あなたのスタートアップに全社を知るAIを提供しよう、最後のチャットだけではない
初期段階のチームは5つの異なるAIツールを使用しており、それらは互いに連携していません。創業者は6ヶ月前に決定がなされた理由を知っていますが、他の誰も知りません。MemoryLakeは、あなたのチーム全体に共有された持続的なAI記憶を提供します。これにより、コンテキストがツール、役割、時間を超えて移転します。
記憶の問題
初期段階の会社では、誰もが複数の役割を持ち、AIを常に使用していますが、各AIセッションは孤立しています。創業者が製品のポジショニングを説明するために構築したコンテキストは、営業資料を作成している人には届きません。契約者のオンボーディングのために誰かが考え出したプロセスは、一人のチャット履歴にしか存在しません。その人が離職したり、フォーカスを変えたりすると、知識も一緒に失われます。
MemoryLakeの違い
共有チーム記憶、個別のサイロではない
チームの誰かがコンテキスト、プロセスの知識、または決定をMemoryLakeに保存すると、すべてのチームメンバーが適切な権限でアクセスできます。創業者のコンテキストは会社のコンテキストになります。
ゼロから再スタートせずに繰り返し可能なプロセス
スキル記憶はあなたのワークフローを保存します — 資金調達資料の構造、顧客インタビューのフレームワーク、投資家向けの更新フォーマット — そのため、チームの誰もが再発明することなく適切なプロセスを実行できます。
各仕事に適したAIを使用
MemoryLakeはChatGPT、Claude、Gemini、Qwen、そして任意のAPIエンドポイントと連携します。各タスクに最適なモデルに切り替えます — コーディング、ライティング、分析 — 共有コンテキストを失うことなく。記憶レイヤーはモデルに依存しません。
永続無料 · クレジットカード不要
仕組み
- 接続 — MemoryLakeをGoogle Workspace、Dropbox、NotionにREST API経由でリンクします。または、チームがすでに使用している任意のツールに接続します。どのチームメンバーでも共有記憶に貢献できます。
- 構造化 — 会社の決定、プロセス、コンテキストはタイプ別に保存されます：運用事実、繰り返し可能なワークフロー、歴史的決定、背景コンテキスト。役割に基づくアクセス制御により、誰が各記憶タイプを読み書きできるかが決まります。
- 再利用 — すべてのチームメンバーがサポートされているAIモデルを使用して、同じ共有記憶レイヤーから情報を引き出します。すでに文書化されているはずのコンテキストについて「創業者に聞く」必要はありません。
ビフォー & アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Onboarding a new hire or contractor | Re-explain company context every time | Background Memory provides full context on first session |
| Repeating a monthly process | Rebuild the workflow in AI from scratch | Skill Memory runs the process in one step |
| Cross-tool AI work | Each model starts with zero context | All models pull from the same shared memory |
| Founder knowledge transfer | Lives in founder's head or chat history | Stored, searchable, and accessible to the team |
対象
MemoryLakeは、製品、営業、オペレーション、採用などの複数の機能でAIに依存している2人から30人のスタートアップ創業者と初期段階のチームのために構築されていますが、これらのツールを接続する共有コンテキストレイヤーはありません。特に、チームが成長しているときに、創業メンバーから新しい従業員に制度的知識を移転する必要がある場合に役立ちます。
このユースケースを自分のアカウントで試す
外注先への支払いを行うエージェントが実行ジャーナルをメモリに保存しています。各ステップが完了した瞬間に 1 件、さらに「記録のないステップは完了していない」という 1 件。ステップ 4 の銀行振込を送ると銀行は 23 人全員に支払いましたが、応答が返る前にワーカーが落ち、その記録は書かれませんでした。再開前にエージェントが「ステップ 4 は完了済みか」とメモリに尋ねると、ジャーナルは「いいえ」と答え、モデルはそれを信じ、再開すれば全員に二重払いします。先書き（write-ahead）ジャーナル（各ステップの前に冪等キー付きの開始エントリ）は、このクラッシュの隙間をメモリが言える状態に変えます：未確定、キーで照合せよ。
見られるもの
- 同じ実行ログ（ステータスメッセージと結果のない
TOOL_USEブロック）を 2 つ保存：一方はアプリがfact addで書く完了ジャーナル、もう一方は各ステップを実行前に冪等キー付きで「開始」と記録する先書きジャーナル - 6 回の実行で
router chat --boundary経由で「ステップ 4 は完了済みか」と尋ねると、完了ジャーナルでは 18 回中 18 回が「いいえ」：毎回の再開で 61,480 ドルを再送していたことになります。質問で「Unknown」を許しても変わらず（18 回中 18 回が「いいえ」）：メモリは曖昧ではなく「未完了」と言っているからです - 先書きジャーナル：ステップ 4 で「Unknown」が 18 回中 18 回。アプリがキーで銀行に照会し結果をジャーナルに書き戻すと、次の回答は 18 回中 15 回が「はい」。代償として、未到達のステップでも 54 回中 25 回「Unknown」と答えました（正解は「いいえ」）
- 再開処理と同じく、回答の最初の単語だけで採点。
memory・ask <ステップ>サブコマンドとローカル 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/in-doubt-step-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
異なるチームメンバーが共有記憶への異なるアクセスレベルを持つことはできますか？
異なるチームメンバーが共有記憶への異なるアクセスレベルを持つことはできますか？
はい。MemoryLakeには役割ベースのアクセス制御が含まれているため、誰が各記憶タイプを読み書きまたは変更できるかを定義できます。敏感な資金調達コンテキストは創業者に制限される一方で、運用プロセスはチーム全体に開放されます。
AIモデルを切り替えた場合、何が起こりますか？
AIモデルを切り替えた場合、何が起こりますか？
何も壊れません。MemoryLakeはモデルに依存しないため、ChatGPT、Claude、Gemini、Qwen、そして任意のAPIエンドポイントと連携します。モデルを切り替えると、同じ持続的な記憶が利用可能です。特定のAIプロバイダーにロックインされることはありません。
MemoryLakeは、直接コンテキストアプローチと比較して10,000倍のスケールをどのように処理しますか？
MemoryLakeは、直接コンテキストアプローチと比較して10,000倍のスケールをどのように処理しますか？
コンテキストをAIプロンプトに直接貼り付けるのは遅く、トークンコストが高く、スケールで壊れます。MemoryLakeは、ミリ秒のレイテンシで関連する記憶のみを取得するため、チームはコンテキストウィンドウの制限に達することなく、数ヶ月の会社の知識を蓄積できます。