Pensieve
Pensieve · 学習
Pensieveは、チームがすでに使っているツールから自社の生きた地図を組み上げるAIコンテキスト層だ。Slack、Notion、Google Drive、GitHub、HubSpotなどを読み取り、人・プロジェクト・意思決定を正確な一枚の像に蒸留する。その地図は、エージェントが読める企業ナレッジベースとして機能する。使っているAIはそのまま残せる。Claude、Cursor、ChatGPTのいずれでも、Pensieveが足りなかったビジネス文脈を補う。
Pensieve について
Pensieveとは
Pensieveは、既存のAIツールが読み取れる企業の脳だ。チームが働くプラットフォームにつながり、散らばった知識をひとつの構造化された地図に変える。だからAIは、作業を始める前に誰が誰で、物事がどうつながるかを理解できる。優秀な新入社員が最初の数か月で築く像を思い浮かべればいい。ただ、それが常に最新で、エージェントがすぐ使える点が違う。
狙う課題は単純だ。新しい社員は最初の数週間を環境把握に費やし、その文脈を得たあとは、どの会話もそれを土台にする。あなたのAIは逆で、セッションごとにゼロから始め、同じ事実を何度も調べ直し、隙間を推測で静かに埋める。Pensieveは、自社に関する基礎事実をエージェントに与えることで、この溝を埋める。AIを業務タスクに使っていて、同じ誤った前提を何度も直しているなら、その溝が原因だ。
重要な限界は、Pensieveが何ではないかにある。回答エンジンではなく、二つ目のチャットボットでもない。だから自分から質問に答えることはない。AIが位置を掴むために読む地図であり、推論と自前ツールの照会はエージェントが担う。AIはあなたが持ち込み、Pensieveが文脈を供給する。
はじめ方
- アカウントを作る。ヘッダーのTry for freeを選ぶと、登録後にアプリへ戻り、最初のコンテキストを作れる。
- コンテキストを作る。Organisationは全社、Projectは単一の取り組み、Personal、Generalはそれ以外、といったアーキタイプから選ぶ。
- ソースをつなぐ。NotionかGoogle Driveが最短で結果を出す。どちらも密度が高く、数分で実在の人とプロジェクトが浮かび上がる。保存前に範囲へ何を含めるかを自分で選ぶ。
- コンテキストが形になるのを見る。Changesで進行状況を追い、Settingsで維持ナレッジの使用量を確認する。
- AIをつなぐ。PensieveのMCPサーバー経由でClaude、Cursor、ChatGPT、あるいは自前のエージェントをつなぐ。以後、それらはまず地図を読む。
AIツール情報
Pensieveの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
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
- 知識が散らばった小規模チーム：Slack、Notion、Driveに作業が分かれたチームに向く。データを整えずに、AIにすべて理解させたい場合に合う。
- 創業者と運用担当者：案件、プロジェクト、履歴を、すべてのスレッドを自分で読まずに素早く把握したい人に向く。
- AIコーディングエージェントを使う開発者：Cursorや自前エージェントを走らせる人には、MCP経由の地に足の着いた企業文脈が効く。ただし自分のクライアントは自分でつなぐ必要がある。
タスク
- AIを自社の業務に馴染ませる：ソースをつなぎ、エージェントが毎回ゼロから調べるのではなく、情報を持った状態で始められるようにする。
- AIの回答を事実に根付かせる：ページやソースをまたぐ順位付け検索から詳細を引き出し、各事実の出所へ戻る引用を付ける。
- 全体像を最新に保つ：つないだツールの変化に合わせて更新される企業地図を維持し、古びさせない。
シーン
- 新規プロジェクトの立ち上げ：単一の取り組みを専用のコンテキストに描き、チームで一枚の像を共有する。
- AIを使った日々の業務：いつものAIクライアントに、会話の途中で企業地図を参照させる。
- 企業知識の拡張：最初のコンテキストが役立つと分かってから、時間をかけてソースを増やす。
主な機能
すでに使っているツールのためのコネクタ
PensieveはSlack、Notion、HubSpot、Google Drive、GitHubなどのプラットフォームにつながる。だから、すでにあるものから自ら組み上がる。何かにタグを付けたり、データを準備したりする必要はない。各コネクタは選べるデータ型を提示する。たとえばHubSpotのメモは選べても通話は選べず、最初の読み取り後に型のチェックを外すと、それが持ち込んだ内容は削除される。
生きた企業地図
書類の山ではなく、Pensieveはすべてを、人・プロジェクト・意思決定・顧客、そしてそれらの関係の構造化された地図へ蒸留する。地図はつないだツールの変化に合わせて最新に保たれる。これが、切り取った一枚と、AIが本当に信頼できるものとの違いだ。
あらゆるAIクライアント向けのMCPサーバー
PensieveはMCPサーバーを動かす。MCPは、AIツールが外部サービスと会話するためのオープン標準だ。URLをつないで一度サインインすれば、AIは地図を検索し、回答の裏にあるページを開き、見つけた内容を引用できる。Claude、Cursor、ChatGPT、自前のエージェントで動き、Pensieveはそれらを置き換えない。
範囲ごとのコンテキスト
コンテキストは一枚の地図であり、複数を同時に動かせる。既定のOrganisationコンテキストは全社を覆い、Project、Personal、Generalのアーキタイプは、単一の取り組み、自分の作業、それ以外の追いたい対象を描く。ひとつをセッションに固定すれば、エージェントは作業に合った地図を読む。
精度を保つ三つの読み取りモード
では、データが増えても地図はどう正確さを保つのか。すべてのソースが同じ扱いに値するわけではない。Pensieveは意図的に作られた成果物を、忠実に圧縮するLiteral文書として読む。境界のない会話は、長く残る事実だけを残すDistilledストリームとして流し出す。つながった構造はSource Treesとして理解する。だから地図は雑音に溺れず、鋭さを保つ。
予測できるナレッジ使用量
料金はナレッジ単位で動く。1単位は維持ナレッジの加重10,000バイトを覆う。ソースが1か月触れていないと報告した内容は75%、3か月なら半分で数える。だから古い素材のコストは下がる。ナレッジを削除すれば、単位はすぐに空く。
メリットとデメリット
メリット
- すでに使っているツールから企業地図を自動で組み上げ、タグ付けもデータ準備も要らない。
- Claude、Cursor、ChatGPT、自前エージェントとMCP経由で動くため、既存のAIをそのまま置ける。
- AIの回答を出所へ戻る引用に根付かせ、自信のある誤答を減らす。
- ナレッジ単位は読みやすく制御しやすく、データを削除すればすぐに容量が空く。
- 100ナレッジ単位の無料プランがあり、小規模チームがカードなしで試せる。
デメリット
- 回答エンジンではないため、自分から質問に答えない。推論は依然としてAIが担う。
- SlackやWebsiteのような最も強力なコネクタは管理者か所有者限定で、つなぎたいメンバーの足を止める。
- 単位ベースの料金は理解に少し読解が要り、プラン枠を超えた内容は単位ごとに課金される。
- 2,000単位を超えるエンタープライズ条件は、セルフサービスではなく営業との相談が必要だ。
よくある質問
いいえ。Pensieveは、すでに使っているAIの背後に置かれる設計だ。Claude、Cursor、ChatGPT、自前のエージェントを、そのMCPサーバー経由でつなぐと、いつもの流れの中で企業地図を読む。Pensieve自身がチャットボットになろうとはしない。
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