MemoryLake
リサーチ & アナリティクスアナリストのためのリサーチ記憶

アナリストに四半期ごとに蓄積されるリサーチ記憶を提供する

アナリストは同じ論文を読み、同じ結論に達し、すべての新しいAIセッションに同じコンテキストを再貼り付けします。MemoryLakeは、PubMed、arXiv、SECファイリング、そして自身のノートにわたるリサーチ記憶レイヤーをアナリストに提供し、各新しいクエリが既に学んだことから始まるようにします。

Day 1“アナリストは同じ論文を読み、同じ結論に達し、すべての新しいAIセッションに同じコンテキストを再貼り付けします。MemoryLakeは、PubMed、arXiv、SECファイリング、そして自身のノートにわたるリサーチ記憶レ”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded組み込みのオープンリサーチデータ個人ノート記憶論文間の対立検出SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

アナリストに四半期ごとに蓄積されるリサーチ記憶を提供する

無料で始める

永続無料 · クレジットカード不要

問題: アナリストのリサーチはセッション間で蓄積されない

前四半期に実施した文献レビューは、誰も再び開かないGoogleドキュメントとして存在します。使用したAIツールは、すでに審査した4つの論文の記憶を持っていません。すべての新しい質問はゼロから始まります。アナリストの制度的知識は、キャッシュをクリアするたびに消えてしまいます。

MemoryLakeがアナリストのためのリサーチ記憶を解決する方法

組み込みのオープンリサーチデータ

組み込みのオープンリサーチデータ

PubMed(4000万以上の論文)、arXiv、bioRxiv、SEC EDGAR(300万以上のファイリング)、USPTO特許(1000万以上)がセットアップなしで利用可能です。

MEMORY個人ノート記憶

個人ノート記憶

あなたの注釈、要点、結論が、永遠に再クエリ可能な構造化記憶になります。

MEMORY論文間の対立検出

論文間の対立検出

2つの情報源が異なる場合、MemoryLakeは静かに平均化するのではなく、それをフラグします。

アナリストパターンのための反映記憶

アナリストパターンのための反映記憶

トピックに関するあなたの推論がキャプチャされ、将来のAI支援があなたの判断に沿うようになります。

無料で始める

永続無料 · クレジットカード不要

アナリストリサーチの仕組み

  1. 接続 — 組み込みデータソースにアクセスするか、自分の論文、ノート、レポートをインポートします。
  2. 構造化 — 論文は事実記憶になり、あなたの注釈は反映記憶になります。
  3. 再利用 — 各新しいリサーチ質問は、AIがドラフトを作成する前に関連する以前の記憶を読み込みます。

対象者

Without MemoryLakeWith MemoryLake
New literature reviewRe-read 30 papersRetrieve prior takeaways
Cross-source conflictSilently averagedSurfaced and flagged
Switching from ChatGPT to ClaudeLose research contextMemory follows the analyst
Five-year longitudinal studyNotes scattered everywhereOne queryable memory

Who this is for

Equity research analysts, academic researchers, biomedical analysts, and policy researchers — anyone whose work requires re-engaging the same source corpus across months and years.

実行できるデモ約 3 分

このユースケースを自分のアカウントで試す

1 つの問いをめぐる架空の 1 四半期分のリサーチ——結論が食い違うラボ研究とフィールドレポート、政策ブリーフ、Excel のコストモデル、読書メモ、2 回のモデルレビュー——を CLI で 1 つの MemoryLake プロジェクトに取り込みます。次の四半期に新しい問いを立てると、該当するファイルとシート、前四半期の判断の経緯が返ってきます。修正された前提も、新旧両方の値とそれぞれの日付を保った 1 つの事実として残ります。

見られるもの

  • PDF、Excel ブック、Markdown メモを proj doc import で取り込み
  • 検索結果のドキュメントにはファイル種別とシート名が付き、そこから得た事実と並んで返る
  • 修正された前提は 1 つの事実として保存:新しい値、以前の値、それぞれの決定日
  • proj doc download で元ファイルを取り戻せる。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/research-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

デフォルトで含まれるリサーチデータベースはどれですか?

PubMed(4000万以上)、arXiv、bioRxiv、SEC EDGAR(300万以上)、臨床試験(50万以上)、FDA、DrugBank(200万以上)、USPTO特許(1000万以上)、さらにWorld BankとFREDを通じたリアルタイム金融データ。

プライベートリサーチを追加できますか?

はい。内部の論文、独自のデータ、個人のノートはすべてあなたのプライベート記憶ネームスペースに保存されます。

有料の情報源はどのように扱いますか?

アクセスできるコンテンツを取り込むことができます。MemoryLakeはそれを構造化して保存し、アクセスはあなたのもののままです。