AI 本来の性能を、
全社で引き出す。
社内に散らばったコンテキストを「組織の記憶」として束ね、人にも AI にも、必要な分だけ渡します。
- AI が、自社とお客様を深く理解する人・仕事・会社・世の中の文脈ごと、AI に渡ります。
- SynapseConnect エージェントが、組織の記憶を作る取り込んだものを事実・日付・出どころに整えます。
- 眠っているデータが、使える資産になる過去のスライド・音声・PDF も、取り込めば初日から AI が使えます。
こんな困りごと、
ありませんか？
AI は賢いのに、いまの状況を知らないまま答えています。だから、使う人が毎回、状況を説明するところから始めることになります。
- 毎回、前提から説明している
「うちの会社は」「この案件は」を、AI を開くたびに打ち込む。
- 答えが、一般論で返ってくる
どの会社にも当てはまる答え。自社の事情は入っていない。
- 前回の続きを、覚えていない
先週決めたことも、上司に直された点も、次のチャットでは消えている。
- 社内の決定を、AI が知らない
経営会議の方針も、他部署の動きも、AI には届いていない。
- 世の中の動きと、つながらない
競合が新料金を出しても、AI の答えは昨日のまま。
- 人が変わると、AI もゼロから
担当が替わる、画面を閉じる。それだけで、積み上げた文脈も消える。
SynapseConnect なら、
状況ごと、深く分かる。
困りごとの原因は一つです。AI には、いまの一言しか見えていない。SynapseConnect は、社内の文脈がたまってつながる「組織の記憶」として真ん中に入ります。AI はそれを読んで答える。だから、状況を深く分かった答えになります。これが Deep Understanding です。
AI には、いまの一言しか見えていない。
人・仕事・会社・世の中。状況は社内のあちこちにあるのに、たまる場所がなく、AI には届きません。AI は目の前の一言だけを読んで、どの会社にも言える答えを返します。
真ん中に「組織の記憶」が入り、AI がそれを読む。
4 つの文脈が、時間と出どころつきで SynapseConnect にたまり、つながります。AI アシスタントはそこを読んでから答えるので、この会社の、この人の、いまに合った答えになります。AI 本来の性能は、ここで引き出せます。
記録は一度きりで終わらず、積み重なる。古い情報も消さずに区切るので、「いま」と「変化」の両方が読める。
人・仕事・会社・世の中の文脈が、ばらばらでなく一つにつながる。
なぜそう言えるのかを、いつのどの記録からかで示せる。
誰にどこまで見せるかは、持ち主が決める。分かってもらう嬉しさは、見張られる怖さとは違う。
3 つの Deep の違い
眠っているデータを、
初日から AI に。
過去のスライド、会議の音声、PDF。取り込めば「組織の記憶」になり、AI は初日から過去の経緯を踏まえて答えます。取り込みは導入時にまとめて行い、その後は日々の記録が自動でたまります。
- 集める散らばったデータを 1 つのフォルダに
- 取り込むSynapseConnect エージェントが事実・日付・出どころに整える
- 使ういつもの AI が、記録から答える
- 会議の音声・動画Zoom・Meet の録画、電話、ウェビナー200 時間1 時間の会議なら 200 回分
- PDF・Office 文書提案書、契約書、規程、マニュアル5,000 ページ10 ページの資料なら 500 本
- チャット・メールSlack・Teams・メール4,000 スレッド直近 1 年分が目安
- ノート・AI との対話Notion・Obsidian・ChatGPT の履歴2,000 件直近 1 年分が目安
組み合わせ種類ごとの標準量を 100% として、合計 100% まで。例：音声 80 時間（40%）＋ 文書 150 本（30%）＋ チャット 1,200 スレッド（30%）。
数量は目安で、実際のファイルで確認します。超える分は、種類と量に応じて取り込む前にお見積りします。スキャン画像や社内システムのデータは、別途ご相談ください。
詳しく見る
AI エージェントが、
記憶に整える。
会議の文字起こしも、チャットも、AI との対話も、ノートも、PDF も。形式も置き場所もばらばらな情報を、そのまま取り込みます。取り込んだものは、中で働く SynapseConnect エージェントが読み取り、事実・日付・出どころに整え、これまでの記憶との食い違いを見つけてから、組織の記憶につなぎ込みます。整った記憶は MCP でお使いの AI に必要な分だけ渡ります。AI との作業で生まれた成果物と判断も、エージェントが同じように整えて記憶に戻します。
誰が・いつ・何を根拠に決めたかを、たどれる形で保持します。
AI が毎日巡回して古い記憶を見つけ、修正を提案。採否は人が決めます。
AI を乗り換えても、記憶は会社に残ります。
人が記事を書く必要はありません。公開する範囲は本人が決め、原本は元の場所に残ります。お客様のデータを AI の学習には使いません。
こんな AI の使い方、
していませんか？
SynapseConnect を使うと、AI の本来の能力を引き出せます。
| いまのやり方 | SynapseConnect |
|---|
よくある業務を再現したイメージ画面です（実在のアプリの画面ではありません）。人物・会社名・数字・やりとりは架空で、コンテキストの量は説明用のイメージです。
探す時間を減らし、
判断の経緯を残す。
ソロン社内の本番ログをもとにした数字です。
