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前提を書き足す運用は続かない
質問のたびに背景、経緯、相手、期限、優先度までプロンプトへ書き込むのは現実的ではありません。
Lyqa 初期パイロット受付中
AIモデルをつくる時代から、 文脈をつくる時代へ。
Lyqa (ライカ) は、AI モデルそのものを提供するのではなく、AI へのインプット情報として何を見せるかを設計するフィードプラットフォームです。チャット上のやりとりや資料から情報を抽出し、不要な情報は落としてビジネス状況の文脈を判断コンテキストとして整え、AI チャットで回答を返します。目指しているのは、自分の文脈を理解した AI と話せる「AI ツイン体験」です。
Why Lyqa exists
AIの答えを決めるのは、 モデルではない。見ている世界。
ビジネスリーダーは、膨大な情報の中から判断し続けています。近年AI はビジネスリーダーの有力なアシスタントになりつつありますが、AI に渡す情報が断片的だったり、前提が足りなかったりすると、AI 回答は一般論に寄りやすくなります。かといって毎回長い前提を書くのも面倒です。Lyqa は、プロンプトを工夫するより前に、AI が見るべき情報そのものを整える必要がある、という考えから生まれました。
現在のLyqa（初期パイロット中）
初期パイロットで提供すること
- 複数の Slack チャネルと、プロジェクトに紐づくファイルをまとめて扱う
- 日次・週次のダッシュボードで、重要情報をダッシュボード表示する
- Lyqa チャットで、判断コンテキストを参照し、根拠つきで返す
将来構想
将来的に目指すこと
- 組織内の役割や階層ごとに、必要な粒度の情報だけを AI に見せる
- チーム、プロジェクト、事業部、経営層へと流れる情報のパイプラインを構築する
- 社内外の情報を判断コンテキストとして継続的に整え蓄積する
- 個人の判断や価値観に寄り添うパーソナルAIツインへ拡張する
The gap
AIに頼っても、判断材料は自然には揃わない。
情報そのものは組織の中にあっても、AI が判断に使える形では整っていません。問題は AI の賢さより、何を見せるか、どの情報を捨てるか、その前段の設計にあります。
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全部渡しても、精度は上がらない
チャットや資料を丸ごと渡すと、雑談、解決済みの話、古い前提まで混ざり、AI の答えがぼやけます。
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役割が違えば、見るべき情報も違う
PM はブロッカーや次のアクションを見たい一方で、経営層は売上・粗利・エスカレーション候補を知りたい。必要な粒度は同じではありません。
How it works
情報を判断に使える文脈へ変換し、AIへ渡す
Lyqaは、まずSlackとプロジェクトに紐づくファイルから始めます。将来的には、議事録、メール、AI会話ログなども含め、散らばる情報をそのままAIに渡すのではなく、不要なノイズを落とし、役割ごとの判断コンテキストとして蓄積します。チームリーダーにはチームの実務判断に必要な文脈を、プロジェクトリーダーには複数チームをまたいだ進行・顧客・リスク判断に必要な文脈を届けます。
Lyqaパイプライン（チームリーダー）
チーム内の会話や資料から、実務判断に必要な情報だけを残すパイプラインです。ノイズを落とし、チームリーダーが見るべき課題・確認事項・次のアクションを判断コンテキストとして蓄積します。
チームリーダー向けLyqaパイプライン
チャット 議事録 ファイル メール AI会話ログ
不要な情報を落とす 雑談・重複・古い前提を外す
判断コンテキスト チーム単位で整える
- 日次・週次ダッシュボード
- AIチャット
Lyqaパイプライン（プロジェクトリーダー）
チームリーダーごとの判断コンテキストを受け取り、プロジェクト全体の文脈へ統合するパイプラインです。納期、スコープ、顧客要望、リスクなど、複数チームをまたいで見るべき論点を整理します。
チームA
判断コンテキスト
判断コンテキスト
チームB
判断コンテキスト
判断コンテキスト
チームA
判断コンテキスト
判断コンテキスト
チームB
判断コンテキスト
判断コンテキスト
プロジェクトリーダー向けLyqaパイプライン
チーム判断コンテキスト チャット 議事録 ファイル メール AI会話ログ
不要な情報を落とす 重複・雑音・古い前提を外す
判断コンテキスト プロジェクト単位へ圧縮
- 日次・週次ダッシュボード
- AIチャット
チームの情報を、まずチーム判断コンテキストにする
