重要なポイント
- 開発・運営は企業ではなく、Thomas Conway氏ただ1人
- 無料プランと有料プランを分けるのは、週ごとのトークン割り当てだけ
- デスクトップアプリが完全オフラインで動くかどうかは未確認
- ソースコード、ライセンス文書、バージョン履歴は公開されていない
📍 一文で説明
Cogniraは、フィルタリングされた手順でユーザーのフィードバックに適応し、学んだ内容をプライベート記憶に保存するAIチャットアシスタントです。
💬 簡潔に説明
セッションのたびにゼロから始まらないチャットアプリを想像してください。一度訂正すれば内容が残り、保存された項目はそれぞれ確認も消去もできます。
📌補足: 本レビューは、ローカルLLMソフトウェアディレクトリにあるCogniraの掲載項目を掘り下げた補完記事です。ディレクトリでは、他のローカル／ハイブリッドツールとの比較をひと目で確認できます。
Cogniraとは何か？
CogniraはThomas Conway氏が開発したもので、氏はcognira.devで「a solo, independent build, not a lab or a startup with a marketing team」（研究所でも、マーケティング部隊を抱えたスタートアップでもない、個人による独立開発）と説明しています。 このサイトは氏の旧製品Conway AI（conw.ai）からのリブランドとして登場しました。本レビューの確認時点では2つのドメイン間の移行がまだ途中だったため、一部のページは今後変わる可能性があります。
- モデル：サイトが「Cognira Retrain 12B」と呼ぶ、120億パラメータのプロプライエタリモデル
- 利用方法は2通り：ブラウザ上のチャット、または後述のローカルアプリ
- 製品そのものに関する記述はすべて提供元自身の説明であり、第三者によるレビューは存在しない
Cogniraの学習と記憶の仕組み
製品を特徴づけるのは2つの仕組みです。どちらもcognira.devに記載されていますが、独自に試すことはできませんでした。
- ガード付き学習ループ — ユーザーの訂正や評価は、安全でない内容や不適切な形式がないか選別され、そこから生じる変更は反映前にチェックを通過しなければならない。1回の会話だけで、全ユーザー向けのアシスタントの挙動が変わることはない
- プライベート記憶 — 好み、事実、単語を伝えるとすぐに保存される。後の回答がその項目を使うと、返答の中でその項目が示され、ワンタップの「Forget」で削除できる
- 提供されていないもの — プラグイン、外部サービス連携、音声、エージェント型の操作は、サイト内のどこにも記載がなかった
ローカルかホスト型か：Cognira Entityの実像
Cognira Entityはダウンロード型のアプリで、Windows、macOS、Linux向けの封印されたバイナリです。本当にローカルと呼べるかどうかは、向きの異なる2つの記述にかかっています。
- 主張： サイトには「inference, memory, and optional weight-level retraining all stay on your disk. Nothing leaves.」（推論、記憶、任意の重みレベル再学習はすべてディスク上にとどまり、外には何も出ない）とある。字義どおりなら、モデルはサーバーを呼び出さず、手元のマシンで動作する
- 提供形態： Entityはホスト型チャットと同じ週次トークン制プランの中に含まれている。OllamaやLM Studioのようなオフラインツールというより、アカウントに紐づき従量管理されるクライアントに見える
- ホスト型側： Webチャットは、AppleのMLXフレームワークを使った16GBのiMac 1台から提供されている。MLXはこのサービス側だけの話なので、EntityがApple Siliconに限定されるわけではない
- 欠けている情報： ドキュメントのページは404を返し、アカウントもネットワークもなしにEntityが動くかどうかを示す公開情報は何もない
料金と始め方
まずcognira.devでアカウントを作成してください。 無料プランでも必要で、Entityのダウンロードはサインイン後に表示されます。料金は料金ページに英ポンド建てで掲載されています。
- どのプランにも、フル版モデル、プライベート記憶、Entityが含まれ、違いは割り当て量のみ
- 割り当ては月曜日にリセットされ、モデルの出力だけでなく入力した文字数も消費する
- 有料プランは毎月更新。買い切りはなく、チーム向け・法人向けの条件や返金条件も公開されていない
プラン | 料金 | 週あたりのトークン |
|---|---|---|
| Free | £0 | 25K |
| Pro | £15/月 | 500K |
| Max | £30/月 | 2M |
公式の料金ページの数字がこの表と異なる場合は、公式ページを優先してください。
検証できなかった点
慎重な購入者なら通常確認するはずの事柄が、いくつも公開されていないため、本レビューでは裏付けられません。
- ライセンス： クローズドソース。LICENSEファイルもユーザー契約書も見つからなかった
- コード： GitHubリポジトリがなく、バイナリの挙動を調べられない
- バージョン： チャットにもEntityにも、バージョン番号、変更履歴、リリース履歴がない
- モデル： アーキテクチャと学習方法は、提供元自身の記述でしか分からない
- データの扱い： ホスト型サービスが何を保存・送信するかについて、独立した説明がない
Cogniraはどんな人に向いているか？
焦点は、監査を受けていない個人開発の製品に、消えずに編集できる記憶を預ける価値があるかどうかです。
向いている人
- セッションのたびに好みを説明し直すのにうんざりしている
- 個人開発者によるクローズドなソフトウェアでも気にならない
- 費用をかけずにローカルアプリを試してみたい
他を探したほうがよい人
- 監査済みのオープンソースツールが必要
- アカウント不要で、オフライン動作が実証されているものが必要
- リブランドしたばかりのため、長い実績のあるベンダーが必要
- 音声、プラグイン、エージェント操作が欲しい
Cognira対他の個人向けAIアシスタント
以下は、ローカルLLMソフトウェアディレクトリにある、個人記憶型アシスタントのうち最も近いものです。
- Khoj — オープンソースで、長期記憶とローカルモデル上のドキュメント検索を備える。コードを監査できる。Khojレビュー
- Second Me — 永続的な個人記憶モデルの学習に取り組むオープンソースの試みで、公開リポジトリがある。Second Meレビュー
- Aori — 会話を覚えることより、タスクの実行を目的とする個人向けエージェント。Aoriレビュー
- Jarvis — 同じく小規模なチームによる、Mac専用のアシスタント。Jarvisレビュー
よくある質問
契約せずにCogniraを試すにはどうすればよいですか？
無料プランに登録し、好みを1つ教えて、それが記憶リストに表示されることを確認します。その後Entityをダウンロードして、両者の動作を比べてください。
Cogniraで機密データや規制対象のデータを扱えますか？
現時点の根拠では勧められません。ホスト型サービスのデータの扱いを説明する独立した情報がないため、まず提供元の利用規約を読み、それまでは機密性の高い内容を入力しないでください。
CogniraとKhojのどちらを選ぶべきですか？
自分で監査し、自分で動かせるコードが欲しいならKhoj。セットアップ不要でブラウザ上ですぐ記憶機能を使いたく、クローズドな製品を受け入れられるならCogniraです。
Entityが本当にオフラインで動くかどうかは、どう確認できますか？
インストールしてネットワークを切断し、メッセージを送ります。返答があれば推論はローカルで、サインインを求められたり失敗したりすれば、アカウントに依存しています。