GBrain
Garry Tan · 生産性向上
GBrain は AI メモリの層で、ChatGPT、Claude、Cursor などのツールに同じメモ、同じ接続済みアプリ、同じ定時タスクを渡す。管理はすべて自分の手元にある。
GBrain について
About
GBrain とは
GBrain は、自分の AI が何を知っているか、どのアカウントに入れるか、自分がいなくても何を動かすかを保管するワークスペースだ。知識は一度書けばよく、接続した AI は同じ場所から読む。
Garry Tan が自分のエージェント用に作り、のちに MIT ライセンスでコードを公開した。自前でホストすれば費用はかからない。gbrain.io の有料版はサーバー、更新、ログインを引き受ける。
狙っている問題ははっきりしている。チャットボットは会話が変わるたびに忘れ、わずかに覚えたことも 1 つのアプリの中に閉じる。GBrain はメモを Markdown ファイルのフォルダとして、ワークスペース自身のマシンに置く。MCP に対応したアシスタントなら、このフォルダを読んで書き足せる。Claude Code で打ったメモは、ChatGPT を開いても残っている。この共有メモリが、1 つのアシスタントに組み込まれた AI エージェントのメモリとの違いだ。
はじめかた
- gbrain.io で Google にサインインすると、ワークスペースは 2 分ほどで動き出す。自前で入れる場合はコマンドラインツールを使って 30 分ほどかかる。
- 最初の AI を MCP クライアントからつなぎ、読み取りかフルの権限を選ぶ。
- メモを数本書く。エージェントに書かせながら作業してもいい。人、会社、アイデアごとに 1 ファイルが割り当たり、現在の事実が上、日付入りの経緯が下に入る。
- 任せたい仕事のスキルを選ぶ。朝の受信箱の要約などがそうで、1 回だけ動かすか定時で動かすかを決める。
AIツール情報
GBrainの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- メール、通話、会議メモから判断する創業者や事業責任者。GBrain が全部を 1 か所に集めて答えるので、商談前の 20 分の読み直しが要らなくなる。
- Claude Code、Codex、Cursor で書く開発者。これらのツールはもともとファイルを読むので、GBrain のフォルダを向けるのは設定 1 行。次のセッションにも残る文脈が手に入る。
- 5 人から 50 人ほどのチーム。1 つのワークスペースが共通のメモを持ち、199 ドルのプランは人数割ではない。仲間が増えても請求は変わらない。
- 同じ下調べを繰り返すコンサルタントや研究者。顧客の履歴、過去のレポート、未解決の論点を個人ナレッジベースに置けば、新しい案件の立ち上がりが短くなる。
タスク
- 商談の準備。誰と最後に何を話したか、何が未決か、最後に会ったのはいつかを聞く。答えには根拠のメモが付く。
- 数か月前に書いた文章を探す。検索は語の一致だけでなく意味も照合するので、当時のタイトルや言い回しを覚えていなくても見つかる。
- メール、カレンダー、Slack から情報を取る。GBrain が各アプリのログインを持つため、AI はスレッドを読んだり日付を確かめたりできる。こちらがコピーしたり API キーを貼ったりする必要はない。
- 定例レポートの自動化。スキルが毎週月曜に数字を集め、要約を書き、Slack に送る。ノート PC は閉じたままで構わない。
シーン
- チームで会社の脳を共有する。全員が 1 つのワークスペースで動き、接続した AI は設定した権限の範囲でしか動かない。行動はすべて 1 つの記録に残る。
- 仕事と私人のメモを分ける。2 つ目のワークスペースには独自のメモとアプリが付くので、私人の Gmail がチームの回答に出てくることはない。
- 外部の人に読ませるだけで終わる。ゲスト用リンクはメモの中身から質問に答えるが、書き換える手段は渡さない。
主な機能
すべての AI が 1 つのメモを読む
同じメモが ChatGPT、Claude、Claude Code、Codex、Cursor、そして MCP でつながる他のツールを支える。あるクライアントで直した内容は他のクライアントにも出る。コピーを同期しているのではなく、1 つのフォルダを読んでいるからだ。単体のアシスタントに内蔵されたメモリとの差はここにある。
AI ごとの権限設定
接続した AI には読み取りかフルを与え、クライアント単位で変えられる。読み取りにすれば文脈は取れるが書けない。切ればメモに触れないままアクセスだけが止まる。チームで使うとき、メモを共有するのか鍵ごと渡すのかを分ける仕組みだ。
接続アプリは AI パスワードマネージャーの内側
GBrain が Gmail、Outlook、カレンダー、Slack、Stripe、GitHub、Notion に代わってログインし、AI には呼び出しの結果だけを渡す。認証情報は渡らない。AI がパスワードを見ることはない。一覧にないアプリは MCP サーバーをアドレスで追加できる。公式レジストリには 1 万件以上が載っている。
定時で動くスキル
スキルはワークスペースが実行できる手順を書き下したものだ。受信箱の仕分けや週次アップデートの下書きなどがある。すぐ使えるものもあれば、Markdown で自分で書くこともできる。都度でもクラウドの定時でも動くので、PC を閉じていても仕事は進み、終わるたびに報告が返る。
ページの一覧ではなく根拠付きの答え
GBrain は引用付きの文章で答え、メモにまだ無いことも明記する。人、会社、アイデアを型付きのグラフにもするので、「あの会社で働いているのは誰か」と聞けば、文章から推測せず関係をたどる。長期記憶の標準テスト LongMemEval では、470 問のうち 449 問で正しい会話を上位 5 件に入れた。実行条件と設定も公開されている。
ゲスト、チーム、分離したワークスペース
課金単位はワークスペースで、中のチームがメモ、アプリ、スキルを共有する。ゲストはリンク 1 本でメモからの回答を受け取れるが、中身は変えられない。他人のために GBrain を立てる人向けには、専門家画面で全デプロイを 1 ページに並べ、ブラウザからでもターミナルからでも操作できる。
メリットとデメリット
メリット
- メモは Markdown ファイルそのものだ。開いて直し、コピーし、持ち出せる。独自データベースに閉じ込められない。
- 接続は 1 回で、MCP 対応のアシスタントをすべてまかなう。ChatGPT、Claude、Cursor の間でコピー＆ペーストを繰り返さずに済む。
- 認証情報は GBrain に残り、AI が受け取るのは結果だけだ。設定ファイルに API キーを貼るより権限の設計がすっきりする。
- スキルはクラウドの定時で動くので、繰り返しの仕事がノート PC の起動に縛られない。
- MIT ライセンスなので自前ホストは無料。有料プランも定額で、199 ドルは席ごとではなくチーム全体をカバーする。
デメリット
- ホスト版は Tools が月 19 ドル、Personal が月 49 ドルからで、gbrain.io に永続の無料プランはない。無料で使うなら自前インストールで、サーバー 1 台とターミナルへの慣れが要る。
- 自前ホストは更新、バックアップ、モデル費用が自分の負担になる。情報の拡充には独自の計算資源と API 課金が要ると README も明記している。
- 答えの質はメモに書かれた量に従う。薄いフォルダからは薄い答えしか出ない。ソースだけでは呼び出し元をすべて隔離できないため、信頼できる範囲の外に脳を開く前に確認が要る。
よくある質問
複数の AI アシスタントに 1 つの作業メモと 1 組の接続アプリを渡すためのものだ。同じ説明を繰り返さずに済み、AI にメールやカレンダーを読ませられ、週次サマリーのような定例業務を各ツールで個別に設定せずに回せる。
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