あなたの知識管理スタックに欠けているAI記憶レイヤー
知識管理ツールは文書を保存します。MemoryLakeは理解を保存します — チームが知っていること、決定したこと、再現できることのAIアクセス可能なレイヤーです。これはあなたのKMツールの代替ではありません。それは、あなたのAIがそれらのツールに含まれる内容に流暢になるための記憶インフラストラクチャです。
記憶の問題
あなたの組織は知識管理に投資しています：ウィキ、文書ライブラリ、共有ドライブ、内部ツール。情報はそこにあります。しかし、AIを使ってそれを何かする — 要約、分析、ドラフト、質問に答える — とき、あなたのAIは手動でコンテンツを貼り付けることなしにその知識ベースをクエリできません。あなたのKMツールとAIツールは記憶を共有していません。知識作業のためにAIを使用するたびに、あなたは手作業でそのギャップを埋めています。
MemoryLakeが異なる理由
知識管理のニーズにマッピングされた6つの記憶タイプ
バックグラウンド記憶は、あなたの組織の安定したアイデンティティとコンテキストを保存します。ファクト記憶は、バージョン管理された、対立チェックされた知識を保存します — ポリシー、基準、検証された発見に最適です。イベント記憶は、何がいつ起こったかを追跡します。会話記憶は、AI支援の知識作業セッションをアーカイブします。リフレクション記憶は、行動パターンと学んだ教訓をキャプチャします。スキル記憶は、再利用可能な方法論、テンプレート、ワークフローを保存します。
既存のツールとの統合
MemoryLakeは、Google Workspace、Office 365、Lark、Dingtalk、Dropbox、MySQL、PostgreSQL、Delta Lake、Apache Icebergとネイティブに統合します。あなたの既存の知識は手動で再入力することなく記憶レイヤーに流れ込みます。D1エンジンは、複雑なPDFおよびExcel文書を自動的に処理します。
アクセス制御によるチーム共有
MemoryLakeは単なる個人記憶ではありません。役割ベースのアクセス制御を持つチームワークスペースは、適切なアクセス境界を持って、組織の知識記憶をチーム全体で共有できます。知識は一人のチャット履歴に存在するのではなく、共有されたクエリ可能な記憶レイヤーに存在します。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — Google Workspace、Office 365、Dropbox、データベースのネイティブコネクタを使用して、MemoryLakeを既存のKMツールと統合します。既存の知識ベースをインポートするか、ライブソースとして接続します。
- 構造化 — あなたの知識は適切な記憶タイプに整理されます。安定した組織の事実はバックグラウンド記憶に入ります。バージョン管理されたポリシーと発見はファクト記憶に入ります。方法論とテンプレートはスキル記憶に入ります。
- 再利用 — すべてのAIセッションは、あなたの組織の知識記憶を自動的に引き出します。あなたのAIは、内部知識に関する質問に答え、文書化されたフレームワークを適用し、チームの確立された理解に基づいて構築できます — 手動のブリーフィングなしで。
前後
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Using AI to apply internal knowledge | Copy-paste relevant docs into each AI session manually | AI queries MemoryLake directly — no manual bridging |
| Onboarding new team members with AI | New members can't use AI on internal knowledge without extensive briefing | New members query team knowledge memory directly from day one |
| Keeping knowledge current | Manual updates to docs, no conflict checking | Fact Memory version history tracks changes, conflict detection flags contradictions |
| Knowledge surviving team changes | Knowledge lives in individuals' heads and private chat histories | Stored in shared memory, accessible to the team regardless of who leaves |
対象
知識管理のリーダー、情報アーキテクト、組織の知識を真剣に受け止め、AIツールがそれに流暢であることを望むチーム。MemoryLakeは、知識保持に関するコンプライアンス要件がある組織にも適しており、その監査準備が整ったバージョン管理とISO 27001 / SOC 2タイプIIの認証を持っています。特にプロフェッショナルサービス企業、研究機関、制度的知識が競争資産であるチームにとって有用です。
このユースケースを自分のアカウントで試す
ある研究グループのキックオフ会議は「まだないもの」の一覧で終わります。追試は未成功、倫理審査の修正申請は未承認、シーケンスデータは未着、事前登録は未公開、統計計画はラボ外の誰にもレビューされていない。記憶はこの一覧をその日の日付とともに残します。5 週間でどの項目にも結果が出て、後の会議でふだんの話し方で触れられます。研究アシスタントが今日の答えを返すのは、抽出がその言及を事実に変えたときだけで、どの言及が事実になるかは、どれだけはっきり言ったかとは関係がありませんでした。アプリは各イベントを日付入りの事実として書き込みます。
見られるもの
- 同じ 4 回の会議を 3 通り保存し、それぞれ 1 プロジェクト：話したとおり、各会議の最後にはっきりした「Status as of today:」の一文を追加、話したとおり＋アプリが書くラボログ（イベントごとに日付入りの事実を 1 件、
fact add+fact update --metadata） - 話したとおりのコピーを 10 回実行したところ、又聞きの「Kwame によると倫理委員会が承認した」は 10 回中 10 回事実になり、はっきりした「Varga 効果を再現できた：d = 0.41」は 10 回中 4 回、統計計画の暗黙のレビューは 10 回中 0 回でした
router chat --boundaryで質問すると、記憶に古い「まだない」しかないときアシスタントは 81 回中 0 回正解、イベントが記憶にある（古い事実に書き換えられた、または並んでいる）ときは 363 回中 359 回正解。全体では話したとおり 208 回中 154 回、ステータス文付き 208 回中 171 回、ラボログ付き 210 回中 208 回- ステータス文も同じ抽出を通ります。再現を記憶に入れたのは 10 回中 7 回、レビュー担当者の名前は 10 回中 1 回でした。今も正しい「2019 年コホートへのアクセスはない」は毎回残り、90 回中 90 回正解。
memoryとaskサブコマンド、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/plain-recap-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
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よくある質問
MemoryLakeは現在のKMツールを置き換えますか？
MemoryLakeは現在のKMツールを置き換えますか？
いいえ。MemoryLakeはあなたのKMスタックの下にあるAI記憶レイヤーであり、それの代替ではありません。あなたの既存のツールはその目的を果たし続けます。MemoryLakeは、それらが含む知識をあなたのAIにアクセス可能にし、知識ベースとAIツールの間のギャップを埋めます。
MemoryLakeは時間とともに変化する知識をどのように扱いますか？
MemoryLakeは時間とともに変化する知識をどのように扱いますか？
ファクト記憶は、Gitのようなバージョン管理と対立検出を使用します。ポリシーや発見が変更されると、新しいバージョンは古いものとともにタイムスタンプ付きで保存されます。新しい知識と既存の知識の間の対立は、静かに解決されるのではなくフラグが立てられます。あなたは常に組織の知識がどのように進化してきたかの完全な履歴を持っています。
チームの記憶で誰が何を見るかを制御できますか？
チームの記憶で誰が何を見るかを制御できますか？
はい。役割ベースのアクセス制御により、ユーザーまたはチームごとに記憶セットの読み取り、書き込み、管理権限を定義できます。機密知識は適切なチームメンバーにスコープを設定でき、一般的な組織知識は広くアクセス可能なままです。