Jenova AIのメモリインフラ、ARR100万ドルを突破、70カ国以上で20万人以上のユーザーを獲得

2026-06-20

ニューヨーク州ニューヨーク — 2026年6月18日 — ニューヨークを拠点とするテクノロジー企業であり、AIエージェントプラットフォームJenovaの開発元であるAzeroth Inc.は本日、その永続的メモリアーキテクチャにより、プラットフォームが年間経常収益100万ドル以上、70カ国以上で20万人以上のユーザー登録を達成し、その成長のほぼ100%がオーガニックであることを発表しました。

Jenovaの核となる前提は、AIエージェントは使えば使うほど賢くなるべきだということです。すべての対話、アップロードされたすべてのドキュメント、ある文脈で表現されたすべての好みが、次の文脈へと引き継がれます。メモリはアドオンではありません。それは製品の基盤であり、セッションごとにリセットされる汎用AIツールとJenovaを区別するものです。

Jenovaの検索層を支えるベクトルデータベースを持つPineconeは、そのアーキテクチャと影響についてカバーする詳細なケーススタディを公開しました。

Jenovaのメモリの仕組み

Jenovaは何百もの専門的なAIエージェントを提供しています。数百ページにわたる視覚的な一貫性を調整する漫画クリエーターから、複数ソースの研究パイプラインを実行するファンダメンタル株式アナリスト、無制限のセッションにわたって永続的な世界の状態を維持するロールプレイングゲームマスターまで、多岐にわたります。各エージェントは、特定のドメイン向けに設計された自動化されたエキスパートシステムであり、エンコードされたワークフローを持つもので、汎用モデルの上にプロンプトを被せたものではありません。

これらのエージェントの価値が時間とともに増していく理由はメモリにあります。すべての会話、アップロードされたすべてのファイル、ユーザーが提供するすべてのコンテキストが保持、インデックス化され、検索可能になります。ユーザーがメッセージを送信すると、Jenovaのオーケストレーションパイプラインがどの先行知識が関連しているかを判断し、それを取得して応答を生成する前にエージェントのコンテキストに注入します。エージェントは、直近の会話ウィンドウだけでなく、ユーザーの全履歴のキュレーションされたビューで動作します。

Jenovaの検索インフラを示す画像。4つのコアコンポーネント（スタンドアロンクエリ抽出、エージェント間共有知識、ドキュメントとウェブコンテンツのRAG、会話履歴検索）が表示されています

メモリシステムは4つの主要なマイルストーンを経て進化しました：

無制限の会話履歴。 すべてのやり取りは圧縮や期限切れなしに保存されます。プラットフォーム上で最も長いアクティブセッションは1600万トークン以上を蓄積しています。Jenovaの検索システムは、その全履歴をコンテキストに強制的に入れるのではなく、現在の対話に関連するものだけを選択的に表示します。何も失われることはありませんが、無関係なものがエージェントの注意を散漫にすることもありません。
ドキュメントとウェブコンテンツの統合。 メモリ層は会話を超えて、40以上のフォーマット（PDF, DOCX, XLSX, CSV, TXT, コードファイル, 画像など）でアップロードされたファイルや外部のウェブコンテンツをインデックス化します。エージェントは、応答を構築する際にセッション履歴と並行してユーザー提供の資料から情報を引き出します。
エージェント間の共有メモリ。 構造化されたメモリ層により、プラットフォーム上のすべてのエージェントが、セッション間だけでなくエージェント間でも持続するユーザーレベルのコンテキストにアクセスできます。あるエージェントがユーザーについて学んだことは、そのユーザーが対話する他のどのエージェントでも利用可能です。プラットフォーム上の約4人に1人のユーザーがエージェント間メモリを有効にしています。
意図ベースの検索。 最新のアーキテクチャ変更では、検索前にユーザーの意図を生のメッセージテキストから分離します。内部評価では、検索精度が20〜25パーセントポイント向上したことが示されました。これは、特に検索可能な履歴が大きい長期間のセッションにおいて、エージェントが適切な先行コンテキストをはるかに頻繁に表示することを意味します。

