AI秘書が、あなたのチームを最速で動かす

プロンプトを書かなくても使えるAI秘書。SlackやDocs、タスク管理など 社内の知識・会話・ドキュメント・タスクを自動で整理し、チームの“今”を数秒で要約。 判断・共有・実行までのムダ時間をまとめて削る意思決定インテリジェンスです。

ご利用中のサービスを連携するだけで

GraphRAG・MCP・AIエージェントを一括構築

複雑な設定は不要。データを連携するだけで、エンタープライズ級のデータ基盤とAIアシスタントが完成します。

単体での利用はもちろん、ChatGPTやClaudeなど
使い慣れたAIツールの拡張機能(MCPサーバー)としても機能します。

今お使いのAIエージェントの
"裏側" にも挿せます。

ProductMaps は MCP サーバーとしても動作するため、ChatGPT や Gemini、Microsoft Copilot、Notion AI など、 既存のエージェントから、社内の人・会話・タスク・ドキュメントの関係を整理した
社内知識マップ(Work Graph)上の意思決定インテリジェンスを呼び出せます。

ProductMaps MCP Server Architecture

導入パターンは3つ。
今の基盤を変える必要はありません。

01 AI秘書UIとして使う

経営会議・プロジェクト定例など、「意思決定の現場でそのまま使える専用UI」。決定レーダーや活動レポートと組み合わせて、会議の前後を丸ごとカバーします。

02 既存エージェントのMCPサーバーとして使う

ChatGPT / Gemini / Copilot / Notion AI など、社内ですでに利用しているAIから ProductMaps の知識マップ(Work Graph)と GraphRAG にアクセスさせる構成です。エージェントの"頭脳"を強化します。

03 UI + MCP のハイブリッド

日常業務は慣れたエージェントから呼び出し、重要な会議・レビューでは ProductMapsのダッシュボードUIで判断をチェック。"日常=軽く""重要場面=深く"の最適構成ができます。

※既存の ChatGPT Enterprise や Copilot を導入済みの企業でも、 今の運用を変えずに「意思決定の精度と説明責任」だけを ProductMaps で強化できます。

なぜ "回答AI" だけでは、
意思決定が進まないのか?

理由は、AIの精度ではなく
「意図」「前提」「関係性」を読み解けるかどうかです。

ChatGPTは"答えを返すAI"
ProductMapsは"判断を支えるAI"

両者は競合ではなく、役割がまったく違います。

検索精度は同じ

問題は「精度」ではなく「構造化」

GraphRAG により、Slack・チャット・Docs などバラバラの社内データを構造化しながら検索します。単純なRAGの検索精度はChatGPTと同等ですが、ProductMapsは"何と何が関係しているか"まで理解します。

違いは「意図」と「文脈」

"その場"ではなく"全体"を理解

人・タスク・会話・過去の決定・関係性を横断した Work Graph を構築し、役割や状況から必要な前提を自動補完します。

例: 「経営会議の準備をしている佐藤さん」という文脈まで踏まえて回答。

説明責任までワンストップ

回答だけでは不十分。"根拠"が必要

ProductMapsはいつ・誰が・なぜ・どう判断したかを根拠リンク付きで自動提示。汎用チャットAIでは別途探す必要がある「トレーサビリティ」が標準搭載されています。

"回答AI" と "意思決定AI" の違い

項目
汎用チャットAI
(ChatGPT等)
ProductMaps
検索
高精度だがWeb/直近会話に依存
GraphRAGで社内データを構造化検索
意図の読み取り
プロンプト次第。
前提を毎回指示
プロンプト不要。
役割・状況から補完
コンテキスト理解
会話中心。
URL貼り付けが必要
企業全体のWork Graphで立体的に理解
判断材料の整理
回答のみ
(根拠は任意)
目的・前提・関係性を構造化して提示
説明責任(トレース)
別途調査が必要
"いつ・誰が・なぜ" まで1クリック

