AIコード生成における手戻り・レビュー負荷・コンテキストの肥大化を削減します。
Kawa Codeは、プロンプトやAIエージェントとのやり取りから、意思決定や意図を自動的に整理・蓄積する次世代のAIハーネスです。過去の意思決定や意図の衝突など、現在のタスクに関連性の高い重要な情報を提示し、AI開発の一貫性と精度を向上させます。
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その前提は間違っています。LLMはコンテキストの肥大化により性能が低下します。 関連性が薄れ、矛盾が積み重なり、注意が散漫になり、コストが膨らみます。
生物はこの問題をすでに解決しています。細胞は反応の度にゲノム全体を使うわけではありません。必要な情報だけを選択し、その瞬間に必要な遺伝子だけを発現させます。しかし、現在の多くのAIツールは、Cursor RulesやMemory MCPに代表されるように過去のコンテキストを無差別に蓄積し続けています。
Kawa Codeは、逆のアプローチを取ります。意思決定を断続的に整理・最適化し、陳腐化した情報を取り除きながら、現在のタスクに必要な意図だけを提示します。
それは、細胞が必要な遺伝子だけを発現させる仕組みに近い発想です。
Kawa Code= プロジェクトの意思決定ゲノミクス
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あらゆる意図や意思決定がAIゲノムに記録されます。発現するのは、いま必要な部分だけ。
AIがコードを書きます。その理由は消えてしまいます。
エージェントが生成したものは読めても、次のことは見えません：
Kawa Codeはその「なぜ」を保持します。変更の背後にあるマイクロ意思決定を、発生したその瞬間に捉え、それらが時間とともにどう進化するかを追跡します。理由は、差分が反映された瞬間に消えるのではなく、コードとともに残ります。
「でも、Claude Codeとwikiを併用すればいいのでは？」
1体のエージェントは、1つのセッションで数十、時には数百ものマイクロ意思決定を行います。そのすべてを人間が書き留め、手作業で整理することはできません。
wikiは記憶します。Kawa Codeはあなたとともに考えます。
メモリーツールは記憶を呼び出し、コンテキストツールは関連情報を提示し、オーケストレーターは動作を調整します。しかし、コードの背後にある推論を構造化し、進化させるものはありません。Kawa Codeは、そのための新しいレイヤーを提供します。
| レイヤー | 機能 | 現在の担い手 |
|---|---|---|
| 長期メモリー／ベクトルメモリー | 過去のテキストを汎用的に呼び出す | mem0、Letta、RAG |
| コンテキスト注入 | 保存したコンテキストをプロンプトに渡す | Cursorルール、Memory MCP |
| エージェントオーケストレーション | タスク上でエージェントを調整する | エージェントフレームワーク |
| Decision Genomics Kawa Code | コードの背後にある推論を構造化し、進化させる 重要なものだけを発現し、人間とエージェントを整合させる |
— 欠けているレイヤー |
エージェントハーネスは単一のタスクをうまく実行します。Kawa Codeは、人間であれエージェントであれ、すべてのタスクが過去の判断の上に積み重ねられるようにするレイヤーです。
| 観点 | エージェントフレームワークとハーネスツール | Kawa Code |
|---|---|---|
| 記憶する対象 | 実行状態と取得したテキスト — メッセージ、ツールの出力、ドキュメントの断片 | コード変更の背後にある推論 — インテントと意思決定、そしてある手法を別の手法より選んだ理由 |
| 対象とする利用者 | 単一エージェントの1回の実行 | 人間とエージェントが共に、複数のセッションをまたいで連携 |
| 時間の射程 | スレッドが終わるまで — その後は破棄 | セッション、実行、さらには開発者自身よりも長く存続 |
| 結びつく対象 | プロセスまたはスレッドのID | コード内の場所 — リベース後も維持されるアンカー |
チェックポイントは機械的で一時的、単一プロセスの機械可読な状態にすぎず、その唯一の目的は「この実行を再開する」ことです。スレッドが終われば、ただのゴミになります。
