TractorBeam

TractorBeamの紹介

TractorBeamは、習慣形成と目標達成を支援するAI駆動型アカウンタビリティシステムであり、毎日の音声によるチェックイン通話を提供します。手動での記録作業を必要とせず、一貫した人間らしいガイダンスを求めているユーザーを対象として設計されています。このシステムは持続的なメモリ機能を備えており、対話の文脈をすべてのインタラクションにわたって保持することで、継続性とパーソナライズされたサポートを実現します。

通知ベースのツールとは異なり、TractorBeamはリアルな合成音声を用いた電話通話によってユーザーに接触し、受動的な通知確認ではなく、能動的な関与を促します。その構造はジェームズ・クリア氏の『アトミック・ハビット』で知られる66日間の習慣形成フレームワークを含む行動科学に基づいており、同時にフォーカスする習慣数を5つに限定することで、認知負荷と成功率に関する研究結果に準拠しています。

主なポイント

• 自然な発声を再現した合成音声によるAIコーチからの毎日予約通話
• 対話履歴、誓約事項、成功体験、課題などすべての情報を持続的に記憶し、次回以降の通話でも参照可能
• 手動ログ不要の自動追跡機能：習慣の連続日数、気分、進捗状況をすべて自動記録
• サラ（小学校教員出身）、マーカス（大学バスケットボールコーチ出身）、プリヤ（スタートアップ創業者出身）の3種類のコーチペルソナ。それぞれ異なる専門領域と声質を有する
• モデルコンテキストプロトコル（MCP）を用いた外部AIツールとの連携により、目標、気分、ジャーナルなどの文脈情報を共有可能
• 2段階のサブスクリプションモデル：無料版は通話回数と記憶保持期間が制限され、有料版「Engaged」は無制限通話、完全な対話履歴、リアルタイムのテキストサポートを提供
• 科学的根拠に基づき、同時にアクティブな習慣数を5つに限定して、遵守率と成果向上を図る
• プライバシー重視の登録フロー：電話番号のみでアカウント作成可能。メールアドレスは任意入力であり、必須ではない

TractorBeamの仕組み

ユーザーはまずコーチペルソナを選択し、希望する通話時間を設定します。各通話では、AIが会話形式で昨日の進捗、現在の課題、今後の意図について尋ね、応答内容に基づいて習慣ステータスの更新、気分記録、将来のプロンプト調整を自動で行います。すべてのインタラクションは保存され、その後の通話でも参照されるため、行動と内省の長期的な記録が構築されます。

インターフェースには、習慣を「Queue（計画中）」「Focus（進行中）」「Automatic（自動化済み：45日以上継続）」の3段階で可視化するウェブダッシュボードが含まれます。ユーザーはドラッグ操作で習慣を列間で移動させ、優先順位の変化を反映できます。さらに、非同期コミュニケーションも可能で、ユーザーはいつでもコーチにテキストメッセージを送信でき、許諾された範囲で気分や習慣の遅れなどの文脈情報が、MCP経由で互換性のある第三者AIツールと共有されます。

主な利点と用途

TractorBeamは、健康、言語学習、マインドフルネス、職業的成長など、持続可能なルーティン構築を目指すユーザーに有用です。音声中心のデザインは、アプリ疲労や記録の不規則さに悩むユーザーにとって摩擦を大幅に低減します。また、記憶機能による継続性は、挫折を経験したユーザーがゼロからやり直さずに再開できる点で特に価値があり、言語学習、運動継続、就寝習慣など長期的な目標達成に貢献します。

連携機能により、開発者や知識労働者は、コーディングアシスタント（例：Cursor）、大規模言語モデル（例：Claude、Gemini）、ワークフローツール（例：Windsurf）などへの文脈認識を拡張できます。たとえば、活動データからエネルギー低下を検知した際に休憩を推奨したり、ジャーナル記録からストレス増加を読み取った際に対話トーンを調整したりすることが可能です。明確な価格設定と契約縛りのないキャンセルポリシーは、長期的な習慣支援システムの評価を目的とするユーザーにとってリスクの低い導入を可能にします。