Closed Beta — Spring 2026

毎日1分、選ぶだけ。
7日後、一緒に
決められる。

AIがリサーチし、学術的に裏打ちされたフレームワークで問いを設計。あなたは承認するだけ。7日間の意思決定スプリントで、大切な人と納得感のある答えにたどり着く。

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月1スプリント無料・カード不要

Day 3 of 7 — ソファ選び
座り心地と見た目、
どっちを優先する?
タップして選んでください
A
🛋️ ふかふかに沈む座り心地
B
✨ リビングに映えるデザイン
✅ ミホさん回答済み
🌿 共通点: 木の温かみ

Problem

「なんでもいいよ」の正体。

無関心じゃない。何があるか知らない、判断基準がない、間違いたくない。

🛋️

新居の家具、意見が合わない

「なんでもいいよ」って言いつつ、後から「これじゃない」。お互いの好みの解像度が低いだけ。

✈️

旅行先、いつもグダる

「海がいい」「山がいい」で平行線。そもそも何を大事にしてるのか言語化できていない。

🎁

プレゼント、結局ギフト券

ちゃんと選びたいけど聞くと台無し。調べると時間が溶ける。

How it works

7日間の承認スプリント。

AIが調べて、まとめて、問いを作る。あなたは毎日1分、選ぶだけ。

0

テーマを入力、AIが準備

「新居のソファ」「GW旅行先」など目的を入力。AIがドメインをリサーチし、最適な意思決定フレームワークを自動選定。7日分の問いを設計します。

フレームワーク選定も承認式 — 「この進め方でOK?」

mirume.app/new
新しいスプリント
テーマ
新居のソファを一緒に選びたい
制約
予算 〜15万 / 12畳南向き
🤖 AI が選定したフレームワーク
AHP(階層分析法)— 多基準意思決定
5つの基準を一対比較で重み付け → 7日間で最適解に到達
1

リンクを送って、毎日1分

参加者にリンクを送る。毎日スマホに通知が届き、A/Bカードをぽちぽち選ぶだけ。裏側では学術フレームワークが走っていて、前日の回答を踏まえて問いが最適化されていく。

参加者は専門知識ゼロでOK。写真を選ぶ、A/Bを選ぶだけ

Day 1 of 7 — ソファ選び
どっちのリビングが
くつろげそう?
🪵
A. 北欧ナチュラル
木の温もり × 白い壁
🏭
B. ヴィンテージ
レザー × 真鍮 × 古材
2

プロセスビューで全体を俯瞰

いつでもPCやスマホで全体の進捗を確認。今どのフェーズにいるか、誰が回答したか、重なりはどこか。学術フレームワーク名も表示されるので「ちゃんとしたプロセスで進んでいる」安心感。

知りたい人だけ深掘りできる。知らなくても問題なし

mirume.app/sprint/sofa-2026
Sprint Progress
🛋️ ソファ選び
AHP(階層分析法)
Phase 1: 判断基準の重みづけ
5基準の優先度を一対比較で確定
T
M
Phase 2: 基準ごとの好み収集
Day 4/7 — 「色・トーン」を収集中
T
M
🔒
Phase 3: 総合スコア算出
Day 7 に解放
🔒
Phase 4: 重なりマップ
Day 7 に解放
3

7日後、重なりマップが届く

全参加者の結果を統合。共通ゾーンとズレを可視化し、実在する商品や場所を提案。これは「AIの答え」ではなく、会話のきっかけ。最終決定は2人で。

決まったら → コンテキストとして保存。次の意思決定に活きる

タクヤ ヴィンテージ レザー ミホ 北欧ナチュラル リネン 共通 木の温かみ 丸みのあるフォルム サンドベージュ系 → NOYES Decibel Standard を提案

Decision Engine

学術フレームワークが、裏で走る。

テーマに最適な意思決定手法をAIが自動選定。参加者は知らなくてもいい。ただ正しいプロセスに乗っている。

Decision Engine AHP Conjoint Analysis MAUT ELECTRE PROMETHEE Minimax Regret EBA (Tversky) ZOPA (Raiffa) テーマを入力 → AIが最適なフレームワークを選定
AHP(階層分析法)
Saaty, 1980
家具・インテリアなど多基準の選択に。一対比較で重みを算出
Conjoint Analysis
Green & Srinivasan, 1978
プレゼント選びに。組み合わせの選好から属性重要度を推定
MAUT(多属性効用理論)
Keeney & Raiffa, 1976
旅行先選びに。各属性の効用を合成して最適解を導出
ZOPA + Negotiation Analysis
Raiffa, 1982
価値観が対立する選択に。合意可能領域を可視化
EBA(側面消去法)
Tversky, 1972
日常の小さな選択に。Yes/Noで候補を絞っていく

Context Accumulation

決めるたびに、次がもっとラクになる。

過去の意思決定が蓄積されるほど、AIの質問精度が上がる。ソファのスタイルが決まれば、カーテンやラグの初期コンテキストになる。

🛋️ ソファ

木×ナチュラル×ベージュ

🪟 カーテン

ソファのコンテキスト活用

🏮 照明

空間全体の一貫性

🤖 秘書AI

あなたの好みを深く理解

Pricing

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大切な人の秘書AIとあなたの秘書AIが、お互いの好みを踏まえて提案してくれる世界。Mirumeは、その世界への最初の一歩です。

調べるのも、まとめるのも、AIがやる。
あなたは承認するだけ。

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