本日、Linkly AI v0.4.0 をリリースしました。
これは Linkly AI が世に出てから 2 か月余りの中で、最大規模のアップデートです。新機能の数が多いから、というだけが理由ではありません。今回ようやく、Linkly AI が単体で使えるようになったからです。 これまでは「対話」するために Linkly を Claude や Cursor、OpenClaw に接続する必要がありました。今回、Linkly AI に独自の Chat 機能が追加され、プロダクトの位置付けも一段階進化しました。
開けば、ハードディスクの中にある数千〜数万件のメモ・PDF・日記・プロジェクト記録と、直接対話したり、調べものをしたりできます。
そして今回、Linkly AI Desktop は日本語にも正式に対応しました。長らくお待たせしました。日本のユーザーの皆さん、ぜひ手元の資料に話しかけてみてください。
なぜ私たちはまた一つの Chat を作ったのか
過去のいくつかのリリースで、私たちは意識的にツールレイヤーに注力してきました —— MCP ツール、CLI、Skills です。Claude Code、Cursor、OpenClaw のような Agent が、皆さんのローカルファイルをシームレスに検索・読み取り・統合できるようにするためです。
その時の判断はこうでした：ユーザーはおそらくもう一つの Chatbot を必要としているのではなく、もっと使いやすいツールを必要としているのだ、と。
20 回を超えるイテレーションを経て、ツールレイヤーはかなり成熟してきました。しかしベータ期間中、私たちは見過ごせない 2 つの問題に気づきました：
- 多くのユーザーは Claude Code や Cursor などの Agent をまだ使っていません。Linkly AI をインストールし、数万件のドキュメントのインデックスを作り終えたものの、その文書群の価値を引き出すためのシンプルな入り口がない、と感じていたのです。
- これらの Agent は依然としてクラウドモデルに依存しており、プライバシーに対する厳しい要求を持つ一部のユーザーには応えきれません。彼らに必要なのは、完全にローカルで動く知識アシスタントです。
ツールレイヤーだけの位置付けが、多くのユーザーの利用を妨げていました。「そのまま使う」か「自分の Agent に組み込む」か、ユーザー自身が選べる、もっと直接的な入り口が必要だったのです。 そこで、Chat 機能の追加は自然な選択になりました。
Linkly AI Chat はなぜ違うのか
私たちは、市場にあるものと似た Chat を作りたくはありませんでした。Linkly AI Chat はただ一つのことを深く掘ります：あなたのローカル資料の上で対話と研究を行うこと、です。 ChatGPT や Claude のような汎用 Chatbot と比べて、本当に異なる点は次の 3 つです。
1. ローカルファイルとシームレスに統合
これが最も根本的で、最も過小評価されがちな違いです：ChatGPT や Claude は、決してあなたのハードディスクに入ってこられません。
彼らに自分の資料を読ませようとするたびに、手作業でコピー、貼り付け、アップロードをし、その後の扱いを心配しなければなりません。一方 Linkly AI Chat はインストールするだけで使えます —— ハードディスクの中の数千〜数万件のメモ・PDF・日記・プロジェクト記録は、Chat を開いたその瞬間から、そのままコンテキストになります。 そしてすべての資料とデータは、ローカルにとどまります。アップロードもなければ、データセキュリティの心配もありません。
私自身、初めて使った時、自分自身に関する質問をいくつかしてみました。Chat は私が 10 年以上前に書き残したあるメモにすぐに行き着き、当時の文脈を復元して見せてくれました。あんな形で記憶が蘇るとは思ってもみなかったので、ローカル優先の魔法を初めて感じた瞬間でした。
2. 強力で正確な検索と、ドキュメント横断の統合
「ローカルを検索できる」こと自体は珍しくありません。難しいのは、正確に、深く、信頼できる形で検索することです。Chat は、よくある「チャンク + ベクトルデータベース」の構成を採用していません —— 私たちはずっと前に 従来の RAG を捨て、Agent が自らローカルファイルを探索することに適した、自社開発の組み合わせに置き換えました：
- Outline Index：各ドキュメントにあらかじめ構造化された「アウトライン」を作り、AI は本をめくるように章ごとに段階的に内容を取り出します。コンテキストは完全なまま、Token の消費も少なく済みます。
- Agentic RAG：どのキーワードで検索するか、追跡を続けるか、どこで止めるかを、モデル自身が決めます。Perplexity のような AI 検索の固定的なワークフローではないため、Deep Research のような複数ラウンドの深い検索と分析を実行できます。
- すべての回答に Sources：回答の最後に、引用した具体的なファイルが自動的に列挙されます。今後は原文の段落も直接閲覧できるようになります。プライベートなコーパスにおいては、これは特に重要です —— AI の発言がどのファイルから来ているのかが分からなければ、それは「物語をでっち上げるもう一つの AI」になってしまいます。
- 組み込みの Skills：Linkly AI には、丁寧に作り込まれたツール群が含まれています。しかし、ツールの使い方はモデルごとに異なります。私たちは多くの実践に基づき、これらのツールの組み合わせ方を組み込みの Skills に落とし込みました。モデルを切り替えても、安定したパフォーマンスが得られます。
