あなたのチームに、あなたが今までに下したすべての決定を記憶するAIを提供します
2ヶ月前の火曜日のスタンドアップでリーダーシップチームが下した決定は、30秒以内に見つけられるべきです。MemoryLakeは会議の記録、アクションアイテム、決定のタイムラインを永続的に保存し、現在見ている会議だけでなく、過去のすべての会議でクエリ可能にします。
記憶の問題
ほとんどのチームは会議のメモを要約するためにAIを使用しますが、その要約を持続的な場所に保存することはありません。先週の火曜日のアクションアイテムはどこかのドキュメントに存在します。先月の計画セッションの決定は誰かのメールにあります。質問が出たとき — 「待って、これについてはすでに決定したのでは？」 — 答えを得るには、Slack、Notion、メールを通じて決定を再構築する必要がありますが、それは瞬時に取得できるべきものです。
MemoryLakeの違い
すべての会議が永続的に検索可能
Conversation Memoryは会議の要約、アクションアイテム、議論のコンテキストを永続的に保存します。数ミリ秒で6ヶ月分の会議を検索 — 特定のトピックが議論されたすべてのセッションを見つけたり、1人に割り当てられたすべてのアクションアイテムを引き出したりします。
会議のメモだけでなく決定のタイムライン
Event Memoryは決定、コミットメント、結果の時系列記録を構築します。プロジェクトの完全な決定履歴を確認 — 何が決定され、いつ、何が変わったのか — 切り離されたメモから再構築することなく確認できます。
設定なしで一貫した会議のワークフロー
Skill Memoryは、あなたの好みの会議フレームワークを保存します — 週次スタンドアップ形式、プロジェクトの振り返り構造、決定ログテンプレート — これにより、チームのメンバーは毎回設定することなく正しいプロセスを実行できます。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — Google Workspace、Office 365、Dropbox、または直接入力を介して会議のメモを取り込みます。MemoryLakeは、あなたのチームがすでに使用している会議のキャプチャ形式で機能します。
- 構造化 — アクションアイテム、決定、議論のコンテキストは、自動的に適切な記憶タイプに保存されます。Event Memoryは手動タグ付けなしで決定のタイムラインを構築します。
- 再利用 — サポートされているモデルを使用して、任意のAIセッションから過去の会議をクエリします。「Q1の価格について何を決定しましたか？」と尋ねると、特定の情報源に基づいた回答が得られます — 空白の応答ではありません。
ビフォー & アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Finding a past decision | Search Slack, email, and docs manually | Query in natural language, answer in seconds |
| Action item follow-up | Scattered across meeting notes and tools | Conversation Memory holds every assigned item |
| Decision history for a project | Reconstruct from memory and documents | Event Memory shows full chronological record |
| New team member catching up | Read through months of meeting docs | Query meeting history directly via AI |
対象
MemoryLakeは、週に数回以上の定期的な会議を運営し、決定されたことと誰もが実際に見つけられることとのギャップを埋める必要があるオペレーションマネージャー、チームリーダー、ナレッジワーカーのために構築されています。特に、プロジェクトの初期に下された決定が数ヶ月後に取得可能である必要がある長期的なプロジェクトを管理するチームにとって便利です。
このユースケースを自分のアカウントで試す
週次の運営会議 4 回で 8 つの決定が下され、その多くに条件が付いています。たとえば「10 月 1 日までに賃貸契約が締結されれば、リスボン事務所を 11 月 2 日に開設する」。MemoryLake は条件を決定と一緒に記憶し、後の会議で結果が語られれば（第 3 四半期の解約率は 4.1%）、アシスタントは両者を結び付けます。しかし誰も再び触れなければ、期限は静かに過ぎ、記憶できる出来事は何も起きず、アシスタントは計画どおりだと答え、時には「契約は締結済み」と付け加えます。このデモでは、慎重なシステムプロンプトと、アプリ自身が計算する条件チェックを比較します。
見られるもの
- 4 つの GROUP 会話を順番に投入し、運営アシスタントが
router chat --boundaryで Yes / No / Unknown で始まる 8 つの質問に各 3 回、3 つの条件で答えます - 6 回の実行で、そのままの記憶は静かに期限切れになった 2 つの決定に 30 回中 0 回しか正答せず、6 回は「10 月 1 日までに契約が締結されたので」と答えました。そう書いた記録はどこにもありません
- 条件を確認するよう指示したシステムプロンプト：129 回中 113 回。それでも締結を 2 回でっち上げ、会議が抽出されなかったときは満たされた条件を「No」と答えました（18 回中 10 回）
- 同じ抽出済みの事実に、決定ごとの条件チェック（達成・不成立・期限切れ・未確定。アプリの決定台帳とイベントログからコードで算出し、
fact addで書き込み）を加えると 141 回中 137 回。memory・askサブコマンドとローカル Web UI も付属
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/condition-lapse-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
MemoryLakeは会議のメモを自動的に取り込むことができますか、それとも誰かが手動で入力する必要がありますか？
MemoryLakeは会議のメモを自動的に取り込むことができますか、それとも誰かが手動で入力する必要がありますか？
MemoryLakeはGoogle WorkspaceとOffice 365と統合されており、REST API、Python SDK、MCPを介して入力を受け付けます。既存の会議メモワークフローから自動取り込みを設定できます — Notion、Docs、またはWebhookやAPIコールを送信できる任意のツールから。
会議の履歴をどれくらい遡って検索できますか？
会議の履歴をどれくらい遡って検索できますか？
Conversation Memoryには時間制限はありません。MemoryLakeに保存されたすべての会議は永続的に検索可能です。LoCoMoの長文コンテキスト記憶取得ベンチマークでの94.03%のベンチマークスコアは、非常に大きな記憶ストア全体で取得精度が維持されることを意味します。
複数のチームメンバーが同じ会議記憶にアクセスできますか？
複数のチームメンバーが同じ会議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記憶をサポートしています。誰が会議記憶を読み、貢献できるかを定義します。すべてのアクセスイベントは完全な監査トレイルと共に記録されます。