チャットや資料をそのまま並べるのではなく、チームリーダーが見るべき課題、確認事項、次のアクションに変換します。
「この仕様変更、今週中に確認しないと危ないです」 「テスト工程で同じ論点が再発しています」 「Aさんの確認待ちで次に進めません」
↓ 変換
チーム判断コンテキスト
- 確認待ち: Aさん
- 再発論点: テスト工程
- 次のアクション: 今週中に仕様確認
不要な情報を落とし、判断に関係するシグナルだけを残す
雑談、重複、解決済みの話、古い前提を落とし、今の判断に使える情報だけを残します。
落とす情報
- 雑談
- 重複した確認
- 解決済みの話
- 古い前提
残す情報
- 未解決のブロッカー
- 期限が近い確認事項
- 顧客要望
- スコープ変更の兆し
チームの文脈を、プロジェクトの文脈へ接続する
チームごとの判断コンテキストを束ね、納期、スコープ、顧客対応、リスクなど、プロジェクト全体で見るべき論点に変換します。
チームA 判断コンテキスト
- 仕様確認が未完了
- テスト工程で再発論点あり
チームB 判断コンテキスト
- 顧客確認待ち
- 追加見積もりの整理が必要
↓ 統合
プロジェクト判断コンテキスト
- 納期リスク
- スコープ変更
- 追加請求の論点
- 顧客確認事項
ダッシュボードとLyqaチャットで、必要な時に使える
蓄積した判断コンテキストは、ダッシュボードで確認できます。さらにLyqaチャットでは、対象範囲に基づいて質問し、根拠のある回答を得られます。
Dashboard 今週見るべきシグナル
- 仕様確認の遅れ
- テスト工程の再発論点
- 追加見積もりの整理待ち
Lyqa Chat 根拠つき回答
Q. 今週、プロジェクトリーダーが気にすべきことは？
Lyqa 顧客確認の遅れと、追加見積もりの未整理です。関連する判断コンテキストをもとに回答しています。
Positioning
AIに聞く前に、判断に使う文脈をつくる。
AIにできることは増えています。ただ、判断に必要な前提や優先度、根拠まで毎回きれいに渡すのは簡単ではありません。Lyqaは、AIに質問する前に、プロジェクト情報を役割ごとの判断コンテキストへ変換します。
汎用AIチャット
得意
壁打ちや文章整理には強い。
前提
プロジェクトの前提、優先度、根拠は毎回人が渡す必要がある。
ツール内AI要約
得意
スレッドやページ単位の要約には便利。
前提
そのツール内の情報に閉じやすく、役割ごとの判断文脈にはなりにくい。
社内検索AI / RAG
得意
知りたい情報を探すには向いている。
前提
何を探すべきか分かっていないと、埋もれたリスクは先に届かない。
Lyqa
AIに聞く前に、判断コンテキストを整える。
プロジェクトに紐づくSlackとファイルから不要な情報を落とし、役割ごとに見るべき文脈へ変換します。
- チームリーダー 実務課題 / 確認事項 / 次のアクション
- プロジェクトリーダー 納期 / スコープ / 顧客対応 / リスク
- 出力 ダッシュボード / Lyqaチャット
Trust & Evidence
AIが参照する範囲を設定し、回答の根拠まで追跡できる。
Lyqaは、全ての社内情報を読むAIではありません。プロジェクトに紐づけた情報源だけを対象に、不要なノイズを落として判断コンテキストを作り、ダッシュボードやLyqaチャットで根拠付きの回答を返します。判断コンテキストだけでは答えられない場合は、根拠不足として明示します。
- lock許可したプロジェクト情報だけを使う 対象にするのは、接続を許可したSlackチャンネルとプロジェクトファイルです。ワークスペース全体や未許可の情報源を前提に回答することはありません。
- filter_alt生データではなく、判断コンテキストに整える チャットやファイルをそのままAIに渡すのではなく、不要なノイズを落とし、役割ごとに使える判断コンテキストへ変換してから回答に使います。
- link回答の根拠と不足を明示する ダッシュボードやLyqaチャットでは、どの情報をもとにしたかを追えるようにします。判断コンテキストだけでは答えられない場合は、根拠不足として返します。
EARLY ACCESS
Slackでプロジェクトを動かすチームへ、初期パイロットの先行案内。
Lyqaは現在、初期パイロットの準備段階です。Slackとプロジェクトファイルから判断コンテキストを作り、ダッシュボードとLyqaチャットで使える形にする検証を進めています。登録いただいた方には、開発状況や先行案内をお送りします。
- 対象 Slackで案件・プロジェクトを進めているチーム
- 検証内容 Slackとプロジェクトファイルから判断コンテキストを作ることができ、有効な結果を得られるか
- 案内事項 開発状況、初期パイロット募集の先行案内
- 備考 登録だけで利用開始や契約が発生することはありません