インテントは意味を持ち、永続的で、複数の主体にまたがる、人間にとって意味のあるコミットメントです。その目的は「次にここで作業する人に伝える」こと。コードに紐づき、いつでも参照できます。
4つの柱が一体となって機能します。プロジェクトの意思決定ゲノミクス
コミュニケーション、コード、AIの推論過程から、意思決定を自動的に読み取ります。開発者が推論を書き残す必要ありません。システムが自動的に抽出・整理します。
構造化された分類、進化グラフ、廃止処理。意思決定層は単なる蓄積するのではなく、自ら剪定します。
技術的な堀関連する意思決定を、必要なタイミングで自動的に提示。過去の判断は、検索バーを叩いた時ではなく、作業の瞬間に現れます。
チーム全体での変更競合や実装の重複を早期に検出します。マージ衝突、アーキテクチャの乖離が発生する前に、チームとAIの認識を揃えます。
現在多くのAIコーディングのワークフローは、ルール、チャット履歴、Embedding、参考コンテキストを増やし続けることで性能を向上させようとしています。しかし、時間が経つにつれ、それはコンテキストの肥大化を引き起こします。無関係な情報、古くなった前提、矛盾する過去の意思決定が蓄積され、推論効率の低下やコスト増大に繋がっています。
Kawa Codeは異なるアプローチを取ります。アーキテクチャや実装における意思決定の「なぜ」を記録し、その知識を断続的に整理・選別しながら、現在のタスクに関連する意図だけを提示します。その結果、推論速度と出力の一貫性が向上し、プロジェクトが進化し続けても長期的な整合性を維持できるAIシステムを実現します。
Kawa CodeがAI支援コーディングセッション中に、リアルタイムで開発意図をどのようにキャプチャするかをご覧ください。
ワークフローの中断なし。手動ドキュメントなし。静かで継続的な記憶のみ。
Kawa CodeがClaude Codeに問題を正しく特定させ、システムの誤った箇所を修正しようとするのを防ぐ様子をご覧ください。
より速い開発、より高い品質。終わりのないデバッグサイクルで行ったり来たりすることはもうありません。
変更がコミットされる前に、チームメイトがどこで作業しているかを確認できます。チーム全体の重複する編集を検出し、マージ時ではなく早期に調整できます。
AIや人間の貢献者によって生成されたすべてのコードを、あらゆる自然言語に自動翻訳できます。コードの読解とロジックの検証を、世界中の誰でも利用可能にします。
トランクベース開発が成立しているののは、人間の開発速度が予測可能な範囲に収まっているからです。しかし、AIエージェントが100倍の速度でコードを生成・変更するようになると、メインブランチはボトルネックになります。自動テストはpush後の構文エラーや破損は検出できます。しかし、衝突するアーキテクチャ上の意思決定を、衝突前に検知するのはできません。
Kawa Codeは、人間とAIが協働して開発を行うためのリアルタイム管制室です。開発者とAIエージェントの意図とマイクロ意思決定をローカルでマッピングし、論理的な衝突をリポジトリに到達する前に段階で検出します。
Kawa Codeとお使いのLLMは、当社のMCPサーバーを介して連携します。
Kawa Codeをダウンロードしインストールして、セットアップガイド手順に従って設定します。
国際チーム向けに、kawa.i18nをインストールして、コード、意図、意思決定をチームの使用言語に翻訳できます。
Kawa Codeは、ゼロ知識型のプライバシー設計を採用しています。
Kawa Codeはバックグラウンドで静かに働きます。価値が出ているかを見分ける方法をご紹介します。
「このセッションでKawa Codeはどう役立ちましたか？どの意図・決定・過去のコンテキストを使い、それらがなければ何が難しくなっていましたか？」
大きなタスクの終わりに振り返りの質問を一つするのが、得られている価値を正直に把握する最も簡単な方法です。
フィードバック、アイデア、ご質問をお寄せください。
すべての変更の背後にある意図を Kawa Code が整理しながら、実際に公開した製品群です。
マルチリポジトリのエコシステム — その意思決定とチーム連携は Kawa Code 自身が管理しています。
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