あなたの"会議前の10分"は、こう変わります。

経営・PM・現場、それぞれの Before → After を10秒でイメージできます。

経営・プロダクト責任者

トレンドレポート
トレンド把握 即時
リスク発見 -3日

「今、何が盛り上がっていて、何が静かにリスク化しているか」を瞬時に把握。
横断レビューや経営報告の論点を、迷わず作れるようになります。

NG

BEFORE

  • プロジェクトの"温度感"を各チームに聞いて回らないと分からない
  • 会議で初めて「実は先週から揉めてました」と聞かされる
  • 次にどこを深掘りすべきか、勘に頼るしかない
OK

AFTER

  • トレンドレポートで話題の増減、関心の移り変わり、急上昇トピックを時系列で可視化
  • 静かにリスク化しているテーマが自動ハイライト。会議前に先手を打てる
  • 新規トピックも浮かび上がり、次に深掘りすべきテーマが明確になる

PM・リーダー

活動レポート
進捗確認メンション -80%
ボトルネック把握まで 即時

Jira や Notion のタスク、GitHub・Slack のやりとりを自動集計。
「誰が何に時間を使っているか」を見える化し、チームの動きを即把握。

NG

BEFORE

  • 定例前に、全メンバーへ「今どこまで進みました?」のメンションを乱発
  • 返ってくるフォーマットがバラバラで、PMが毎回レポートを作り直す
  • 本当のボトルネックがどこか、感覚でしか判断できない
OK

AFTER

  • Jira/Notion/GitHub/Slack/カレンダーの情報をまとめ、活動レポートを自動生成
  • レビュー待ちなど、止まっているタスクが自動ハイライト
  • 定例は「この赤い部分だけ解消しよう」と、指示出しだけに集中できる

現場メンバー・全社

インサイトレポート
キャッチアップ時間 -70%
情報整理 自動化

散らばる情報を、結論と根拠つきで1枚に。
会議前のキャッチアップや調査の初動を大幅に短縮します。

NG

BEFORE

  • Slack・会議メモ・Docs・チケットを横断して情報を探し回る
  • 「結局何が決まったのか」「誰がキーパーソンか」が分からない
  • 会議前のキャッチアップに1時間以上かかることも
OK

AFTER

  • インサイトレポートで重要な論点、意思決定、未決事項、キーパーソンが1枚に整理
  • 根拠リンク付きで追跡できるため、「なぜそうなったか」もすぐ分かる
  • 生成したレポートはそのまま共有・再利用でき、チームの認識を素早く揃えられる

より具体的なイメージを知りたい方へ

画面イメージ付きの機能紹介で、導入後の姿をチェック

答えの質と説明責任を、データ構造で担保。

3つの核心技術で、AIの信頼性と実用性を飛躍的に向上

前段で判別

権威・鮮度・新旧・権限を属性化し、生成前にノイズを遮断。信頼できる情報源のみを活用してAIが回答を生成します。

社内知識マップ(Work Graph)

