プロジェクトライフサイクル全体でユーザーの洞察を保持するAIをUXリサーチャーに提供
UXリサーチャーは数十回のユーザーインタビューを実施し、セッション間でパターンを統合し、数ヶ月後の意思決定を支えるデザインの根拠を構築しますが、彼らが使用するAIツールはそれを記憶しません。すべての統合セッションはゼロから始まります。MemoryLakeはUXリサーチャーとデザインチームに、ChatGPT、Claude、Gemini、その他のワークフロー内のすべてのモデルにわたる永続的なAIメモリを提供し、ユーザーの洞察がセッションが終了したときに消えるのではなく、研究ライフサイクル全体にわたって蓄積されるようにします。LoCoMoベンチマークで94.03%の評価を受けた#1のMemoryLakeは、あなたの研究コンテキストが正確に取得され、幻覚ではないことを意味します。
メモリの問題
UXリサーチャーは8回のユーザーインタビューを終え、テーマを統合するためにAIを使用します。翌週、フォローアップのための新しいセッションを開き、以前のテーマを再説明し、研究質問を再設定し、ペルソナを再アップロードしなければなりません。6ヶ月後、製品の決定がその研究からのデザインの質問を再浮上させたとき、統合は実質的に消えてしまいます — 閉じられたAIチャット、古いドキュメント、またはリサーチャー自身の記憶に埋もれてしまいます。
MemoryLakeの異なる点
永続的に検索可能なユーザーインタビューノート — 会話メモリは、すべてのAI支援インタビューセッションを取得可能にします。参加者、テーマ、製品エリア、または日付で検索 — どのモデル、どのセッション、どの四半期でも。
対立検出機能を持つ研究結果 — ファクトメモリは、ソースの帰属を持つ構造化された研究結果を保存します。後の研究が以前の結果と矛盾する場合、MemoryLakeはその対立をフラグ付けし、証拠がどこで変わったのかの明示的な記録を持つことができます。
プロジェクト間で再利用可能な研究フレームワーク — スキルメモリは、あなたの親和性マッピングプロセス、ユーザビリティテストプロトコル、統合フレームワークを再利用可能なワークフローとして保存します。一度設定すれば、今後の研究セッションで再構築することなく適用できます。
仕組み
- 接続 — お好みのAIツールをMCPまたはREST API経由でリンクし、Google WorkspaceまたはDropboxを接続して、研究計画、インタビューガイド、統合ドキュメントがメモリレイヤーの一部になるようにします。
- 構造化 — インタビューセッションと参加者の観察が会話メモリに入ります。統合された結果とデザインの決定はファクトメモリにバージョン管理されて保存されます。研究プロトコルとフレームワークはスキルメモリに入ります。
- 再利用 — 新しいセッションを開いて研究を続けたり、フォローアップ研究を計画したり、以前の結果を再訪して製品の決定を支援したりする際、AIはすでに完全な研究履歴を持っています — 整理され、検索可能で、関連するコンテキストをすぐに引き出せる状態です。
ビフォー & アフター
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Continuing a research project | Re-establish prior findings, themes, and research questions every session | AI opens with full prior synthesis, participant notes, and research context |
| Revisiting old research | Dig through closed AI chats, stale docs, or personal notes | Permanently searchable Conversation and Fact Memory retrieves it in seconds |
| Handoff to another researcher | Institutional knowledge lives in one person's workflow | Shared team memory gives any researcher immediate access to the full history |
| Design rationale documentation | Often undocumented or reconstructed from memory | Fact Memory stores the evidence behind each design decision with provenance |
対象
MemoryLakeは、複数のAIツールを使用し、プロジェクトのフェーズが終了するたびにユーザーの洞察の連続性を失うUXリサーチャー、製品デザイナー、デザインリサーチャーのために構築されています。特に、時間を通じて結果を比較する必要がある縦断的研究を実施する研究チーム、複数のリサーチャーが共有の証拠ベースにアクセスする必要があるデザイン組織、元の研究が行われた数ヶ月後にデザインの根拠を取得可能にする必要がある製品チームにとって価値があります。
関連するユースケース
よくある質問
私たちはNotionやConfluenceのような共有リポジトリに研究ノートを保管しています。MemoryLakeは何を追加しますか？
私たちはNotionやConfluenceのような共有リポジトリに研究ノートを保管しています。MemoryLakeは何を追加しますか？
それらのツールは文書をうまく保存しますが、AIセッションに適切なコンテキストへのアクセスを提供しません。MemoryLakeは特定の結果、参加者の引用、または以前の統合テーマをミリ秒で取得します — 正確に、どのドキュメントを引き出すべきかを知らなくても。これは、ファイリングキャビネットとすでにすべてを読んだ研究アシスタントの違いです。
MemoryLakeは異なる研究ラウンドからの対立する結果をどのように扱いますか？
MemoryLakeは異なる研究ラウンドからの対立する結果をどのように扱いますか？
ファクトメモリには、ソースの帰属を持つ組み込みの対立検出機能が含まれています。Q2のユーザビリティ研究がQ4の結果と矛盾する場合、MemoryLakeはその不一致を明示的に浮き彫りにし、新しいデータを黙って受け入れることはありません。両方の結果はそのソースと共に保存されるため、どちらを重視するか、または統合の中で緊張を直接認めるかについて、情報に基づいた決定を下すことができます。
同じプロジェクトの複数のリサーチャーが同じメモリにアクセスできますか？
同じプロジェクトの複数のリサーチャーが同じメモリ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メモリをサポートしています。プロジェクトのすべてのリサーチャーは、同じメモリストアから読み書きできます。敏感な参加者データを認可されたリサーチャーに制限しながら、統合された結果やフレームワークを広範な製品チームに提供できます。