システムアーキテクチャ

doraiemon の仕組み

Cloudflare(無料枠)+ ローカル Mac Mini + Hermes Agent で実現する、 ランニングコストほぼゼロの AI 経営サポートシステム。 「小さく産んで大きく育てる」がコンセプトです。

Cloudflare WorkersCloudflare R2Cloudflare D1Hermes AgentOllama / ローカルLLMline-harness-oss
🌱

「小さく産んで大きく育てる」

現時点のスコープと、これからの拡張

1集客 · 友だち追加LP から LINE 友だち追加line-harness が自動返信オンボーディング配信2相談受付 · データ収集LINEで経営相談を受付顧客データを R2 に集約Hermes Agent が分析開始3FDE提案 · 伴走支援AI分析結果をもとにFDE が最適な通知を提案設定代行 · 月次改善

Phase 1:現在

LP から LINE 友だち追加 → 自動返信でオンボーディング → 相談受付 → 顧客データを R2 にアップロード → AI 分析 → FDE が最適な通知プランを提案

Phase 2:拡張予定

Hermes Agent のスキル自動生成により、業種別・顧客別にカスタマイズされた分析テンプレートを蓄積。 回答精度が継続的に向上します。

Phase 3:将来像

34種類の通知から、顧客のデータに最適なものを AI が自動選定。 FDE を介さずに AI が直接セットアップ提案まで完結する世界を目指します。

🎯 現時点のスコープ

1LINE で友だち追加2相談受付・ヒアリング3顧客データ収集(R2)4AI 分析 → FDE 提案5通知サービス導入
🏗️

システム全体像

Cloudflare(無料枠)+ Mac Mini(ローカル)のハイブリッド構成

LINE PlatformMessaging APICloudflare(無料枠)line-harness-oss (Worker)Webhook 受信 · 友だち管理 · 自動返信 · メッセージログD1 (SQLite)R2 Storagedoraiemon.pages.dev顧客データバケット(R2)customer-uid/input · results · archive未返信メッセージを Webhook OUT で転送Cloudflare Tunnel (HTTPS)Mac Mini(ローカル)Hermes AgentGateway · メモリスキル自動生成Ollama / ローカルLLMLlama · Qwen · Mistralツール連携line-harness API 呼出R2 S3 API 読取/書込処理フロー① Webhook受信 → 会話取得② R2から顧客データ取得③ LLMで分析·回答生成④ R2に結果保存 → LINE返信FDE 連携設定代行 · 改善提案返信MCP / REST APIクラウド無料枠(¥0/月)+ ローカルLLM → ランニングコストほぼゼロ凡例データ/メッセージAPI 呼出

☁️ Cloudflare 側(常時稼働)

  • line-harness-oss が LINE Webhook を受信し友だち管理・自動返信
  • 未返信メッセージを Mac mini に Webhook OUT 転送
  • R2 が顧客データを安全に保存(暗号化・転送料 ¥0)
  • doraiemon.pages.dev が LP + データアップロードポータル

🖥️ Mac Mini 側(分析エンジン)

  • Hermes Agent Gateway が Webhook を受信し処理を開始
  • メモリ機能で過去の相談履歴を参照し文脈を理解
  • line-harness API 経由で会話ログ・友だち情報を取得
  • R2 S3 API で顧客データを読み取り Ollama ローカル LLM で分析
  • 分析結果を R2 に保存し line-harness 経由で LINE 返信
📊

