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。
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
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
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 や書籍も。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。
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。
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。
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
貼らない。
忘れない。
聞き返さない。
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。ご用意いただくものはありません。