システムは放っておいても崩れてはいけない。
インターフェース
ユーザーが 3 日間メンテナンスをやめたから崩壊するのではなく、生活が複雑になっても機能し続けるべきです。
ビジョン
AI がオペレーター。人間は意思決定者。
自分で計画の仕組みを回し続けることに疲れた人のための、AI運用の計画システム。
AI がインターフェースです。会話が、計画・再計画・トレードオフの交渉のための最速の操作手段になります。
それが機能するには、アシスタントが明示的なアクション、持続的な状態、人間向けのネイティブ画面を備えた実際のシステムを操作できなければなりません。
Lorvex がそのシステムです。アシスタントがプランニングの負担をより多く担い、あなたは判断力、センス、最終的な責任を保持します。
正しい見方は、賢いやることリストではありません。あなたの約束ごとを支える参謀役です。
プランニングこそがプロダクト。
課題
難しいのはタスクの保存ではありません。締切、会議、体力、依存関係、バックログのプレッシャーのバランスです。
アプリはやはり重要。
画面
AI がシステムを操作できても、人間には一目で確認・編集・状況把握できるネイティブで読みやすい場所が必要です。
人間がオペレーターでなくなると何が変わるか
多くの生産性アプリは、人間がスケジューラーであり、トリアージエンジンであり、メンテナンス作業員でもあることを前提にしています。忙しくなるとシステムが腐るのはそのためです。
Lorvex では、アシスタントが収集、再編成、スケジューリング、修正を引き受けます。あなたは意思決定者として、方向を決め、制約を交渉し、どのトレードオフを受け入れるかを判断します。
自由な会話が、システムへ書き込む入口になります。アシスタントがその会話を明示的な操作に変換し、一日が進んでも一貫性を保ちます。
結果として、人間の画面はよりシンプルになります。アプリを開くのは計画をゼロから組み立てるためではなく、計画を確認するためです。
あなた：「今日の計画を立てて。会議が 10-11 と 15-16。締切は金曜日。」
アシスタント：
スケジュール
09:00-09:45 基調講演の冒頭を起草（45分）
11:15-11:25 会場に返信（10分）
13:30-15:00 保護された集中ブロック（90分）
16:15-16:45 デザインレビューを明日に移動
あなた：「体力が低い。2 項目だけにして。」
アシスタント：
更新：締切に直結する作業を残し、他は移動しました。
プランニングこそが難しい部分
プランニングとは、リストから項目を選ぶことではありません。プロジェクトをまたぐ締切、カレンダーの衝突、体力、依存関係、そして静かに避け続けている仕事——多くの制約のバランスを取ることです。
ここで AI が体験を変えます。ユーザーにずっとシステムを維持させる代わりに、Lorvex はシステム側がプランニング作業をより多く引き受けます。
グローバルなコンテキストがあれば、アシスタントは作業を前倒しにした理由、一日が過負荷な理由、タスクが繰り返し先延ばしされている理由を説明できます。
例
1)「水曜日が詰まりすぎています。午後がまだ空いている月曜日にタスクを 2 つ移しました。」
2)「明日使える時間は約 90 分です。そこに基調講演の作業を確保しますか？」
3)「これは 6 回先延ばしになっています。いったん退避するか、詰まっている理由をはっきりさせますか？」
オープンなワークフロー、実際の操作
AI が入口なら、ツールの力がそのまま製品の力になります。Lorvex は実行可能な操作を開き、アシスタントが耳ざわりのよい文章で終わらず、実務を前に進められるようにします。
これは Lorvex 内部でもより広い AI ワークフローでも重要です。アシスタントは一つのセッションで Lorvex を他のツールと一緒に使えるべきです。
Lorvex はその相互運用性のために MCP を使用しています。重要なのはプロトコル自体ではなく、システムがオープンでコンポーザブルであり続けることです。
ネイティブアプリがまだ重要な理由
AI ネイティブだからといって、人向けの画面が不要になるわけではありません。人間には依然として、読みやすく、落ち着いて使え、直接編集できる場所が必要です。
チャットは意図を伝える最速の方法です。アプリはその結果を飲み込む最速の方法です。どちらの画面も重要で、どちらも丁寧に設計されるべきです。
Lorvex がネイティブアプリとして構築されているのは、これがプロンプトボックスの使い捨てラッパーではなく、毎日使うソフトウェアだからです。
持続的コンテキスト
ほとんどのアシスタントはセッション間でリセットされます。Lorvex はアシスタントに作業の基盤となる持続的な状態を与え、プロジェクト、パターン、履歴、実際の制約を記憶します。
時間が経つにつれて、プランニングの状態はバックログ以上のものになります。何をしたか、何を避けたか、何が繰り返し遅れたか、実際の一日に何が収まったかの記録になります。
この連続性こそが、AI プランニングを毎回ゼロからやり直すのではなく、蓄積されていくものにするのです。
原則
AI がインターフェース。Lorvex がその背後のシステム。
- 人間がシステムを維持する必要はない。
- AI がプランニング、整理、維持管理の負担を担うべきです。人間は方向性、判断力、トレードオフを保持します。
- プロダクトはプランニング。
- Lorvex は実際の制約を実行可能な計画に変えるために存在します。タスクを保存・整理する別の場所になるためではありません。
- AI は透明で制御可能でなければならない。
- システムは選択の理由を説明し、修正しやすく、ブラックボックスの自動化にユーザーを閉じ込めてはなりません。
- システムは蓄積されなければならない。
- 優れたプランニングは持続的なコンテキストとともに改善されるべきです。セッションごとにリセットされたり、仕事の実際の動き方を忘れたりしてはいけません。
プロジェクト
Lorvex はオープンソースです。イシューは貢献です。
このプロジェクトは AI コーディングのループで構築されています。実装は Codex + Claude Code が担い、人間がデザインの方向性とフィードバックを握っています。
アイデアがあれば、GitHub イシューを提出してください。高い情報密度で、スコープが明確なイシューは実装リクエストとして扱われ、高速パスで処理されます：イシュー → PR → コード。フィードバックから出荷までの距離が非常に短いです。