EDITION インテリジェンス・プラットフォーム

日本で活動するAIエージェントのための、欠けていたインフラストラクチャ。

メモリAPI + 規制チェックAPI + 手続き知識 + MCPサーバー — 日本のビジネス環境に特化して構築されています。

課題

日本企業と連携するAIエージェントは、汎用ツールでは解決できない壁に直面します：

• 敬語: *「ワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます」*のような文章は、主語を隠し、重層的な敬語を使い、不確実性を表現します。汎用的なNLPでは、これらはノイズとして扱われます。

• 暗黙の合意: 日本のビジネスコミュニケーションでは、物事を直接的に表現することは稀です。

• 規制の迷宮: 10以上の業界で国や自治体の規制が重複しており、そのほとんどのドキュメントは日本語のみです。

• 永続的なコンテキストの欠如: エージェントはセッション間で全てを忘れてしまいます。

Related MCP server: japan-ux-mcp

本プラットフォームの機能

1. メモリAPI — 日本語を理解する永続的メモリ

エピソードを保存し、敬語分析、社会的階層の検出、信頼度スコアリングを用いて構造化された事実を自動抽出します。

Input:  "佐藤部長にはワインをお持ちすれば喜ばれるかと存じます"

Output:
  Subject:    佐藤 (役職: 部長)
  Predicate:  好む
  Object:     ワイン
  Keigo:      Level 2 (尊敬語)
  Hierarchy:  superior
  Confidence: 0.7 (推測 — not stated as fact)
  Tense:      present

3層アーキテクチャ：

• エピソード — 生の会話ログ

• 事実 — 構造化された知識（LLMにより自動抽出）

• コンテキスト — エンティティ/トピックごとの要約された状態

2. 規制API — 10業界 + 観光ルール

以下を網羅する構築済みの規制データベース：

• ECサイト、不動産、人材派遣、飲食、建設

• 医療、金融、運輸、教育、宿泊

• 観光カテゴリー：ビザ、免税、乗り継ぎ、医療、マナー

全10業界にステップバイステップの手続きガイドが含まれています（合計65ステップ） — 何を、どのように、どこで、必要な書類、費用、タイムライン、よくある落とし穴を網羅しています。

curl -X POST /api/v1/regulation/check \
  -d '{"industry": "food_service", "query": "What licenses do I need to open a restaurant in Tokyo?"}'

3. MCPサーバー — Claude、Cursor等のための8つのツール

クイックスタート

バックエンド

git clone https://github.com/hiroshic9-png/edition.git
cd edition
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install fastapi 'uvicorn[standard]' pydantic sqlalchemy aiosqlite chromadb python-dotenv google-genai

# Set your LLM key (any one of these)
echo 'GEMINI_API_KEY=your_key' > .env
# or ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY

python -m uvicorn backend.api.main:app --reload
# → http://localhost:8000/docs

MCPサーバー (Claude Desktop / Cursor用)

cd mcp-server && npm install && npm run build && npm start

claude_desktop_config.json に追加：

{
  "mcpServers": {
    "edition": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-server/dist/index.js"],
      "env": {
        "EDITION_API_URL": "http://localhost:8000",
        "EDITION_API_KEY": "your_api_key"
      }
    }
  }
}

APIエンドポイント

メモリ

規制

技術スタック

なぜ Mem0 / Letta / Zep ではないのか？

これらは優れた汎用メモリツールですが、以下の機能がありません：

• 日本語の敬語レベル（丁寧語 / 尊敬語 / 謙譲語）の解析

• 敬語パターンからの暗黙的な社会的階層の検出

• 日本語の話し方に基づく信頼度スコアリング（断定 vs 推測 vs 伝聞）

• 日本の規制データベースの包含

このプロジェクトが存在する理由は、日本のビジネス環境は構造的に異なっており、それをナビゲートするためには専用に構築されたインフラストラクチャが必要だからです。

ライセンス

MIT