日常の小さな選択
今日は運動と学習、どちらを優先すべき？
一般的な AI
両方大事です。時間配分を決めて計画的に取り組みましょう。
DoubleHub
トレーニングの記録を見ると、今週は強度高めで疲労溜まってる。読書は進みが良いから、今日は軽めの運動で切り替えて、明日の朝に学習を入れるのがいい感じ。
なぜこう返せる？ あなたの今週のコンディションと学習の進み具合の両方を知っているから、無理のない配分を返せる。
Your Personal AI Partner
あなたを理解し、
毎日を一緒に整える
AI パートナー。
学び（BookCompass）、身体（TrainNote）、お金（HubWallet）、日記・タスク——
複数のサービスをつないで、あなた専用の AI パートナーを育てます。
売り込みも、引き止めもなく。
あなた自身に向かう情報だけを、必要なときに届けます。
Your Partner
「自分がもう一人いたら」と
思ったことはないだろうか？
DoubleHub はいつもそばにいる、
頼れる相棒のような存在を目指します。
理解不足
- 上辺だけのアドバイスや一般論
- 文脈を理解してないただの会話相手
- 毎回リセットされる AI チャット
DoubleHub が目指す姿
- あなたの性格や習慣を理解している
- 理解しているからこそ、的確に返せる
- 使うほどに、あなたへの理解が深まる
Problem
あなたのことをよく知っている存在じゃないと、
あなたにとって本当の価値につながらない。
01
話せる相手はいる。でも理解者は少ない。
SNSでつながっている人はいる。雑談できる友人もいる。でも、自分の趣味・思考・好き嫌い・頑張り方まで本当に理解してくれている人は、ほとんどいない。
02
AI チャットも増えた。でも毎回リセットされる。
便利な AI は増えた。でも会話するたびにゼロから。あなたの性格も、先週何に悩んでいたかも知らない。結局、一般的なアドバイスしか返ってこない。
03
記録アプリはある。でも全体像は誰も見ていない。
読書、筋トレ、タスク管理、家計。便利なアプリは増えたのに、それぞれバラバラ。あなたの全体像を把握している存在は、どこにもいない。
01Solution
DoubleHub は、
あなたを理解することから始める。
1
日々の記録や対話を積み重ねる
あなたとの対話や、連携アプリからの記録を通じて、DoubleHub はあなた自身を少しずつ理解していきます。
2
好き、苦手、頑張り方のクセを学ぶ
好きなもの、苦手なこと、朝型か夜型か、追い込みすぎると止まるタイプか。使うほどに、あなたへの理解が深まっていく。
3
理解しているから、的確に返せる
あなたを知っているからこそ、上辺じゃないアドバイスができる。一般論ではなく、あなたに合った具体的な一歩を提案します。
02Daily Choices
日常の小さな分かれ道で、
ちょっとスマートに。
「運動と学習、どっち？」「プレゼント何にしよう？」
そんな日常の思考の分岐点で、ダブルが一歩賢い選択をそっと後押しします。
同じ問いに対する、一般的な AI と DoubleHub の返答の違いをご覧ください。
日常の小さな選択
家族へのプレゼント、何にしよう？
一般的な AI
相手の趣味や最近欲しがっているものを考慮して選びましょう。
DoubleHub
前にお母さんが「読書灯が欲しい」って話してたの、メモに残ってたよ。去年の誕生日はキッチン用品だったから、今年は読書周りに振るの良さそう。
なぜこう返せる？ 会話のメモや過去の贈り物の履歴から、「何を大事にしている相手か」を一緒に覚えている。
トレーニング連携
サボりがちになってきたとき
一般的な AI
筋トレは継続が大事です。モチベーションを保つために目標を見直してみましょう。
DoubleHub
2週間空くとそのまま1ヶ月止まりやすいのがあなたのパターンだよね。今日は家で腕立て10回だけでもいいから、ゼロにしないのが大事。
なぜこう返せる？ トレーニングの記録から「中断→復帰」のパターンを知っているから、タイミングと強度を適切に提案できる。
読書連携
漠然とした停滞感があるとき
一般的な AI
新しいことに挑戦してみましょう。視野を広げるために異分野の本を読んでみてはいかがですか。
DoubleHub
最近ビジネス書ばかりだけど、前に科学の本を読んだ時に「視点が一気に広がった」って書いてたよね。違うジャンルを1冊挟んでみるのはどう？
なぜこう返せる？ BookCompass の読書メモから、過去にどのジャンルがあなたに効いたかを知っているから、具体的かつ根拠のある提案ができる。
データ横断
最近なんか調子が悪いと感じているとき
一般的な AI
十分な休息を取って、無理のない範囲で活動しましょう。
DoubleHub
