プロダクトマネージャーに全サイクルにわたるプロジェクト記憶を提供する
プロダクトマネージャーはプロジェクトのコンテキスト — 過去の決定、放棄されたアイデア、ステークホルダーの懸念、リサーチ結果 — の全ての重みを背負っています。AIツールはセッション間でそれを全て忘れてしまいます。MemoryLakeはPMに発見ノート、仕様、レビュー、ステークホルダーのコンテキストを一つの耐久性のあるシステムに接続するプロジェクト記憶レイヤーを提供します。
問題: すべてのPMサイクルはプロジェクトを再説明することから始まる
仕様の書き直しは、AIに対して6ヶ月分の決定を再要約することを意味します。新しいステークホルダーの要求はQ1のユーザーリサーチを再読み込みする必要があります。プロダクトマネージャーは人間のキャッシュとなり、思い出し、再貼り付けし、再ブリーフィングを行います。そのコンテキストは全く蓄積されません。
MemoryLakeがプロダクトマネージャーのためのプロジェクト記憶をどのように解決するか
プロジェクトスコープの永続的記憶
すべての決定、リサーチ結果、ステークホルダーノートは単一のプロジェクトネームスペースに付随します。
変更要求のための対立解決
新しい要求が古い決定と矛盾する場合、MemoryLakeは静かに上書きするのではなく、対立を浮き彫りにします。
プロジェクトタイムラインのためのイベント記憶
すべてのマイルストーン、ピボット、ステークホルダーの入力の時系列記録。数秒で検索可能です。
クロスツールの取得
同じプロジェクト記憶は、ChatGPTでドラフトを作成しているときでも、Claudeでレビューしているときでも、カスタム内部ツールで仕様を構築しているときでも機能します。
永続無料 · クレジットカード不要
プロダクトマネージャーにとっての使い方
- 接続 — リサーチドキュメント、PRD、会議ノート、SlackスレッドをMemoryLakeにパイプします。
- 構造化 — 各要素はタイプ付き記憶になります: 事実、イベント、反映、決定。
- 再利用 — 使用するAIツールは、要求に応じて正しいプロジェクトコンテキストを取得します。
前と後: PMプロジェクト記憶
| Without MemoryLake | With MemoryLake | |
|---|---|---|
| Drafting Q3 spec | Re-summarize Q1 research | Retrieve research directly |
| New stakeholder asks "why did we drop feature X?" | Search Slack manually | Query event memory |
| Switching from ChatGPT to Claude | Re-brief the new model | Memory follows the PM |
| Onboarding a new PM to the project | Two weeks of catch-up | Day-one access to memory |
対象者
複数四半期にわたるイニシアチブを運営するプロダクトマネージャー — 決定、ステークホルダーのコンテキスト、根拠が数年後に取得可能である必要がある場合、次の計画サイクルまで単に記憶されるのではなく。
このユースケースを自分のアカウントで試す
ロードマップのチャンネルで発言した人は、誰でもロードマップを書き換えられてしまいます。チャンネルをプロジェクトにつなぐと、営業 VP の「オフラインモードが復活した」という一言が、プロダクトマネージャーが固定した決定をその場で上書きします。同じファクトに新しい文言、誰が決めたかの記録は消えます。それでも記憶は、それが誰のメッセージだったかを知っています。
見られるもの
- 決定権と 4 件のロードマップ決定を 1 つのプロジェクトに固定。ロードマップのチャンネルは GROUP 会話として取り込み、各メッセージを発言者の actor で送って 1 件ずつ記憶化（
conv consumed-messages：1 件のバッチ） - 営業 VP とサポートリードのメッセージは、固定済みの決定を metadata ごとその場で書き換えるか、発言者なしのファクトとして隣に並ぶ。どちらでも
searchの最上位ヒットはロードマップの質問 4 問中 2 問を誤答（新規実行 11 回中 11 回） fact trace→ COOK エントリの元メッセージ →conv msg list→ 発言者 → 決定権 で読むと 4 問すべて正解。同じチャンネルから来たエンジニアリングリードの日程変更は引き続き採用- 上書きされた決定は同じ fact id 上で元の文言に戻し、発言は誰が言ったかを明記した別のファクトとして保存。同じクイックリードは 4/4 に。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/project-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
既存のConfluenceやNotionドキュメントをインポートできますか？
既存のConfluenceやNotionドキュメントをインポートできますか？
はい。Office 365、Google Workspace、Notion、Confluence、Slack、Dropbox、Larkがサポートされているインジェストソースです。
要件が変更されたとき、記憶はどのように最新の状態を保ちますか？
要件が変更されたとき、記憶はどのように最新の状態を保ちますか？
対立検出が矛盾をフラグします。最新の入力が以前の事実を上書きするか、両方のバージョンが出所と共にリンクされたままにするかを選択できます。
プロジェクト記憶はPMチーム全体で共有されますか？
プロジェクト記憶はPMチーム全体で共有されますか？
プロジェクトごとに共有を制御します。デフォルトはプライベートで、特定のチームメイトに読み取りまたは書き込みを許可できます。