データが社外にあります
契約書も設計図も外部サービスの保存領域に残ります。消したくても、自社で消すのではなく、消してほしいと依頼することになります。
なぜ自己ホストなのか
便利さの代償に何を差し出していますか
公開メッセンジャーはすぐに使い始められます。その代わり、会話の記録も添付ファイルも、組織図に近い人のつながりまで、すべて他社のインフラに蓄積されます。
規程を証明しにくくなります
金融・医療・公共の監査で「その会話はどこに保管されていますか」と問われたとき、外部事業者の利用規約を示す以外に答えがありません。
方針が変わります
料金プランも保存期間も機能制限も、自社では決められません。ある日変更されれば、組織全体がそれに合わせることになります。
製品
SSemTalk はサーバーとアプリが一式で届きます
サーバーソフトウェアだけを渡して、アプリは各自でとは申しません。四つのプラットフォームのアプリが自社サーバーを見るように作られ、あわせて提供されます。
サーバー
自社のデータセンターや社内サーバーに設置します。Docker 一式で、サーバー・データベース・証明書まで立ち上がります。
アプリ
macOS・Windows・Android・iPhone。自社の名称とアイコンを付けて配布でき、公開メッセンジャーと同じ端末に並べて導入できます。Apple Watch アプリは試験中です。
ボットと連携
使い慣れた Bot API をそのまま使えます。既存の Python・Node のボットはサーバーのアドレスを変えるだけで動き、電話に出る AI エージェントへと育てることもできます。
機能
業務に必要なものは、最初からすべて
メッセージとファイル
1対1・グループの会話、既読表示、返信、最大 2GB のファイル、写真と文書。
音声通話
二者間のエンドツーエンド暗号化通話。通信が塞がれた環境のためのリレー（TURN）も併せて備えます。
ボットと自動化
@BotFather でボットを作り、HTTP Bot API とウェブフックで社内システムとつなぎます。
管理画面
利用者・ボット・ストレージの状況、認証コードの送信方法、端末のログアウトを一つの画面で。
登録の統制
登録の可否、認証コードの送信（SMS・メール・管理画面）、番号の遮断と試行回数の制限。
10 言語対応
アプリと文書を、韓国語を含む 10 の言語で提供します。アラビア語は右から左の表示まで。
AI エージェント
AI エージェントとの会話 試験導入
会社が作った AI エージェントに、社員はデスクトップから文字で尋ね、スマートフォンから電話して続け、外出先では Apple Watch で引き継ぎます。すべて自社サーバーに設置した SSemTalk の上で動きます。
一つのエージェントを、すべての端末で
文字でやり取りしていたエージェントに、そのまま電話できます。通話記録はどの端末でも同じ会話に残ります。
手首からすぐに
Apple Watch アプリから、iPhone なしでエージェントに電話します。現在は通話だけができる試験版のアプリです。
会話を文字で残す
通話が終わったら、その会話を文字にして自分の会話だけに残せます。残すかどうかは電話をかけた人が選びます。
会社が作るエージェント
@BotFather でボットを作って音声を有効にし、指示文・あいさつ・声・言語を決めます。9 つの言語で話します。
社内システムとつなぐ
通話中に AI が会社のツール（Bot API）や MCP サーバーを呼び出し、注文を探したり予定を確かめたりします。
音声を自社の AI サーバーへ
ストリームモードなら、通話の音声を会社の AI サーバーが直接受け取ります。会社が契約したモデルキーで動かすこともできます。
データの行き先は会社が決めます
エージェントとの通話は、人と人との通話とは違い、エンドツーエンド暗号化ではありません。音声ゲートウェイが音声を復号して AI モデルに渡します。既定のエンジン（Vertex AI の Google Gemini）を使うと、通話の音声は米国（us-central1）の Google に送られます。その代わり、会社はサーバーを自ら設置し、自前のモデルキーを使ったり、ストリームモードで自社の AI サーバーに音声を受け取らせたりでき、運営者のスイッチでエージェントとの通話を有効・無効にできます。「すべてが社内にとどまる」のではなく、行き先を会社が選ぶ仕組みです。
音声エージェントと Apple Watch アプリは現在試験段階で、一般提供の前です。メッセージ・アプリ・ボット・自社への設置はすぐにお使いいただけます。
構成
全体の配置を一目で
アプリは標準の MTProto でサーバーに接続し、サーバーはイベントソーシングで PostgreSQL に記録します。人と人との通話の音声はアプリ同士でやり取りされ、AI エージェントを使う場合は音声ゲートウェイがオプションの部品として加わります。
図の説明
- 左から右へ: アプリ → 接点 → サーバー → ストレージ。メッセージとファイルが通る矢印は、すべて自社の境界の内側で終わります。
- 実線はメッセージとファイルが通る道です。サーバーが受け取って記録し、つながっている端末へ届けます。
- オレンジの破線は音声です。人と人との通話の内容はサーバーを経由せず、通信が塞がれたときだけリレーを通ります。
- 社内システムはボットでつながります。通知・承認といった使い方に加えて、通話中の AI エージェントが Bot API のツールや MCP サーバーで社内システムを呼び出します。
- ストレージはイベントを積み重ねます。何がいつどう変わったかが、消えずに残ります。
- 破線の枠は AI エージェント用のオプション部品です（試験中）。音声ゲートウェイが音声を復号してモデルに渡すため、エージェントとの通話はエンドツーエンド暗号化ではありません。既定のエンジンなら音声は社外（Google、米国）へ、ストリームモードなら自社の AI サーバーへ送られます（赤い破線は社外へ出る線）。
- ウォッチアプリは HTTPS でサーバーにログインし、通話の音声を音声ゲートウェイのウォッチ用の入口へ直接送ります。
導入
設置から利用まで、四つの段階
- 1
サーバーを立てる
Docker Compose 一式。サーバー・PostgreSQL・証明書が一緒に立ち上がります。
- 2
ドメインと証明書
自社のドメインを割り当てれば、HTTPS 証明書は自動で発行・更新されます。
- 3
アプリの配布
自社ブランドを付けたアプリをダウンロードして導入します。ストア配布にも対応します。
- 4
登録と運用
管理画面で登録の方法を決め、利用者・ボット・ストレージをその場で確認します。
技術
実績のある部品の上に築きました
MTProto 2.0
公開メッセンジャーと同じ通信規約です。アプリを一から作り直す必要がありません。
Java 21 · Netty
仮想スレッドの上で要求を処理します。一台のサーバーが数千の接続を受け止めます。
PostgreSQL · イベントソーシング
状態を上書きせず、出来事を積み重ねます。監査と復旧が同じ記録から得られます。
5,000 を超えるテスト
実際のクライアントが接続してやり取りするところまで、自動で確認します。