ジャーナリストに、最後のプロンプトだけでなく、全てのストーリーを保持するAIを提供
調査作業は数週間にわたって構築されます。ソースは互いに矛盾します。事実は変わります。1月に始めたストーリーは、3月に見つけた文書に関連しています。MemoryLakeは、ソースノート、インタビューコンテキスト、リサーチスレッドを持続的に保存し、新しい情報が既存の情報と矛盾する場合にはフラグを立てます。あなたのAIはストーリーを忘れません。
記憶の問題
新しいAIセッションは、あなたの報告履歴なしで始まります。背景リサーチを貼り付け、ソースの関係を再説明し、先週構築したストーリーコンテキストを再構築します。数ヶ月にわたるストーリーに取り組む調査報道者にとって、これは小さな不便ではなく、深い報道作業においてAIツールをほぼ無用にする構造的な問題です。
MemoryLakeの異なる点
セッションを超えて持続するソースノート
Conversation Memoryは、インタビューノート、ソースの背景、ストーリー構造を通じて作業したすべてのAIセッションを保存します。2週間前にキャプチャした詳細を見つけるために、すべての以前のセッションを検索できます。
正確性を保護するコンフリクト検出
Fact Memoryには、組み込みのコンフリクトチェックが含まれています。新しいソースが既存の記憶の事実と矛盾する場合、MemoryLakeは両方のソースに帰属を付けてフラグを立てます。編集者に届く前に不一致を確認できます。
再利用するストーリーフレームワーク
Skill Memoryは、あなたの調査フレームワーク（FOIAリクエスト構造、ソース検証ワークフロー、ナラティブアウトライン）を保存し、毎回ゼロから始めることなく、新しいストーリーに実績のあるアプローチを適用できます。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — Google Workspace、Dropbox、REST API、または直接入力を介してインタビューノート、文書、リサーチを取り込みます。MemoryLakeのD1エンジンは、複雑なPDFや文書を自動的に解析します。
- 構造化 — ソースの事実、インタビュー記録、ストーリーフレームワークは、適切な記憶タイプに保存されます。新しい情報が到着すると、自動的にコンフリクト検出が実行されます。
- 再利用 — すべてのAIセッション（Claude、ChatGPT、またはGemini内）は、同じ持続的なリサーチ記憶から引き出されます。ストーリーの途中でツールを切り替えても、コンテキストを失うことはありません。
ビフォー＆アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Picking up a story after a week off | Re-paste all research and source notes | Full story context available immediately |
| Contradictory source information | May go unnoticed until publication | Conflict detection flags it automatically |
| Reusing story frameworks | Rebuild structure in every new story | Skill Memory applies your framework in one step |
| Multi-reporter collaboration | Research lives in one person's chat history | Shared memory accessible to the full team |
対象
MemoryLakeは、複雑なソースネットワークを持つ数週間または数ヶ月のストーリーに取り組む調査ジャーナリストや報道者、リサーチの出所と事実のソースを確認する必要がある編集者、ビート、トピック、または継続的なカバレッジエリアに関する制度的知識を構築するメディアリサーチャーのために構築されています。正確性とソース記憶があなたの仕事において譲れないものであるなら、MemoryLakeはその基準に合わせて構築されています。
このユースケースを自分のアカウントで試す
The Marlow Ledger の記者が Harbor Street 橋を取材しています。情報公開請求で戻ってきたのは、テキスト層のないスキャン PDF 3 件。MemoryLake がそれを読み取り、取材での発言はすべて誰がいつ言ったかと一緒に記録され、記録や他の発言と矛盾する発言は矛盾検出が双方の出典付きでフラグを立てます。
見られるもの
- 画像だけの PDF 3 件（フォント 0）を
proj doc importで取り込み。proj doc inspectが MemoryLake の OCR レイアウトを返し、1 行ずつ読み戻すと 30 行中 30 行が一字一句一致 - 質問すると、記録・ページとその枠・該当行が返る：2026 年点検報告 1 ページ目の "Condition rating: POOR (4 of 9)."
- 取材での発言 4 件を
fact addとfact update --metadata（発言者、立場、日付、方法）で記録。fact conflict listが、広報担当の発言と点検報告・資本計画メモの矛盾（m2d）、匿名の技術者との矛盾（m2m）を検出 - 各フラグは双方を示す：誰がいつ言った発言か、どの記録の何ページと矛盾するか。出稿前に引用をすべて引用元ページと照合し、わざと入れた誤引用を検出。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/newsroom-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
ジャーナリズムのユースケースにおけるコンフリクト検出はどのように機能しますか？
ジャーナリズムのユースケースにおけるコンフリクト検出はどのように機能しますか？
1つのソースから事実を保存し、後のセッションで矛盾する主張が記録されると、MemoryLakeのFact Memoryがコンフリクトをフラグし、両方のソースを帰属付きで表示します。どのように解決するかはあなたが決めます — システムは不一致を浮き彫りにし、どちらの主張も静かに上書きすることはありません。
過去のすべてのAIリサーチセッションを検索できますか？
過去のすべてのAIリサーチセッションを検索できますか？
はい。Conversation Memoryは、すべての以前のセッションをミリ秒の遅延で永久に検索可能にします。「ソースXに言及したすべてのセッションを見つける」や「3月の規制申請に関するすべてのノートを引き出す」といったクエリが可能です。
私のソース情報や未発表の報告は保護されていますか？
私のソース情報や未発表の報告は保護されていますか？
すべてのデータはAES-256暗号化を使用してエンドツーエンドで保護されています。MemoryLakeはSOC 2 Type II認証を受けており、GDPRに準拠しています。あなたの未発表の報告、ソースのアイデンティティ、リサーチノートはあなたのアカウント内にのみ保存され、外部と共有されることはありません。