GoldenRetriever.ai Public Beta
Do Your Bit Ltd. · 動画
GoldenRetriever.ai Public Betaは、ローカルのメディアライブラリを本当に問い合わせできるものへ変えるmacOSデスクトップアプリだ。Mac上の動画、音声、PDF、スライド、スクリーンショット、文書をインデックス化し、ファイル名ではなく意味で検索できるようにする。肝は「意味」が文字どおりだという点にある。文字起こしだけでなく、画面に映っているものを読み、話されていることを聞き取る。元のファイルはディスクから出ないままで、AIの処理は自分のGoogle Gemini APIキーで動く。
GoldenRetriever.ai Public Beta について
GoldenRetriever.ai Public Betaとは
ほとんどの検索ツールは動画と音声を不透明な塊として扱う。完全に無視するか、音声認識を一通りかけて終わりにするかのどちらかだ。GoldenRetriever.aiは別の道を行く。マルチモーダルAIで元のメディアを直接理解するのだ。画面のスライド、ホワイトボードの図、誰かの声に込められた強調。それらはすべて埋め込みに変換され、検索できるようになる。
この製品が狙うのは、録りためた素材に埋もれた人たちだ。何年分もの映像を抱える映像作家、保存したスクリーンショットを溜め込んだデザイナー、数百件のPDFを抱える弁護士。「どこかに保存したのは覚えているのに、何と名付けたか全く思い出せない」とファイルだらけのフォルダを眺めた経験のある人なら誰でも当てはまる。
最大の制約はプラットフォームだ。macOS 14以降のみで、WindowsとLinuxはまだロードマップ上にある。自分のGemini APIキーも必要で、そのGoogleの費用はGoldenRetrieverの購読とは別に請求される。アプリは公開ベータなので、まだ磨き込みが足りない部分もある。
使い始める
- 公式サイトからベータ版をダウンロードする。macOS 14以降で動き、無料プランにクレジットカードは要らない。
- 初期設定でGoogle Gemini APIキーを貼り付ける。埋め込みとAIの通信は、そのキーでMacから直接Googleへ送られる。
- インデックス化したいフォルダを指定する。動画、音声、PDF、スライド、画像のディレクトリも含む。
- 最初のインデックス化を走らせる。同梱のQdrantベクトルデータベースが埋め込みをマシン上にローカル保存する。
- 普通の日本語で検索するか、質問を投げる。回答は出典ファイルとタイムスタンプ付きで返ってくる。
AIツール情報
GoldenRetriever.ai Public Beta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
- 映像編集者と映像作家：撮影素材がすでにMacのドライブにあるなら、クリップ名ではなく映っているもので素材を探せる。
- 弁護士と研究者：大量のPDFや文書群から特定の条項や引用を、各ファイルを読まずに抜き出せる。
- デザイナーとプロダクトチーム：数か月前に保存した、半分しか覚えていないスクリーンショットやスライド資料を、インデックス済みフォルダにあれば見つけられる。
タスク
- 長い録画の中の一場面を探す：「値上げへの反発に触れたインタビューはどれか」と尋ねると、ファイルとタイムスタンプが返ってくる。
- 形式をまたいだ調査：研修動画、今四半期の質疑応答、ボイスメモを1つの出典付き回答にまとめる。
- 検索できるアーカイブ作り：フォルダを継続的に監視し、新しい録画を自動でインデックス化する。
シーン
- 1台のMacで何年分もの個人メディアを管理するソロクリエイター。ファイルをローカルに置くことがクラウド同期より大事な人。
- 共有プロジェクトの素材を横断検索したいが、ホスト型のエンタープライズ基盤まではまだ不要な小規模スタジオやチーム。
- プライバシー上の制約があり、メディアを第三者サービスに預けるより、ローカルのベクトルインデックスと自前のAI課金を選ぶ人。
主な機能
動画と音声のマルチモーダル理解
これがGoldenRetriever.aiを文字起こし検索から分ける機能だ。AIは視覚的な内容をネイティブに処理するので、声に出されなかった製品デモやホワイトボードの図も捉える。つまり、無言の画面共有ばかりのスクリーン収録でも、たまたま乗った音声ではなく画面に映ったもので検索できる。音声は完全な信号として埋め込まれ、テキスト処理では平坦になる抑揚や強調が保たれる。
ハイブリッド順位付けのセマンティック検索
ファイル名ではなく、覚えている内容を書く。ハイブリッド検索エンジンはセマンティックベクトルとBM25のキーワード順位付けを混ぜ合わせるので、曖昧な説明でも正確なフレーズでも、内容の記憶がぼんやりして不完全なときに正しいファイルが浮かぶ。名前の一部しか思い出せないときや、内容の漠然とした印象しかないときにこの混ぜ合わせが効く。
出典とタイムスタンプ付きのAI質疑応答
質問を投げると、アプリは自分のライブラリを根拠に答える。すべての回答はタイムスタンプ付きで出典ファイルを指し示すので、主張を信じるのではなく検証できる。チャットボットの推測と、開いて確かめられる引用との違いがここにある。
ローカルベクトルデータベース
埋め込みと検索インデックスは、同梱のQdrantバイナリの中にMac上で存在する。あなたの内容がGoldenRetrieverのサーバーにコピーされて保存されることはない。機密性の高い素材を扱うなら、インデックスをローカルに置くことはクラウド専用ツールに対する実質的な利点だ。
自分のAIキーを持ち込む
設定時にGoogle Gemini APIキーを貼り付けると、AIの通信はMacから直接Googleへ向かう。GoldenRetrieverはキーを見ることも、請求に上乗せすることもない。これは、計算コストが固定のクレジット束ではなく、実際にインデックス化した量に応じて変わることも意味する。
柔軟な質疑応答モデルの選択
インデックス化はGeminiの埋め込みが担うが、質問への回答はGemini、OpenAI、Anthropic、Ollama、またはOpenAI互換の任意のエンドポイントに差し替えられる。すでに特定のプロバイダーに統一しているチームはそのまま使い続けられ、ローカルのOllama構成なら完全にオフラインで動く。
自動フォルダ監視
一度アプリにディレクトリを指定すれば、新しいファイルを監視し、届いたそばからインデックス化する。来週追加した録画も手動の再スキャンなしで拾い上げられる。常に録画する人にとっては、再インデックスを忘れないという面倒が消える。
メリットとデメリット
メリット
- 動画と音声の内容を直接理解するので、画面上の文脈と抑揚が文字起こしに埋もれず残る。
- ファイルはMac上にとどまり、ベクトルインデックスもローカルで動くので、プライバシーに敏感な作業に向く。
- 回答はタイムスタンプ付きで出典を示すので、根拠をすぐ確認できる。
- 無料プランでも最大100ファイルまでAIの全工程をカバーし、クレジットカードは不要。
- ベータ版の料金は生涯固定で、質疑応答モデルも自分で選べる。
デメリット
- macOS 14以降のみ。WindowsとLinuxのユーザーは待たされ、モバイルアプリもない。
- 自分のGemini APIキーが必要で、Googleからは別途請求されるので、実質コストは購読料だけより高い。
- 公開ベータなので、管理機能、SSO、保存時の暗号化はまだ出荷済み機能ではなくロードマップ上の項目だ。
よくある質問
覚えているものを書くと、アプリは正確な名前一致ではなく合致するファイルを返す。何年分もの素材をまたぐメディアライブラリ検索は、たいていフォルダを延々スクロールするより速くそのクリップを見つける。
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