すべてのAIセッションで、すべての顧客リサーチの洞察を保持する
顧客リサーチは収集するのに高価で、失うのが簡単な信号を生成します。AIセッションが終了すると、数時間のインタビュー分析で構築した統合も消えてしまいます。MemoryLakeはリサーチチームにインタビュー記録、検証された洞察、再利用可能なリサーチフレームワークを保持する永続的な記憶レイヤーを提供します。これにより、AIは単一のセッション内だけでなく、時間の経過とともに顧客についてより賢くなります。
記憶の問題
顧客インタビューを3週間行います。参加者間のパターンを構築するために、トランスクリプトをAIに1つずつ提供します。それからツールを切り替えたり、同僚に引き継いだり、新しいリサーチフェーズを開始したりすると、蓄積された統合は消えてしまいます。次の人は、あなたが構築した層状の理解ではなく、生のトランスクリプトから始めます。すべてのリサーチサイクルが同じ車輪を再発明します。
MemoryLakeの違い
永続的なインタビュー記録
Conversation Memoryは、すべてのインタビューセッション、統合パス、注釈を永続的で検索可能な記録として保存します。自然言語で数十のインタビューをクエリできます：「企業ユーザーはオンボーディングの摩擦について何と言いましたか？」関連する抜粋を即座に取得します。
検証済みの、対立チェックされた洞察
Fact Memoryは、検証されたリサーチ結果をバージョン履歴と対立検出と共に保存します。新しいインタビューが確立された洞察と矛盾する場合、MemoryLakeは対立をフラグ付けし、静かに上書きすることはありません。あなたの洞察は誠実に蓄積されます。
再利用可能なリサーチフレームワーク
Skill Memoryは、インタビューガイド、統合方法、分析フレームワークを再利用可能なワークフローとして保存します。新しいチームメンバーは、数秒で確立されたリサーチプロセスを読み込むことができます — 同じ厳密さ、立ち上げ時間なし。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — MemoryLakeをMCPまたはREST APIを介してAIツールと統合します。Google Drive、Dropbox、またはチームのストレージから既存のリサーチドキュメントをネイティブ統合を使用してインポートします。
- 構造化 — インタビュートランスクリプトはConversation Memoryに入ります。検証された洞察はFact Memoryに入ります。リサーチ方法論とインタビューガイドはSkill Memoryに入ります。各タイプは、その情報がどのように使用されるかに最適化されています。
- 再利用 — 新しいリサーチサイクルが始まると、あなたのAIはすでに検証された洞察、方法論、歴史的な発見を知っています。すべての新しいインタビューは、あなたがすでに学んだすべてのことに基づいて構築されます。
前後
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Returning to research after a break | Re-read all notes, rebuild mental model before prompting AI | Query Conversation Memory for instant synthesis recap |
| Handing off to a colleague | Export notes, write handoff docs, explain context verbally | Colleague queries the shared memory directly — no handoff doc needed |
| Contradictory interview findings | Manually track conflicts in spreadsheets or sticky notes | Fact Memory flags conflicts automatically when new data contradicts existing insights |
| Running the same research process again | Reconstruct your interview guide and analysis method from scratch | Load it from Skill Memory — exact methodology, ready to run |
対象
継続的な顧客インタビューを行い、AIに全体の発見を保持させる必要があるUXリサーチャー、プロダクトリサーチャー、市場リサーチャーに最適です — 最近のセッションだけでなく。また、複数のリサーチャー間で方法論を標準化し、個々のチームメンバーと共に制度的知識が失われないようにする必要があるリサーチオペレーションチームにも役立ちます。
このユースケースを自分のアカウントで試す
あるリサーチチームは顧客インタビューのメモを共有メモリに入れ、アシスタントが「Dana はオンボーディングのチェックリストについて何と言っていた？」に答えられるようにしています。8 人の参加者のうち 2 人が同意を撤回し、チームはやるべきことをやります。すべてのプロジェクトから 2 人のメモを削除し、検索で 2 人の言葉が一つも見つからないことを確認しました。その後、誰かがアシスタントに 2 人のことを尋ねます。MemoryRouter はトピックで添付するため、Dana についての質問には別の参加者のチェックリストに関するメモが添付され、モデルはその言葉を Dana の発言にしてしまいます。何も添付されないと「はい、Dana Reyes の発言は引用できます」と答えます。2 人の発言を一切含まない削除の記録、つまり同意撤回の台帳か、削除した各ファイルと同じ名前の短い通知を残すと、記録に名前のある人については直ります。一度もインタビューしていない名前には、それでも他人の言葉が当てられます。
見られるもの
- 8 件のインタビューメモを 3 つのプロジェクトにインポート。撤回した 2 人は 3 つすべてから
proj doc deleteとlib deleteで削除し、search --types documentで名前と本人特有の言い回しを検索すると、どの実行でも残りは 0 - 各プロジェクトが代わりに残すもの：何もなし、チームの同意撤回台帳（誰がいつ撤回したか、引用禁止）、または削除した各ファイルと同じ名前でアップロードした通知。チェッカー（
router messages）で、メモのない人についての質問に MemoryRouter が他の参加者のメモを添付するか、何も添付しないことが分かります - 8 問を
router chat --boundary（gpt-4o-mini）で各 3 回、8 回実行：撤回した 2 人について、削除のみでは 96 件中正解 0（「引用できる」48、他人の言葉 26、創作 22）、台帳ありで 96 件中 89、通知ありで 96 件中 90、残りの誤答はすべて何も添付されなかった呼び出し。一度もインタビューしていない名前は 3 つとも 72 件中 0。対照質問は 207 件すべて正解 who・studyサブコマンドと、誤答ごとに誰のメモから言葉を借りたかを示すローカル Web UI 付き
必要なもの: MemoryLake の API キー · memorylake CLI · Python 3.9 以上
実行する
git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git cd memorylake-usecases/consent-withdrawal-memory export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-… python3 demo.py # or: python3 web/server.py
動作を見る · 実際の録画、未編集
関連するユースケース
よくある質問
複数のリサーチャーが同じ記憶にアクセスできますか？
複数のリサーチャーが同じ記憶にアクセスできますか？
はい。MemoryLakeは役割ベースのアクセス制御を持つ共有チームワークスペースをサポートしています。誰が各記憶を読み書きまたは管理できるかを決定します。リサーチャーは、適切なアクセス境界を維持しながら、発見の共有プールに貢献できます。
既存のリサーチドキュメントをインポートするにはどうすればよいですか？
既存のリサーチドキュメントをインポートするにはどうすればよいですか？
MemoryLakeはGoogle Workspace、Dropbox、および一般的なストレージシステムと直接統合します。また、ドキュメントを直接インポートすることもできます — MemoryLakeのD1エンジンは複雑なPDFおよびExcelファイルを処理し、構造化された情報を自動的に抽出します。
MemoryLakeは現在のAIツールと連携しますか？
MemoryLakeは現在のAIツールと連携しますか？
はい。MemoryLakeはChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、およびAPIを介してアクセス可能な任意のモデルと連携します。チームが異なるAIツールを使用している場合でも、記憶レイヤーは共有されます — リサーチャーが好むモデルに関係なく、同じリサーチコンテキストが利用可能です。