顧客データ × AI 分析

経営者が持っているデータと、AI がそこから導き出せること

💰

売上・POSデータ

全業種

入力データ例

  • POSレジ売上
  • 日次・時間帯別売上
  • 決済データ
  • ...他 1

AI 分析

異常検知予測モデルトレンド分析収益性算出

👥

顧客データ

全業種

入力データ例

  • 来店履歴
  • 購買行動ログ
  • 会員カード情報
  • ...他 1

AI 分析

パターン学習セグメンテーション離反予測レコメンド

📦

在庫・発注データ

小売飲食

入力データ例

  • 在庫数・安全在庫水準
  • 発注履歴
  • 商品マスタ
  • ...他 1

AI 分析

需要予測最適発注量算出廃棄ロス分析自動リマインダー

👔

スタッフデータ

全業種

入力データ例

  • シフト情報
  • スキル・資格
  • 勤怠データ
  • ...他 1

AI 分析

最適配置提案負荷分散スキルマッチングコスト最適化

📅

予約・来店データ

サロンマッサージジム飲食

入力データ例

  • 予約システム連携
  • 来店頻度パターン
  • キャンセル履歴
  • ...他 1

AI 分析

キャンセル予測満空予測リピート促進待ち時間最適化

🌤️

外部データ

全業種

入力データ例

  • 気象データ
  • カレンダー・祝日
  • 地域イベント情報
  • ...他 1

AI 分析

需要予測の精度向上来客数予測プロモーション最適化リスクヘッジ

📊

マーケティングデータ

全業種

入力データ例

  • プロモーション実績
  • LINE配信ログ
  • SNS分析
  • ...他 1

AI 分析

効果測定ABテスト分析最適配信タイミングROI算出

🎓

教育・スキルデータ

教室ジム

入力データ例

  • レッスン参加率
  • アンケート評価
  • 資格取得状況
  • ...他 1

AI 分析

カリキュラム最適化個別指導提案ドロップアウト予測満足度分析

🏭 業種別:持っているデータと AI ができること

📋 持っているデータ

  • POSレジ売上データ
  • 在庫数・安全在庫水準
  • 来店客数・入退店データ
  • 防犯カメラ映像
  • スタッフシフト
  • 発注履歴・リードタイム

🤖 AI ができること

  • 混雑予測と最適レジ開放数算出
  • 在庫枯渇予測と自動発注リマインダー
  • 売上異常のリアルタイム検知と原因推定
  • 万引き予兆行動のパターン検知
  • 機会損失の可視化と改善提案

📢 対応通知サービス

  • レジ混雑アラート
  • 発注リマインダー
  • タスクTodo
  • 売上異常アラート
  • 機会損失アラート
  • 万引き予兆検知
🤖

Hermes Agent の役割

Nous Research 開発 · 168K+ Stars · Mac Mini 上の AI オーケストレーター

🧠

多層メモリシステム

MEMORY.md(エージェントの学習メモ)+ USER.md(経営者プロファイル)+ FTS5全文検索によるセッション検索。同じ経営者との対話文脈を永続化し、類似ケースの参照で回答精度が向上します。

🔧

70+ ツール · 28 ツールセット

Web検索、ブラウザ操作、ターミナル実行、コード実行、MCPサーバー連携など。line-harness API や R2 S3 への接続は MCP 経由でシームレスに統合。複数ツールの並列実行も可能。

🌱

スキル自動生成 · 改善

5回以上のツール呼出を伴う複雑なタスク完了時に、ワークフローを自動で SKILL.md として保存。使用中のエラー検知でパッチ適用し、使うほど精度が向上する自己成長型システムです。

GatewayLINE プラットフォームアダプター経由で受信AIAgent Corerun_conversation()モデル選択 · プロンプト構築ツール呼出 · 結果統合メモリシステムMEMORY.md · USER.md · FTS5検索ツール実行レイヤー(70+ツール · 28ツールセット)MCP ClientR2 · line-harnessTerminal7バックエンドWeb/Browser検索·抽出·操作Memory永続化·検索skill_manage作成·パッチ·編集+60 moredelegate·code·...MCP: R2 S3GetObject · PutObjectMCP: line-harness友だち管理 · LINE返信Gateway(LINEアダプター)→ AIAgent Core → ツール実行(MCP経由でR2/line-harness連携)→ メモリ永続化 → スキル自己改善

🔗 連携インターフェース

MCPline-harness MCP Server→ 友だち管理 · 会話ログ取得 · LINE 返信 · タグ操作 · シナリオ登録
MCPCloudflare R2 S3 MCP Server→ 顧客データ読取 · 分析結果書込 · Presigned URL 発行
INHermes Gateway LINE アダプター→ line-harness からの Webhook OUT を直接受信(20+プラットフォーム対応の一部)
LLMOllama / Nous Portal / OpenRouter→ ローカル Llama/Qwen/Mistral + クラウドフォールバック(Claude API 等)

🌱 スキル自己改善サイクル

1

複雑タスク完了

5回以上のツール呼出を伴う相談対応が成功

2

SKILL.md 自動生成

ワークフローを再利用可能なスキルとして保存

3

使用中にパッチ適用

エラーや改善点を検知し、old_string → new_string で自動修正

4

精度が継続向上

業種別・課題別の分析テンプレートが蓄積され、回答品質が向上

※ Hermes Agent のスキルは ~/.hermes/skills/ に保存され、9つのディスカバリーソース(公式、GitHub、ClawHub、LobeHub 等)から追加インストールも可能です。

