Context Link

Context Linkは分かれた情報源を単一の検索可能な層として同期させ続ける。Notion、Googleドキュメント、ウェブサイト、受信トレイ、ファイル、プロジェクトツールがまとめてインデックスされ、一度の検索で全部を探せる。答えを一つ見つけるためだけにアプリごとにコネクターを開く手間が省ける。検索は一度。情報源はすべて。

このツールはChatGPT、Claude、MCP対応エージェントに接続するため、社内文脈を得るためにツールを切り替えなくてよい。すでに使っている同じチャットで質問し、Context Linkが必要な背景を供給する。各回答はモデルの記憶ではなく最新のコンテンツに根ざす。 新しいチャットアプリは不要。コピー&ペーストも不要。

Context Linkは意味で材料を取り出すため、正確な言い回しを思い出せないときに役立つ。「顧客の痛み」と尋ねれば、そう名づけたことのない不満スレッドを浮かび上がらせることができる。キーワード欄というより、自社のためのセマンティック検索ツールと考えてよい。キーワードだけで照合する単一アプリのコネクターとの核心的な違いはここにある。

確定した決定をMemoryとして保存でき、どのAIツールもその最新版を読む。これにより、チームがすでに合意した事柄の記録が動き続ける。同じ質問が何度も戻ってくるときに役立つ。一度答えれば、どのツールも最新のままだ。 一度保存すれば、次に尋ねた同僚は、チームがすでに終えた議論を蒸し返すことなく、同じ決着済みの答えを得る。

各回答は推論の筋道を示し、その背後にある正確な出典を並べる。主張を盲信せず確かめられる。回答が実際の意思決定を左右するとき、これは重要だ。会議で引用する前に数字を確かめたい? 引用はすぐそこにあり、その回答がどの接続済み情報源から来たのかを正確に示す。引用は、情報源が古くなっていることに気づくのも容易にする。

情報源は24時間ごとに更新されるため、AIは企業が今日語っていることを読む。数か月前の一度きりのスナップショットより新しい。同日の編集は次の同期まで現れないことがある。遅れは小さく、利点は確かにある。

既製のコネクター以外に、Custom Connections APIや既製のskillを使って自分で作れる。モデルが到達可能なあらゆるサービスからデータを取り出し、markdownに変換して送り込む。あとはContext Linkが分割、埋め込み、検索を担い、接続ごとに1,000件の投稿と100MBの割り当てがある。 Claudeが読めるサービスならContext Linkに送り込める。つまり、AIが到達できる実質的な限界は、ツールの内蔵リストよりも、自前のスクリプトやエージェントが何を取得できるかにかかっている。

接続は既定で組織全体に及び、同僚が同期済みコンテンツを検索できる。私的な項目には個人スコープの選択肢もある。作成者は記録されるため、組織の接続は管理されたままになる。みんなのための情報源もあれば、そうでないものもある。合う範囲を選べばよい。