トレーニングの運動頻度が3週間で半分に落ちてる。読書も2週間新しい本を開いてない。前にこのパターンになった時は仕事の負荷が原因だったよね。今週は回復に振り切って、来週からまた始めよう。
なぜこう返せる？ 複数のサービスを横断して全体の変化を読み取り、過去の類似パターンと照合して提案する。
データ横断
人生の選択に迷っているとき
一般的な AI
転職で重視すべきポイントは年収、成長環境、ワークライフバランスです。
DoubleHub
3ヶ月前に読んだ本で「安定より挑戦を選びたい」って書いてたよね。最近の運動の記録を見ても調子は良さそう。今のコンディションなら、挑戦する側に振ってみていいんじゃない？
なぜこう返せる？ あなたの価値観、性格、今のコンディションを踏まえて、一般論ではなく「あなたに合う選択肢」を返せる。
03Proactive Partner
ダブルは、
向こうから話しかけてくる。
一般的な AI は、あなたが聞かないと黙っている。
DoubleHub は、気づいたことがあれば先に声をかける相棒です。
Double
思考のバイアス
最近のインプットに、偏りが見えます
今週はビジネス書ばかり読んでるね。前に科学系の本で「視点が一気に広がった」ってメモしてた。一度話してみない？
なぜ話しかけられる？ BookCompass の読書履歴 × あなた自身のメモを読み解いて声をかける。
Double
メモフォロー
昨日のメモ、気になってました
「このまま続けていいのか少し迷う」って残してたよね。焦って結論を出す前に、30分だけ一緒に整理してみない？
なぜ話しかけられる？ 過去の文脈から「引っかかり」を拾い、適切なタイミングで話しかける。
Double
行動提案
今日は、軽めに動く日かもしれません
トレーニングの回復度が3日連続で低め。明日が本番の予定だから、今日は散歩10分か軽いストレッチに切り替えよう。
なぜ話しかけられる？ トレーニング記録 × 予定 × 過去のコンディションから最適な強度を提案。
聞かれなくても、気づいたら声をかける。
そういう存在は、あなたを本当に知っているからこそできる。
04Ecosystem
つながるほど、
理解が深まる。
相棒の理解を深めるための入口。ひとつから始めて、つなげるほどあなたへの理解が増していく。
下のサービスをタップして切り替えてみてください
Input → Insight
HubWallet から入るのは、「どんな使い方が自分を充電させるか」の手がかり。
入力される情報
- •レシート撮影と AI OCR から得られる支出データ
- •親カテゴリ別の使い方と進捗（食費・交通・娯楽、他）
- •家賃・光熱費・サブスクなどの定期支出とその推移
- •未整理に「とりあえず保留」している買い物の迷い
ダブルが理解すること
- •削るべき出費より、活かすべき支出の領域
- •自己投資と浪費の境目・「使って良かった」シグナル
- •生活コストの輪郭と、今月・来月の余裕
- •今は背中を押すべきか、休むべきかの助言の調子
Three Principles
ツールを集めるのではなく、自分を整える。
DoubleHub は「別々のアプリを束ねるハブ」ではありません。 タスク・読書・トレーニングを通じた「自己理解の基盤」を作るプロジェクトです。
01
データは、あなたのもの
各プロダクトのデータは安全に保存され、GrowthLab が勝手に分析対象にすることはありません。エクスポートも削除もいつでも可能です。
02
完了は、捨てない
ToDo の完了タスク、読み終えた本、達成したトレーニング。過去の行動を「記録」ではなく「素材」として扱い、未来の判断に活かします。
03
独立、でも繋がる
各プロダクトは独立したデータベースで運用されています。連携は任意で、いつでも解除できる。壊れにくい設計です。
Three Principles, One Self
3 つの原則は、真ん中の「あなた」を支えるためにある。
データの主権、過去の蓄積、サービスの独立性。 この 3 つが揃うことで、初めて「自分を整えるプラットフォーム」が成り立ちます。
05Products
4 つのプロダクトで、自分の型を見つける。
タスク管理、読書、トレーニング、家計。異なる領域のデータが一つに繋がることで、 あなたの「無意識のパターン」が見えてきます。
Spotlight
サービス別の詳細
TrainNoteジムで、音楽は止まらない。
広告を表示しない筋トレ記録アプリ。前回の重量が同じ画面に出て、伸びと部位ごとの回復がひと目でわかり、食事の記録やボディフォト、トレーニング日誌、AI コーチ（Plus）までひとつのアプリで使えます。
Book Compass読みながら一言。あとから、読み返せる。
読んだのに、頭に残らない——その手前で、読みながら一言だけ呟く読書メモです。残した一言は、本ごとの「読みの現在地」や、複数の本をまたぐ読書特集号になって返ってきます。呟きは他のユーザーに公開されず、広告も表示しません。