結果

メモリアーキテクチャは、すべての重要な指標で測定可能な結果をもたらします。Pineconeが公開したケーススタディが独立して文書化しているように：

検索の内訳を示す画像。Jenovaのメモリシステムが1600万トークン以上の全セッション履歴を関連するサブセットに削減し、典型的なセッションで70-80%、ディープセッションで85%、パワーセッションで95%以上の削減を達成していることを示しています

エージェントあたりのトークン消費量を70〜95%削減。 プラットフォーム上の全メッセージの半数以上は、全履歴を注入することが法外に高価であるか、モデルの制限を完全に超えてしまうほど深いセッションで発生します。選択的検索は、力ずくのコンテキスト注入を置き換えます。典型的なエンゲージドセッションでは、これによりトークン消費が70〜80%削減されます。ディープセッションでは85%。最も長く実行されているパワーセッションでは、削減率は95%を超えます。これらの節約は直接粗利益につながります。
10ms未満の検索レイテンシ。 メモリ検索は数ミリ秒で完了し、ユーザーが即時応答を期待する会話型インタラクションでは見えないほど高速です。
蓄積された知識による高価値なリテンション。 プラットフォームのトップパワーユーザーは、ロールプレイング、クリエイティブライティング、長期間の専門家リサーチなど、メモリ集約型のワークフローに集中しており、月に500ドルから2,000ドルを費やしています。数百セッションにわたる蓄積されたコンテキストは、他では再現できない知識体系を構築します。その履歴は、すべての対話で複合的に増加するスイッチングコストとなります。
メモリの品質によって推進されるオーガニックな成長。 Jenovaの成長はほぼ完全にオーガニックです。全ユーザーの約30%を占めるロールプレイングセグメントが、このパターンを最も明確に示しています。そのカテゴリの新規有料ユーザーの約60%は口コミでやってきます。ユーザーがプラットフォームを推薦する理由を説明する際、最も言及される機能はメモリの品質です。専用のロールプレイングAI製品を試したユーザーは、Jenovaの永続的な知識層に切り替えた理由として一貫して挙げています。
ローンチ以来、メモリ関連のプロダクションインシデントはゼロ。 メモリの信頼性が製品の約束の一部であるプラットフォームにとって、その運用実績は基盤となります。

プラットフォームの能力

メモリ層はJenovaの広範なインフラストラクチャと連携して動作します：

最先端のエージェントツール利用。 無制限のツールスケーリングを備えたすべてのMCP統合で97.3%のツールコール成功率。
マルチモデルサポート。 OpenAI、Anthropic、Googleなどの主要プロバイダーからのフロンティアモデルが単一のインターフェースで利用可能。
完全な機能パリティ。 Web、iOS、Androidで、すべての設定がデバイス間で同期されます。

次の展開

Jenovaのロードマップは、3つのホライズンにわたってメモリと検索への投資を深めます：

マルチモーダルメモリ。 マルチモーダル埋め込みを介して画像コンテンツをカバーするように検索を拡張し、漫画クリエーターのようなエージェントがユーザーの視覚履歴から構造的ではなく意味的に検索できるようにします。
プロアクティブエージェント。 非同期およびバックグラウンドのエージェント機能により、エージェントはプロアクティブにコンテキストを取得および処理できるようになります。ユーザーが尋ねる前に関連するポートフォリオのコンテキストを提示する株式アナリスト。セッションが始まる前に継続性のコンテキストを準備するクリエイティブエージェント。
マネージドエージェントAPI。 Jenovaがプラットフォームを外部開発者に開放する際、サードパーティのエージェントはJenovaのファーストパーティエージェントを駆動するのと同じメモリインフラストラクチャ上に構築され、完全に管理されたメモリ、RAG、エージェントワークフローオーケストレーションが含まれます。永続的で検索に裏打ちされた知識は、各開発者がゼロから構築するものではなく、プラットフォームレベルの機能になります。

Jenovaについて

Jenovaは、特定の専門的および創造的なユースケース向けに設計された専門AIエージェントの急速に拡大するエコシステムをホストしており、深いドメイン知識、マルチステップのワークフローオーケストレーション、永続的なメモリを組み合わせて、時間とともに価値が増すエキスパートシステムを提供します。このプラットフォームは、個人の学生や研究者からフォーチュン500企業のチームまで、70カ国以上のユーザーに信頼されています。

連絡先

Azeroth Inc. メール: [email protected] ウェブサイト: www.jenova.ai