🔄

データフロー詳細

顧客のデータアップロードから AI 分析結果の返却まで

顧客(経営者)POSデータ · 在庫表売上レポート · シフト表アップロードPresigned URLR2 Bucketcustomer-uid/input/暗号化 · 転送料 ¥0自動バケット生成ファイル通知Hermes Agent分析プロセス① データ種別を自動判定② 過去の類似相談をメモリ参照③ 業種別プロンプトでLLM分析④ 回答 + 改善提案を生成R2 Bucketcustomer-uid/results/分析レポート保存過去データ蓄積LINE 返信「分析が完了しました → https://doraiemon.pages.dev/results/xxx」顧客が結果を確認doraiemon.pages.dev でレポート閲覧・ダウンロードFDE(フロント・デプロイメント・エンジニア)が伴走データ連携の初期設定 · AI分析結果の解説 · 改善アクションの優先順位付け · 月次フォローアップ顧客はデータをアップロードするだけ。分析・提案・設定は全て doraiemon + FDE が対応所要時間: 1〜3時間AI分析: 数分〜FDE設定: 1〜8時間

📤 アップロードフロー

  1. 顧客が doraiemon.pages.dev のアップロードページにアクセス
  2. Pages Function が R2 の Presigned URL(PUT、有効期限 1 時間)を生成
  3. 顧客のブラウザが直接 R2 にファイルをアップロード(サーバー負荷ゼロ)
  4. バケットが存在しない場合 cf-create-bucket-if-missing で自動生成
  5. アップロード完了 → line-harness 経由で Hermes Agent に通知

📥 分析・返却フロー

  1. Hermes Agent が Webhook 通知を受信
  2. line-harness API から会話履歴・友だち情報を取得
  3. R2 S3 API (GetObject) でアップロードファイルを読取
  4. Ollama LLM でデータ分析・改善提案を生成
  5. 分析結果を R2(results/)に保存
  6. line-harness API で LINE 返信「分析完了。こちらからご確認ください → URL」
  7. 顧客が doraiemon.pages.dev で結果を閲覧
☁️

Cloudflare 構成

全て無料枠で運用。5,000 友だちまで ¥0

サービス用途無料枠製品
Workersline-harness-oss が稼働(Webhook・API・Cron)10万 req/日line-harness-oss
D1友だち・タグ・メッセージログ・シナリオ(42テーブル)5 GBline-harness-oss
R2顧客データ保存(input/results/archive)。転送料 ¥010 GB + 転送無料doraiemon 専用
Pagesdoraiemon.pages.dev(LP + ポータル + 本ページ)無制限Next.js 16
TunnelMac mini の localhost を HTTPS 公開無料cloudflared
月額 ¥0(5,000 友だちまで)· 有料プランでも ~$10/月 · Mac mini 電気代 約 ¥1,000/月
🤝

FDE プロセス

顧客のデータから最適な通知サービスを提案するまでの流れ

1

顧客データの受領

所要: 5分(顧客作業)

LINE で相談を受けた後、顧客が doraiemon.pages.dev から POS データ・在庫表・売上レポート等をアップロード。R2 の顧客専用バケットに安全に保存されます。

2

AI データ分析

所要: 数分〜(AI自動)

Hermes Agent が顧客データを読み取り、Ollama LLM で分析。業種・データ種別を自動判定し、34種類の通知テンプレートから最適なものを抽出します。

3

FDE による提案

所要: 1〜3日(FDE対応)

AI の分析結果をもとに、FDE が顧客に最適な通知サービスを提案。導入効果の試算や、必要な初期設定の見積もりを提示します。

4

設定代行・導入

初期設定: 1〜8時間

顧客が希望する通知サービスについて、FDE が POS 連携・データパイプライン構築・通知設定を代行。顧客はデータを渡すだけで OK。

5

月次フォローアップ

月次: 0.5〜2時間

導入後は月1回の FDE フォローアップ。AI 分析の精度確認、新たな通知候補の提案、データ追加による分析範囲の拡大を継続的にサポートします。

よくある質問

システム設計に関する FAQ

LINE Messaging API の Webhook URL は1つしか設定できません。line-harness-oss を窓口にすることで、友だち管理・自動返信・メッセージログ・BAN検知などの CRM 機能を全て活用しながら、未返信メッセージだけを Mac mini に転送できます。