人・文書・会話・タスク・決定を関係でモデル化し、 プロンプト入力なしでも状況を理解できる社内知識基盤として機能します。

再現性ある評価運用

根拠提示率>90%をKPI化し、テンプレで継続改善。定量的な品質管理を実現します。

質問すらいらない。"やるべきこと"が出てくる

シンプルな3ステップで自動化が完結

STEP 1

データインポートして
社内知識マップ(Work Graph)を構築

Slack・Docs・ブラウザ拡張・CRMなどを接続。人・文書・会話・タスク・決定を関係性でつなぎ、権威・鮮度・新旧・権限で根拠候補をスコアリング

STEP 2

AI秘書が意思決定レポートを
自動生成

プロンプトを書かなくても、リスク・推奨・根拠リンク・次アクションを自動生成。 Human-in-the-Loopで承認コメント→タスク発火まで1画面で完結

STEP 3

企業の活動を記録し
社内知識マップ(Work Graph)に還流

タスク起票・会話・ドキュメント更新が社内知識マップ(Work Graph)に還流。 次の意思決定の精度がさらに向上する好循環を実現

継続的に進化する好循環

人・AI秘書・社内知識マップ(Work Graph)が連携し、意思決定の質を高め続けます

継続的に進化する好循環 - 人・AI秘書・社内知識マップ(Work Graph)の連携図

人の判断 → AI秘書が分析・提案 → 社内知識マップに蓄積 → 次の判断材料に

実証された成果

90%+
根拠提示率
引用根拠が妥当と判定された応答比率
本番導入による検証済み
50%
運用コスト削減
重複問い合わせ・人手要約削減
人件費換算での算出
42%
意思決定スピード向上
意思決定プロセスの平均時間短縮
データ収集から決定までの時間比較
30%
合意形成工数削減
組織間のコミュニケーション効率化
合意に至るまでの会議・調整時間

シンプルな導入ステップ

Fit診断(無料)

お客様の課題・データ棚卸を30-45分で実施。最適なアプローチを設計します。

2週間PoC

接続→取り込み→評価テンプレ適用まで。実際の効果を短期間で検証。

本番化

権限連携・監査・SLA設定を完了。エンタープライズレベルでの運用開始。

運用

差分取り込み・回帰評価を自動化。継続的な品質向上を実現。

料金表

ご利用頂く規模に応じた4つのプランをご用意。
まずは無料のスタータープランから始めて、必要に応じてアップグレードできます。

基本料金(シート課金)に加え、AI秘書のジョブ実行社内知識マップ(Work Graph)の学習に応じたクレジットの従量課金が発生します。 各プランの「毎月のボーナスクレジット」と「クレジット単価」をご確認ください。
スターター
無料

基本料金に含まれるシート0席
上限シート数5席
追加シート単価
毎月のボーナスクレジットなし
クレジット単価¥10/クレジット
スタッフサポートなし
🎁 新規登録特典 1,000クレジット分無料
ライト
¥30,000/月

基本料金に含まれるシート5席
上限シート数19席
追加シート単価¥1,000/席
毎月のボーナスクレジットなし
クレジット単価¥5/クレジット
スタッフサポートなし
🎁 新規登録特典 2,000クレジット分無料
プロフェッショナル
¥1,000,000/月

基本料金に含まれるシート150席
上限シート数無制限
追加シート単価¥5,000/席
毎月のボーナスクレジット2000 クレジット × 席数
(最低 300,000 クレジット)
クレジット単価¥1/クレジット
スタッフサポートあり
🎁 新規登録特典 10,000クレジット分無料

よくある質問

従来のRAGは単純な文書検索ですが、ProductMapsの社内知識マップ(Work Graph)は 人・文書・会話・タスクの関係性をモデル化し、権威・鮮度・新旧・権限を前段で判別します。
社内知識マップ(Work Graph)に蓄積された関係性データと前段判別機能により、 ユーザーが質問する前から必要な情報を特定し、意思決定に必要なレポートを自動生成します。
SSO/ACLと連携し、各ノードに権限属性を付与します。ユーザーが可視できる範囲のノードのみを使用して回答を生成し、不可視ノードは除去されるため、情報漏洩を防ぎながら適切な回答を提供できます。
根拠提示率>90%は「引用根拠が妥当と判定された応答比率」として定義しており、上場企業内での本番導入によって検証済みです。正答率は単純な検索API利用時との比較、リードタイムは質問→決定の平均時間で計測しています。
Slack、Google Drive、Github、Notion、HubSpotなど、既存のツールとの連携を前提に設計されています。現在のワークフローを大きく変更することなく導入でき、段階的な移行が可能です。

意思決定の質とスピードを、今すぐ向上させませんか?

新規登録特典のクレジット利用で、プロンプト入力不要のAI秘書体験を今すぐお試しください

申し込みフォーム

1. 基本情報の入力
2. 内容確認
3. 申し込み完了

2営業日以内にご連絡いたします。