生産性の向上
コンテキストを探して貼る、成果物を共有する手間を削減。
コンテキスト消費量の抑制
必要な分だけ渡すので、量が減り、答えの精度も上がる。
AI 活用の可視化
AI と下した過去の決定を、後から経緯ごと参照できる。
人も AI エージェントも、
同じ文脈で一緒に働く。
社長も、営業も、エンジニアも。それぞれが使う AI と、GrokBot・OpenClaw・Dots・Hermes のようなエージェントが、SynapseConnect に記録された文脈を共有します。誰が何をしたかを引き継ぎながら、人が中継しなくても仕事が進みます。
SynapseConnect の記録
書く道具ではなく、
使う記憶。
A社はチームで文書を作る共同ワークスペース、B社は個人で書き溜めるノートアプリです。どちらも人が書いて整理する道具です。SynapseConnect は、使うだけで貯まり、AI がそのまま使える組織の記憶です。
| A社 | B社 | SynapseConnect | |
|---|---|---|---|
| どんな道具か | チームで文書・Wiki・データベースを作る共同ワークスペース | 個人の PC 上のフォルダ（Vault）に Markdown で書くノートアプリ | 人と AI の作業の文脈を貯めて、AI に渡す組織の記憶 |
| 貯め方 | 人がページを書いて整理する。A社の AI エージェントも書けるが、対象は主に A社のツールの中 | 人が書いて、[[リンク]] を手で張る | AI との作業・会議・ノート・文書から自動で取り込む。書く手間はいらない |
| 共有 | チームスペースと権限で、チームに共有しやすい | Vault は基本的に個人の PC にある。Sync はあるが、チームでの共有はしづらい | 個人・部門・全社の棚ごとに、見られる人と書ける人を決めて共有 |
| AI からの使い方 | 公式の MCP で、検索・ページの読み込み・データベースの照会ができる。返るのはページやデータベースの中身 | コミュニティ製の MCP などで、ノートのファイルを読める。返るのはノートの本文 | 問いに関係する事実だけを、つながり・日付・出どころ付きで返す。複数のツールの情報もまとめて引ける |
| 時間と出どころ | ページの更新履歴と「確認済み」バッジ。どちらもページ単位で、確認は人が行う | ファイルの更新日時のみ | 事実ごとに、いつ正しかったか・どの記録から来たかを持つ |
| 古くなった情報 | 人が見直して、確認済みを付け直す | 人が見直して、書き直す | 保守エージェントが食い違いを見つけて提案し、人が承認する |
文章のまま貯めるツールに共通する限界
- 量が増えると、AI に入り切らない。ページやノートが増えるほど、AI のコンテキストウィンドウには全部は載らず、どれを渡すかを選ぶ必要が出てくる。
- 本文が構造化されていない。人・もの・決定と、そのつながりは文章の中に埋もれていて、AI が毎回読み解く必要がある。
- 同じことが何か所にも書かれる。似た内容のページが増え、どれが最新で正しいかが分からなくなる。
SynapseConnect は、取り込んだ情報を事実の単位に分けてつなぎ、問いに必要な分だけを渡します。
いまのツールと併用できます。書いて残したい情報はいまのツールに、日々の作業の文脈は SynapseConnect に。
小さく始めて、
効果を見てから広げる。
大規模な初期構築は要りません。導入担当者、社員、AI エージェント、それぞれの関わり方を 6 つの段階で示します。
- 01
導入準備
ソロンが準備用のサービスサイトをお渡しします。導入担当者が、Notion や Zoom などいまお使いのツールを接続します。
ソロン導入担当者 - 02
導入インタビュー
ツールから取り込めなかった資料を伺い、必要なファイルをお預かりして取り込みます。
取り込み 約1週間（量により増減）
ソロン導入担当者 - 03
利用準備
社員と AI エージェント向けに、接続と初期設定の手順書をお渡しします。
初期設定 約5分
社員AI エージェント - 04
利用開始
いつもの AI と作業するだけで情報が貯まり、過去の知見が自動で読み込まれます。
社員AI エージェント - 05
記憶のメンテナンス
保守エージェントが定期的に自動で整えます。食い違いは提案として上がり、採否は人が決めます。
ソロン保守エージェント - 06
高度な利活用
貯まった記憶を使う独自システムの構築もご相談いただけます（別料金）。
導入担当者ソロン
費用
社員はいつもの ChatGPT や Claude を使うだけ。初期導入費は、取り込むデータの量で変わります。価格は税別・年間契約です。
導入インタビューと既存ツールの接続／眠っているデータの初回取り込み（標準量まで）／手順書の配備と初期セットアップ支援。標準量を超える分は、種類と量でお見積り。
1 社専用のデータベースと保守エージェント／AI エージェント用アカウント／日々の取り込み 月 1.5 万件まで（社員と AI の合計）。超過分は 1 万件ごとに月 5 万円。
人数は、その組織記憶を使う人で数えます。グループで複数の組織記憶を持つ場合は、組織記憶ごとの契約です。受託開発・連携開発・追加サービスは別途。
貼らない。
忘れない。
聞き返さない。
お問い合わせは 1 つのフォームで受け付けます。デモをご希望の方は、フォームの「お問い合わせ種別」で「デモ・トライアル希望」を選んでください。30 分のオンラインデモで、実際に動く画面をお見せします。