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PromptQL：チームのコンテキストを共有・学習する次世代マルチプレイヤーAIエージェント

導入:

PromptQLは、チーム全体の知識（コンテキスト）を同期し、自動で成長させる革新的なマルチプレイヤーAIエージェントです。Slack、CRM、データベース等に散在する情報を集約し、一度の修正でチーム全員の「共有の脳」として機能します。属人化した知識のメンテナンスコストを削減し、金融、医療、小売など、複雑なデータワークフローを必要とする現場での意思決定を劇的に加速させるソリューションです。

追加日:

2026-07-25

月間訪問者数:

23.2K

生産性
PromptQL - AI Tool Screenshot and Interface Preview

PromptQL 製品情報

PromptQL (プロンプトQL) — チームの知識を同期する革新的なマルチプレイヤーAIエージェント

現代のビジネス現場において、「コンテキスト（背景知識）の維持」は誰しもが避けたい、しかし不可欠な「第二の仕事」となっています。情報の断片はSlack、ドキュメント、サポートチケット、CRM、そしてデータウェアハウスのテーブルの中に散らばっており、それらを常に最新の状態に保つのは至難の業です。

PromptQLは、この課題を根本から解決するために誕生しました。PromptQLは、ClaudeやChatGPTのような高い対話能力を持ちながら、「共有されたスレッド」と「共有された脳」を持つマルチプレイヤーAIエージェントです。チームの誰か一人がPromptQLを修正すれば、その知識はチーム全員の共有スキルとして定着します。

PromptQLとは？

PromptQLは、チーム全体でコンテキストを共有し、活用するためのAIプラットフォームです。単なるチャットボットではなく、組織内のあらゆるツールからコンテキストを吸い上げ、それを構造化された知識へと変換します。

「一度教えれば、全員がそのスキルを享受できる」というコンセプトのもと、PromptQLは学習を繰り返します。作業の過程でソースの引用や前提条件を明示するため、ユーザーはAIの判断根拠を確認し、必要に応じて修正を加えることができます。この一度の修正が「共有コンテキスト」となり、再利用可能なスキルやチームの知識、セマンティックモデルの変更として蓄積されていきます。

PromptQLの主な機能 (Features)

PromptQLは、チームの生産性を最大化するための強力な機能を多数搭載しています。

1. マルチプレイヤーAIスレッド

チーム全体でスレッドを共有できます。一人の問いかけに対するAIの回答と、それに対する人間の修正プロセスが可視化されるため、情報のブラックボックス化を防ぎます。

2. 既存ツールからのコンテキスト抽出

わずか60秒で、以下のプラットフォームから共有コンテキストをブートストラップ（起動）します。

  • Slack: 過去のやり取りや決定事項
  • Google Docs: 議事録やドキュメント
  • Snowflake: 消費データや数値
  • PostHog: プロダクト分析データ
  • Salesforce CRM: 顧客情報とステータス

3. 学習するWiki機能

PromptQLは、業務のフローの中でWikiの更新を提案します。誰かが情報の不備を指摘したり、新しいルール（例：「収益計算からテストアカウントを除外する」）を教えたりすると、それを即座に「共有知識」としてWikiに追加できます。これにより、誰も開かない死んだWikiではなく、常に実務に即した**「生きたコンテキスト」**が蓄積されます。

4. セキュリティとガバナンス（スコープ管理）

機密性の高い情報は「スコープ」によって厳格に管理されます。外部顧客向け、社内限定、個人用、財務等の機密情報など、閲覧・編集権限を細かく制御可能です。また、すべての変更にはリビジョン履歴と監査証跡が残るため、エンタープライズレベルのセキュリティを実現しています。

PromptQLの使い方 (How to Use)

PromptQLの導入と運用は非常にシンプルです。

  1. コンテキストの指定: 最初に従業員が参照している既存のソース（Slack、DB、CRM等）をPromptQLに紐付けます。
  2. 質問と実行: 「Q1の地域別収益を抽出して」といった具体的なタスクを依頼します。
  3. 推論の確認: PromptQLがどのソースを参照し、どのような仮定（例：収益＝analytics.revenue）を置いたかを確認します。
  4. 修正と学習: もし情報が古い場合は、「収益源は今期からNetsuiteに変わった」と伝えます。PromptQLは即座に再計算し、「Wikiに追加」ボタンを提案します。
  5. 知識の定着: 追加された知識は次回以降、チーム全員の回答に反映されます。

PromptQLの活用シーン (Use Case)

金融サービス (Financial Services)

複雑なデータワークフローをPromptQLがAIアナリストとしてサポート。データの出所を明確に示しながら、正確な財務分析レポートの作成を支援します。

カスタマーサクセス (Customer Success)

顧客の解約リスク（チャーンリスク）を判定する際、PromptQLはSlackでの会話やサポートチケットのセンチメント分析を統合します。例えば、「月末の輸出遅延は恒例行事であり、不満ではない」といった現場固有の文脈を学習させることで、精度の高いリスク判定が可能になります。

エンジニアリングと運用

Grafana、AWS、GitHub、Linearといった多数のツールを行き来する摩擦を解消します。PromptQLを共通の入り口にすることで、コンテキストの切り替えによる集中力の途切れを防ぎ、常に「フロー状態」で作業を進めることができます。

よくある質問 (FAQ)

Q: 他のAIチャットツールとの違いは何ですか？ A: PromptQLは「マルチプレイヤー」である点が最大の違いです。個人のチャットで終わらず、修正した知識がチーム全体のWikiやスキルとして自動的に蓄積・共有される仕組みを持っています。

Q: どのようなプラットフォームで利用できますか？ A: Linux (AppImage, .deb)、iOS App Store、Google Playで提供されており、デスクトップからモバイルまでシームレスに利用可能です。

Q: データのソースが競合した場合はどうなりますか？ A: PromptQLは曖昧さや競合を検知し、ユーザーに確認を求めます。人間が正しいソースを指定することで、それが新しい正解（セマンティックレイヤーの更新）として保存されます。

Q: 導入には時間がかかりますか？ A: わずか30秒から60秒で既存のSlackやCRMからコンテキストを読み込み、即座にチーム共有のAIとして稼働させることができます。

「PromptQLは仕事の進め方を根本から変えました。もはやTODOリストを持つ必要すらありません。なぜなら、すべてのタスクは既に進行中の『スレッド』として存在しているからです。」 — Applied AI Lead, Anushrut Gupta

PromptQLを導入して、チームの知識を「目減りする資産」から「積み上がる資産」へと変えていきましょう。