HubWalletお金の使い方を、理解するための家計簿。
レシートは撮るだけ、仕分けは隙間時間にスワイプでまとめて。サブスクや固定費は月額換算と30日以内の予定で見渡せ、無料お試しの終了前にはホームでお知らせします。銀行連携なし・全プラン広告なしで、支出の傾向から「どんな使い方が自分を充電させるか」が見えてきます。
06Roadmap
三つの入口から、
人生全体の入力基盤へ。
各サービスをリリースし、磨き込み中
TrainNote / Book Compass / DoubleHub 本体 / HubWallet はいずれもリリース済み。単体で使える状態を保ちながら、改善を重ねています。
- TrainNote — 広告なしの筋トレ記録・食事の記録・AI コーチ（Plus）
- Book Compass — 呟く読書メモと読み返し
- DoubleHub 本体 — 写真1枚の日記・AI相棒・道具箱
- HubWallet — 広告なしの家計簿
連携基盤を整える
認証とデータ連携の土台を整え、各サービスから必要な情報だけをダブルが横断的に読める状態をつくる。
- 共通認証基盤の構築
- フェデレーテッド API 設計
- データ連携の同意フロー
生活全体へ広げる
家計、健康、娯楽まで入力が増えるほど、あなたにとって満足度の高い配分や選択を提案できるように。
- 家計・健康データの接続
- 横断インサイトの精度向上
- ダブルのパーソナライズ深化
あなたのことを、
世界で一番理解する存在へ。
ただ甘やかすだけじゃない。上辺で合わせるだけでもない。
あなたを理解した上で、あなたのためになることを返す。
そういう存在を、テクノロジーでつくりたい。
DoubleHub は、あなたの注意を奪うためではなく、あなた自身に戻すためのアプリです。 滞在時間を伸ばすためのおすすめでも、続きが気になる無限スクロールでもありません。
バラバラな努力や記録をつなぎ直し、一つ一つの積み重ねからあなた自身の輪郭を少しずつ鮮明にしていく。 それが、より満足度の高い判断を重ねていく土台になると信じています。
FAQ
よくあるご質問
TrainNote や Book Compass、HubWallet は単体でも使えますか？
はい。各サービスは単体でも価値を持つ設計です。DoubleHub に接続するとさらに深い洞察が得られますが、必須ではありません。
家計や健康のサービスも必要になりますか？
いいえ。つながる入口が増えるほどダブルの理解は深くなりますが、すべてを使う必要はありません。
なぜ広告ではなく、直接課金にしているのですか？
広告モデルにすると、アプリの利益はあなたの滞在時間や注意の量に紐づいてしまいます。私たちはそれを避けたいので、ユーザーから直接いただく形にしています。アプリの利益とあなたの利益が同じ向きに揃い、「あなた自身に戻すこと」を素直に設計に置けるためです。
データのプライバシーはどうなりますか？
データの取り扱いには細心の注意を払います。DoubleHub では以下の原則を設計の基盤としています。
- データ連携は必ずユーザーの明示的な同意を前提とします
- 各サービスの生データをそのまま外部へ送ることはせず、構造化・匿名化された情報のみを連携します
- どのデータを共有し、どのデータを非公開にするかはユーザー自身が選択できます
- サービスの利用をやめた場合、データの削除をリクエストできる仕組みを整備します
詳細は プライバシーポリシー をご確認ください。
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幸せは、一度きりじゃない。思い出すたびに、もう一度味わえる
幸せは一度きりではなく、思い出すたびにもう一度味わえる。ただし思い出は勝手には戻ってこないので、写真1枚や自分の一行という手がかりが要る。「その日うまくいった3つ」の研究や回顧の味わい方の研究を、効果の大きさまで正直に添えて書きます。
7 分
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「今日、いいことなんて何もなかった」——その夜に、本当は何が起きていたのか
「今日、いいことなんて何もなかった」と思う夜、本当は何が起きていたのか。外から投げ込まれる情報に押し流されて、足元の小さな幸せに気づく前に流れていく構造と、幸せは起きた回数ではなく気づいた回数だけある、という見方を書きます。
7 分
思想
「AIに感情はあるか」——その問いは、たぶん私たち自身に返ってくる（前編）
「AIに感情はない、それらしい言葉を選んでいるだけだ」——その論法は、そのまま私たち人間の「ありがとう」にも当てはまってしまいます。感情とは目的に向かって行動を方向づけるために組み込まれた反応ではないか、という仮説から、AIについての問いが私たち自身に返ってくるまでを書きます。
9 分