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

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。

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メモリ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。

1. 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。
2. 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、適切なメモリ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。
3. 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メモリ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。

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。正確性とソースメモリ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。