと処理した文字数によって決まります。アカウントはPersonal（個人）とOrganization（チーム）の2種類に分かれます。現時点でタスクごとの固定単価は公表されておらず、利用量ページで累計消費量を確認できるのみです。

BionicはLM Studioとは別の独立した新ソフトで、「チャットツール」から実際に手を動かせるアシスタントへと引き上げました。そして解決しようとしているのは、これまで避けられなかったトレードオフです。

これまでAIに作業を任せようとすると、基本的に二者択一でした。クラウドアシスタントを使えば仕上がりは見事ですが、ファイルやコード、録音は先にメーカーのサーバーに送る必要があります。ローカルツールを使えばプライバシーは守れますが、大半はチャットにしか付き合ってくれず、実作業はこなせません。

話しかければ、ローカルでリアルタイムに音声をテキスト化することもでき、音声は終始PCの外に出ません。では「作業もこなせて、データも自分で管理できる」を、どうやって両立させているのか。カギは次の図にあります。

Bionicが大半のAIアシスタントと最も違う点。同じタスクでも、モデルをどこで動かすかは自分で選べ、プライバシーと費用もこの3つの経路によって分かれます。

普通の人は「3種類のモデルを動かせる」と言われてもピンと来ませんが、「お金がかかるかどうか」には敏感です。Bionicの計算はシンプルで、日常の作業は無料、最強モデルを使う重い作業の時だけ課金されます。