Context
Context · 生産性向上
Contextは、名前を持つエージェントがあなたのファイルやツールを読み、散らばった情報を完成したプレゼン資料、文書、表計算に変えるAIワークスペースだ。
Context について
What Is Context
Contextは、AIエージェントに会話ではなく実務をやらせたいチーム向けのワークスペースである。ファイル、メッセージ、接続済みのアプリを一か所に集めると、アナリストや財務アシスタントといった名前付きのエージェントがそれらを読み、成果物を作り、結果を書き戻す。
この製品が解く課題ははっきりしている。多くのAIツールはチャット画面で答えるだけで、閉じた瞬間にすべてを忘れる。Contextは会社のファイル、ツール、過去の作業を視界に保つので、エージェントは表計算から四半期レビューの資料を組み立てたり、契約の数値をチーム全員が見える場所に置いたりできる。
誰向けなのかは押さえておきたい。Contextは自社クラウドやオンプレミスで試験導入する企業に寄っており、価格と設定は決済ページではなく対話で決まる。小さなチームは無料のセルフサービスプランから始められるが、最も深い価値は社内システムをつないだデプロイで現れる。
Getting Started
- workspace.context.aiで登録するか、自社環境にプラットフォームが必要ならガイド付きデモを依頼する。
- すでに使っているドライブ、データウェアハウス、チケットツールなどのソースをつなぎ、エージェントが従うアクセスルールを決める。
- エージェントを作り、名前を付けて、動かすモデルを選ぶ。
- チームチャンネルで成果物を依頼する。例えば表計算から資料を作ってもらい、ファイルがスレッドに届くのを見届ける。
- 実行を確認し、自分の基準で採点し、そのフィードバックを次回のより良いスキルにつなげる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 運用と財務のチーム：エージェントが散らばった更新情報やワークブックを読み、チーム全員が追える資料やダッシュボードを作る。ただしソースを先につないでおく必要がある。
- 創業者と小さなチーム：workspace.context.aiで無料で始められ、営業と話さずに数分で最初のタスクを送れる。
- アナリストとコンサルタント：エージェントが生のメモやデータを顧客向けの資料にまとめ、以前のファイルや会話も覚えている。
- ITとセキュリティの責任者：自社VPCやエアギャップ環境へのデプロイなら、データの流れの境界が文書化され、推論トラフィックも公開ネットワークを通らない。
タスク
- ポートフォリオレビューの資料を作る：チームチャンネルで頼めば、エージェントが更新情報とブリッジを読み、スライドを書く。
- 重要指標を見える状態に保つ：エージェントがワークブックを、チャンネルの隣で開くアプレットに変える。
- 自分の口調で報告書を下書きする：エージェントは共有されたファイルから動き、以前の文脈も視界に保つ。
- 生データをグラフと洞察に整える：エージェントが出力を整えるので、直す手間が減る。
シーン
- 毎四半期に同じ報告書を作るチーム：繰り返しの作業が、全エージェントが従うスキルになる。
- 公開ツールにデータを送れない企業の試験導入：Contextは自社クラウドと自社キーで動き、データは内側にとどまる。
- いつものチャットにエージェントを入れたいチーム：ContextをSlackやMicrosoft Teamsに追加し、今いる場所で作業を続けられる。
主な機能
チームの一員として働く名前付きエージェント
汎用のアシスタントではなく、Contextは各エージェントに名前と役割を与える。アナリストや財務エージェントといった具合だ。各タスクは依頼した人の権限で動き、各ステップは記録されるので、誰が何を頼み、どう処理されたかが分かる。
チャットではなく成果物
エージェントはスライド、文書、表計算、ダッシュボードといった完成したファイルを作り、依頼が始まったスレッドに置く。つまり出力は、顧客や取締役会にそのまま送れるものであり、まだ整える必要のある文章ではない。
使うほど良くなるスキル
スキルは読み、編集できる手順の集まりだ。ある実行が採点表で落ちると、Improverがそのフィードバックからスキルの新版を書き、誰かが承認すれば、以降の実行はその修正から始まる。
すべての実行を採点する評価
自社の専門家が書いた採点表が各実行を評価するので、失敗には名前と理由が付く。基準とゴールデンセットが、スキル、モデル、文脈の変更を過去の作業と照らして公開前に点検し、後退を早く捕まえる。
どのモデルでも、自社キーで
各エージェントは選んだモデルで動かせ、runbookはコスト、遅延、評価結果に応じてモデル間を振り分けられる。runbook、文脈、評価はモデルの外にあるので、ワークフローを組み直さずに提供元を差し替えられる。
自分で握るデプロイ
Contextはマネージドサービスとしても、自社VPC、オンプレミス、エアギャップ環境でも動く。データウェアハウス、文書、CRM、チケットシステムにまたがる800以上のソースをつなぎ、エージェントが従うアクセスルールを決められる。
メリットとデメリット
メリット
- エージェントはチームがすでに使うツールの中で働くので、導入が新しい習慣に左右されない。
- 出力が完成したファイルで届くので、AIの下書きを整え直す時間が減る。
- 評価とスキルが、失敗した実行からより良い実行への道筋を、どのモデルでも示す。
- デプロイの選択肢が厳しい環境をカバーし、エアギャップ構成や自社モデルキーにも対応する。
- 無料のセルフサービスプランがあるので、小さなチームが本格導入の前に試せる。
デメリット
- 企業向けデプロイの価格は公開されていないので、見積もりのためにチームと話す必要がある。
- 価値は社内システムを先につなぐことに依存し、設定の手間と適切な権限が要る。
- モバイル対応はまだ非公開プレビューなので、スマホ中心のユーザーはまだ頼れない。
- プラットフォームの強みの多くは大組織向けで、個人ユーザーには重く感じられることがある。
よくある質問
Contextは、名前付きのエージェントが散らばったファイル、メッセージ、接続済みのアプリを、資料、報告書、表計算、ダッシュボードといった完成した仕事に変えるAIワークスペースだ。
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