Rahiとは
Rahiとは、Arahi AIが開発したプロアクティブ型パーソナルAIアシスタントである
読み: ラヒ
Arahi AIが開発したプロアクティブ型パーソナルAIアシスタントである。メール、カレンダー、タスク管理をユーザーの指示を待たずに先回りで処理する。1,500以上のアプリと連携し、過去のやりとりから行動パターンを学習して精度を高めていく。
かんたんに言うと
優秀な秘書が「次の会議の資料をまとめておきました」「返信が来ていないメールをリマインドしておきました」と先回りしてくれるのと同じ動きを、AIがソフトウェアとして実現したものである。命令してから動くのではなく、状況を見て自分から動く点が従来のアシスタントとの違いとなる。
従来のAIアシスタントとの違い
従来のリアクティブAI型アシスタントは、ユーザーがプロンプトを入力して初めて動く。RahiはプロアクティブAIアシスタントの設計思想に基づき、ユーザーの行動パターンを数日間学習した後、未返信メールのフォローアップ、会議前の関連資料の要約、ダブルブッキングの検知と調整提案を自発的に実行する。
Arahi AIのプラットフォーム上に構築されているため、1,500以上のアプリケーションとの連携や、過去のやりとりに基づく記憶機能、マルチステップワークフローの自動実行が可能である。単体のチャットボットでは実現できない、業務プロセス全体を横断する先回り対応が強みとなっている。
エグゼクティブ・創業者向けの設計
Rahiの主な対象ユーザーは、経営層や創業者、多忙なプロフェッショナルである。日常的な管理業務（メール対応、スケジュール調整、フォローアップ）に費やす時間を削減し、意思決定や戦略立案に集中できる環境を作ることを目的としている。
メールの文体をユーザーのトーンに合わせて下書きする機能や、注意が必要な案件を未読メールの中から抽出して通知する機能が搭載されている。これらはパーソナライゼーション技術によって利用期間が長くなるほど精度が向上する設計となっている。
プロアクティブAI市場における位置づけ
2026年現在、プロアクティブAIアシスタント市場にはLindy、Google Assistantの進化版、Android 17系の機能が参入している。Rahiの差別化ポイントは、Arahi AIプラットフォームの1,500アプリ連携基盤と、エージェントメモリによる長期学習にある。
ただし、プロアクティブAIには常時モニタリングに伴うプライバシーの懸念と、誤った先回りアクションのリスクが伴う。Rahiに限らず、先回り型アシスタントの導入にはデータアクセス権限の設計と、AIが自発的に実行するアクションの承認フローの構築が必要となる。
当社の見解
当社はProactive AI Assistantの実装として、独自の「Proactive AI Assistant」を構築・運用した。第1世代はローカルLLM（Ollama qwen3:8b）で意図分析と検索クエリ生成を行い1.7秒で完了したが、Ollamaの常駐プロセスがCPU 25%・GPU 30%を常時占有し廃止。第2世代ではFastEmbed（ONNX Runtime）による埋め込みベクトル類似度で意図分類（80%精度、7カテゴリ）を実装し、LLM不要・GPU不要・常駐なしでProactive AIを復活させた。応答時間3.6秒でhookタイムアウト内に完結する。既存のオープンソース（MemU等）も調査したが、常駐型サービスが前提であり、hookの中で起動→完了→即終了できる設計のものは確認できなかった。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。