ライフログ
日々の記録が、未来の成果をつくる。Life Log Growth
営業、人事などの情報共有から人材育成、人事評価まで、
日報を活用した効率的な業務管理を生成AIと実現するシステムです。
ストーリー それぞれのよくある悩み
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営業部：田中のケース
ベテラン営業が突然退職し、重要顧客の引き継ぎが困難に
引き継ぎ資料は古く、ノウハウは前任者の頭の中だけ
顧客対応が遅れ、大口商談を失う寸前
情報の属人化による損失リスクを認識 -
開発現場：鈴木のケース
30年分の現場ノウハウが、自身の退職とともに失われる危機
マニュアル作成・教育に時間が割けず、技術伝承が困難
ベテラン知識の継承が困難 -
管理職：山本のケース
評価制度への不満で、若手の離職が続出「正当な評価がされていない」と面談で不満が噴出
チームの士気が大きく低下
評価制度に不満、その半数が離職を検討 -
社長：安達のケース
経営層が「日報提出が形骸化している」と感じている
本来の日報の役割（業務改善、内省、情報共有、人材評価）を果たしていない
報告が形骸化しており、企業の成長戦略になっていない
コンセプト
ライフログから始まる、チームの成長と未来の可能性。
日々の記録であるライフログを単なる報告ツールとして終わらせず、
営業、人事、育成、評価といった多岐にわたる業務を支えるプラットフォームとして活用します。
情報共有の効率化、透明性の向上、そして従業員一人ひとりの成長を支援することで、
個人の成果をチーム全体の力へと昇華させます。
無類のAI好き社長が作った
AIエージェントシステムへようこそ！
AIエージェントの定義
1. 自律タスク遂行
単なる命令による生成AIとは異なり、ユーザーの代わりに目標達成に必要なことを自律的に判断して動くAIです。
2. 複数タスクの連携
単一のアプリではなく、複数のAIモデルや外部リソース（Web検索、API、DBなど）を組み合わせてタスクを実行します 。
3. パーソナル／企業エージェント
パーソナルエージェント：個人のスケジュール調整、情報収集、ライフスタイル最適化など
企業エージェント：業務プロセス最適化、コスト削減、生産性向上などを担う。
4. 生成AIとの違い
生成AI：ユーザーから指示されて受動的にテキスト・画像等を生成
AIエージェント：目的に応じて自律的に動き、実行→評価→再実行という行動サイクルを能動的にこなす存在
【AIエージェントの定義】ソフトバンク様AIエージェントとは？ 生成AIとの違いや特徴を分かりやすく解説より引用
https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202412/what-is-ai-agent/?utm_source=chatgpt.com
※AIエージェント定義（2024年12月）
このサービスのAIエージェントとしての見どころ！
自律的判断と動作：「過去のノウハウ」を提案、身だしなみを評価・改善
複数モデルとの連携：複数エージェント間で対話、様残なデータを記録・資料化
企業エージェント：評価制度の透明化で、業務プロセス最適化を実現
目的達成の行動サイクル：提案→評価→振り返り→改善をAIが支援し、学習サイクルを自律的に回す
様々なデータを簡単登録
さぁはじめよう、
あなたのライフログの記録を
データの登録が面倒なあなたへ
最新技術マルチモーダルで簡単登録を実現
登録したライフログはみんなで共有しながら、さぁ会話をはじめよう。昨日はどんなことがあったかな
Artificial
Intelligence
knowledge
AIを活用した知識伝承・最先端の教育体験
AIサロン
なんと、ライフログから社員がAIになる。ライフログが“使える情報”に生まれ変わる
AIサロン質問の例
1. 事実ベースの質問
事前に学習済みのデータやナレッジベースに基づいた事実情報を回答する質問。
例:
「Azure AI Searchの主な機能は何ですか？」
「2023年に行われたプロジェクトの内容を教えてください。」
「MyGPTSの基本的な使い方は？」
2. 個人的な経験に基づいた質問
過去の経験やライフログをもとに、一人称視点で回答する質問。
例:
「私の記憶では、2022年のプロジェクトで初めてAzure AI Searchを使ったんだけど、そのとき特に注目した機能は〜」
「過去に同じ問題に直面した経験があるよ。そのときは〜という方法で解決したんだ。」
3. 時間に関する質問
記憶の層と鮮明さを考慮し、時間軸を反映した回答を行う質問。
例:
「去年の今頃何をしていましたか？」
「最近取り組んでいるプロジェクトについて教えてください。」
4. 意見や主観的な質問
個人の見解や価値観に基づいた回答を行う質問。
例:
「AIアシスタントの今後についてどう思いますか？」
「技術者としてフロントエンドとバックエンド、どちらが得意ですか？」