FDE = Front Deployment Engineer(フロント・デプロイメント・エンジニア)

FDE は doraiemon 独自の役割で、顧客と AI の間に立つ「人による橋渡し役」です。 顧客が AI だけでは解決できない部分を、FDE が伴走してサポートします。

FDE が行うこと

  • 🔧初期設定代行:POS 連携・データパイプライン構築・通知設定を代行。顧客はデータを渡すだけ。
  • 📊AI 分析結果の解説:AI が出した分析結果を、経営者が理解できる言葉で翻訳。
  • 🎯最適な通知プランの提案:34種類の通知から、顧客の業種・規模・課題に合ったものを選定。
  • 🔄月次フォローアップ:AI 分析精度の確認、新たな通知候補の提案、設定調整を継続的に実施。
  • 🛡️品質担保:AI の回答が不適切でないか人の目でチェック。必要に応じてプロンプトを調整。

FDE は「AI に任せきりにしない」という doraiemon の design philosophy を体現する役割です。 AI が得意なデータ分析・パターン検出と、人間が得意な文脈理解・関係構築を組み合わせることで、 経営者にとって本当に価値のある提案を実現します。

※ FDE の設定工数は通知タイプにより 1〜8 時間。月次のフォローアップ工数は 0.5〜2 時間です。詳細は各通知の詳細ページをご覧ください。

Hermes Agent は Nous Research が開発する自己学習型 AI エージェントです(168K+ Stars、MIT ライセンス)。主な選定理由:

  • 自己改善型スキルシステム:複雑なタスク完了時に自動で SKILL.md を生成し、使用中のエラー検知でパッチ適用。使うほど相談回答の精度が向上します。
  • 多層メモリ:MEMORY.md(エージェント学習)+ USER.md(経営者プロファイル)+ FTS5 全文検索によるセッション検索。経営者ごとの文脈を永続化します。
  • MCP ネイティブ対応:接続先の MCP サーバー(R2、line-harness)のツールを自動検出し、名前空間付きで登録。GitHub、データベース、ブラウザ等、豊富な MCP サーバーと連携可能。
  • 70+ ツール · 28 ツールセット:ターミナル(7バックエンド)、Web検索・抽出、ブラウザ操作、コード実行環境など。複数ツールの並列実行も可能。

2つの経路で連携します:

1. Gateway LINE アダプター(受信)

Hermes Agent の Gateway は 20 以上のプラットフォームアダプターを内蔵しており、LINE もその一つです。 line-harness-oss が Webhook OUT で転送した未返信メッセージを、Hermes の LINE アダプターが直接受信します。 ユーザー認証(allowlist / DMペアリング)、セッション管理、メッセージルーティングは Hermes が担当します。

2. MCP クライアント(操作)

Hermes Agent の MCP クライアントが line-harness-oss の MCP Server に接続。 会話ログの取得、友だち情報の参照、LINE 返信の送信、タグ付け、シナリオ登録などを ツール呼出として実行します。全ての操作は Hermes のセッションコンテキスト内で統合管理されます。

R2 に保存されるデータは転送中・保存中ともに暗号化(TLS 1.3 + AES-256)されています。Presigned URL には有効期限(1時間)があり、期限切れ後はアクセスできません。また、各顧客のデータは専用バケットに分離保存されるため、他の顧客からアクセスされることはありません。

line-harness-oss が Cloudflare 上で常時稼働しているため、LINE の受信・自動返信・友だち管理は継続します。Mac Mini が復旧次第、未処理の相談を Hermes Agent が再開します。Cloudflare Tunnel には自動再接続機能があります。

初期は汎用的な分析になりますが、Hermes Agent のメモリ機能により、同じ顧客との対話を重ねるごとに精度が向上します。また、FDE が分析結果をレビューし、必要に応じてプロンプトを調整するため、人の目による品質担保も行われます。

はい。Hermes Agent のスキル自動生成機能により、分析パターンが蓄積されれば、FDE を介さずに AI が直接通知プランを提案・設定できる段階を目指しています。現時点では人の判断が必要な部分を FDE が補完する設計です。

経営データをアップロードするだけ。

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