私はいつも、ある一つのシナリオで Chat を試します：履歴書を書いてもらうことです。これはドキュメント横断の統合が必要な典型的なシナリオで、明確な時系列があり、すべての資料を簡単に検証できます。 私のコンピュータには、異なる時期、異なる職種、異なる文脈で書いた履歴書のドラフト、自己紹介、プロジェクトの振り返り、昇進用の資料があります —— Chat はそれら散らばった「あなた」をすべて掘り出し、時系列に沿って、自分で手動で整理するよりも完全な版に仕立て上げてくれます。これは ChatGPT にはできません。そもそも、それらの資料を読めないからです。
3. マルチプロバイダー対応、本当の意味でのオフライン利用
Linkly AI Chat には Linkly 公式キュレーションモデルサービス が組み込まれており、設定不要ですぐに使い始められます。最初に提供される 2 つのトライアルモデルは Qwen 3.5 Flash と DeepSeek V4 Flash で、いずれもツール呼び出しの品質とコストのバランスに優れています。
自分のモデルサービスを使いたい場合は、OpenAI / Anthropic / DeepSeek / Ollama / LM Studio をすべて自由に設定できます —— ChatGPT や Claude のように特定のモデルに縛られることはありません。
さらに、Ollama や LM Studio 上のローカルモデルに接続すれば、100% オフラインでの実行も可能です。会話全体が、最後までコンピュータの外に出ません。 プライバシーに対する要件が非常に厳しいユーザーやシナリオ（弁護士、医師、ジャーナリスト、企業内研究者）にとって、これは大きな解放となります。
今のところ得意ではないこと
正直に言わせてください。Linkly AI Chat は今のところまだかなりシンプルです。「ローカルファイルに基づく対話と研究」以外のシナリオでは、成熟した Chatbot には及びません：
- 一般的な Q&A では、ChatGPT / Claude ほどの知識の幅広さはありません
- コードを書くのは、Claude / Codex などに大きく劣ります
- 現時点ではネット接続機能はありません
- コンテキストウィンドウの圧縮、MCP 統合、サードパーティ Skills などの標準機能もまだありません
今のところ「ローカルのプライベートコーパスに対する Q&A」というバーティカルなシナリオにのみ向いています。とはいえ、私たちは継続的に、素早く改善していくつもりです。もっと複雑な用途で、より強力なモデルを使いたい場合は、より成熟した Chatbot をご利用いただくか、Linkly AI をツールとしてそれらに統合することをお勧めします。
新機能：データプライバシーパネル —— データの流れをブラックボックスにしない
ベータ期間中、プライバシーに敏感な多くのユーザーがデータセキュリティを懸念していました。ローカル優先の AI アプリとして、私たちはデータセキュリティが命綱だと理解していますし、完全なオフライン動作が長期的な目標です。 ですが、ユーザーのローカル計算能力には限りがあり、一部の機能はローカルでの体験がまだ十分ではなく、やむを得ずクラウドの計算能力に頼っています。せめて私たちにできるのは、それをすべて透明に見えるようにすることです。
そこで v0.4.0 では データプライバシーパネル を追加しました。あなたのローカルデータがどこへ流れているかを集中的に、透明に表示し、Linkly AI がデータをどう扱うかを可視化します。
同時に、小さくも柔軟なトグルを追加しました：ファイルパスを完全表示する。
- MCP ツールの結果と CLI の出力では、完全なパスはデフォルトで非表示 —— ディレクトリ構造、ユーザー名、プロジェクトのコードネームがクラウドモデルに一緒に送られるのを防ぎます
- 自分のローカル環境で Agent に直接ファイルを操作させたい時は、自分でオンにできます
デフォルトは保守的に、自分でオプトインで開く —— これがプライバシーに対する私たちの一貫した姿勢です。
その他の言及に値する改善
- アプリ内 Changelog ビュー：ランチャーの中で直接、最新のバージョン更新内容を読めるようになりました。ブラウザを開く必要はもうありません。
- ローカルモデルのダウンロード進捗を表示：以前はローカル embedding / モデルのダウンロードが止まっても、固まったスピナーをただ見つめるしかありませんでした。AI 設定パネルでダウンロードの進捗とステータスがはっきり見えるようになりました。
- ランチャーに Pin ボタンを追加：以前はフォーカスが外れた瞬間にランチャーが消え、「調べながら作業する」少数のシナリオに支障がありました。Pin を有効にすれば、自分で閉じるまでランチャーがそこに留まります。
- 3 つの新しい言語：日本語、フランス語、スペイン語。
- MDX ファイルのサポート：ブログや技術ドキュメントでよく使われる
.mdxファイルが、今回からインデックスと検索の対象になりました。 - Linkly 公式キュレーションモデルサービスの提供開始 —— 新規ユーザーは、箱から出してすぐに使えます。
バグ修正
- 特定のネットワーク環境下で embedding モデルのダウンロードに失敗し、初回インデックスがブロックされる問題を修正
- 設定ページのスクロールバーがコンテンツに重なる表示の問題を修正
- ランチャーの選択状態が時折ずれる問題を修正
- Windows クライアントでの複数のクラッシュとフリーズを修正
- Claude Desktop のワンクリック統合が以前失敗していた問題を修正。初回の統合時に Linkly CLI が無い場合は、インストール手順を案内します
完全な changelog はこちらからご覧いただけます。
まだ Linkly AI を試したことがない方は、公式サイト から無料でダウンロードできます。macOS、Windows、Linux に対応しています。