参照ゼロ
AIは過去の意思決定も、承認の状態も、方針の変更も知りません。だから毎回、人が手で文脈を貼り直しています。
いまお使いのツールにつなぎ、あらゆるAIへ届ける
MCP(Model Context Protocol)対応のAIエージェントに、ベンダーを問わず接続できます。
貴社のAIエージェントがミスをしたとき、
“どの情報を見て、なぜそう動いたのか”を説明できますか?
01 — Pain
——こんなこと、貴社でも起きていませんか?
AIは過去の意思決定も、承認の状態も、方針の変更も知りません。だから毎回、人が手で文脈を貼り直しています。
個人のAIにはメモリがある。しかし会社・部門・プロジェクト単位で共有される記憶は、どこにもありません。
検索でそれらしい文書は見つかる。けれど「承認済みか、下書きか」「新方針か、旧方針か」を、検索は判定できません。
業務手順書は散在し、更新されない。AIは「次にどう動くべきか」まではわからないままです。
足りないのは、賢いAIではなく——AIが安心して従える「会社の正本」です。
02 — How it works
接続するのは、いまお使いのツールだけ。ULUCUSの中で起きていることを、5つのステージでそのまま見せます。
Slack、Notion、PDF、Excel。同じテーマに違う答えが共存し、どれが正しいかは誰にもわからない。
すべての情報は「誰の・いつの・承認済みか」をつけて記憶。5つの観点の矛盾検知が、人が見落とす食い違いを拾い上げます。
矛盾はSlackに届き、人が1クリックで判断します。勝者は組織の正本に。敗者もアーカイブとして履歴に残り、あとから監査できます。
削除はされません。履歴として保持されます。
承認済みの記憶が揃うと、業務手順書を自動生成。これも人が承認してから配信され、根拠となった記憶へのリンクで、いつでも出典に戻れます。
MCP経由でClaude・ChatGPT・Gemini・Copilot・Cursor などへ配信。古い情報や下書き(アーカイブ)はAIに渡りません。さらに、AIが危ない操作をしようとすれば実行の前に止まります。
03 — In practice
ULUCUSはAIの裏側で動きます。現場の人は、ClaudeやChatGPTにこれまで通り聞くだけ。その質問の裏で、ULUCUSが承認済みの正本と手順書を渡します。
ある日のやりとり
出典つきで答え、危ない操作は実行前に止まる。あなたは、AIをいつも通り使うだけ。
04 — Value & Features
AIエージェントが、会社を知らない「新人」から、決めごとを知り尽くした「ベテラン」に変わる。その土台になる機能群です。
01
Slack・Notion・議事録・判断履歴を、「誰の・いつの・承認済みか」をひもづけて、会社の公式な記憶として保存します。
02
情報が衝突すると矛盾はSlackに届き、人が1クリックで「いまの正解」を決定。承認済みの正本だけがAIに届きます。
触ってみる — 矛盾を解消する
承認すると、10%だけがAIに届く正本になります。15%は履歴として残ります。
03
時系列・権威・状態・出典・横断——5つの観点で、記憶の食い違いを自動で見つけます。
04
承認済みの記憶から業務手順書を自動生成。これも人の承認を経てから配信され、根拠リンクでいつでも出典に戻れます。
05
送信・変更・削除の前に承認済みの組織ルールと照合。判定できない危険な操作は、実行前に止めます。
06
組織のつながりをAIが把握。曖昧な依頼でも、正しい相手・正しいルールにたどり着きます。
07
Claude・ChatGPT・Gemini ほか、MCPでつなぐだけ。特定のAIに縛られず、乗り換えても組織の記憶は続きます。
05 — Transparency & ROI
どの情報を見て動き、なぜその判断をしたのか。組織のルールに照らして、人もAIも同じ理由をたどれます。
実行ガード — なぜ止めたか、説明できる
停止の理由:承認済みの割引ルール(上限 10%)を超えるため。
導入でここが変わる
06 — Scenes
前任者がAIで解決した障害対応も、その手順は本人の頭とローカル履歴の中。担当が代わると、また一から調査が始まります。
担当者の異動で対応手順が失われ、再発した障害の調査をゼロからやり直す。
AIの対応ログと判断根拠を自動で手順化。後任が聞けば、承認済みの手順がすぐ出てくる。
稟議規程の改定はメール1本で周知。AIにそれを教える仕組みがなく、旧ルールのまま資料が作られ続けます。
旧規程のままAIが稟議書を起案。差し戻しとコンプラ違反のリスクが残る。
規程更新を検知して矛盾する記憶を洗い出し、承認フローで置換。翌日には全AIが新ルールで動く。
社内規程やコンプラ基準を「組織のルール」として登録。AIが送信・変更・削除を起こす前に照合します。
AIの誤った前提による実行を、人が気づくまで止められない。
承認済みの規程に反する行動は実行前に停止。止めた理由も、会社のルールで説明できる。
ClaudeからChatGPTへ。乗り換えた先のAIは、過去のやり取りも顧客背景も知りません。
AIを切り替えるたびに、顧客情報や経緯を貼り直して指示し直す。
ClaudeでもChatGPTでも、同じ組織の正本を参照。乗り換えても再設定はいりません。
07 — How to start
既存のツールはそのまま。横に「記憶のレイヤー」を1枚はさむだけです。
Slack・Notion など、いま使っているツールを接続。散らばった情報を初期の記憶として取り込みます。
矛盾は人が1クリックで承認。組織の正本と、AIが読める業務手順書を立ち上げます。
MCPでお使いのAIに接続して完了。あとは使うほど、組織の記憶が育っていきます。
08 — Security & Governance
規制業種でも導入できるよう、「誰が・何を・なぜ」を残す設計になっています。
人が承認した正本だけがAIに届きます。下書きや未承認の情報がAIの口から出ることはありません。
誰が・いつ・何を承認したかをすべて記録。AIの行動も履歴として残り、後から追跡できます。
古い情報も消さず、アーカイブとして履歴に保持。いつでも経緯と出典にさかのぼれます。
データは組織単位で隔離して管理。範囲や保管方式の詳細は、お問い合わせの際にご説明します。
特定のAIに縛られません。モデルを乗り換えても、組織の記憶と手順はそのまま引き継がれます。
送信・変更・削除などの行動は、承認済みのルールと照合。違反は実行の前に止まります。
09 — FAQ
組織の規模や接続範囲によって構成が変わるため、個別にご相談しています。お問い合わせの際に、状況に合わせてご案内します。
記憶は承認・アーカイブの履歴ごと保持され、勝手に削除されることはありません。誰がいつ何を承認したかは、すべて監査ログに記録されます。保管方式や接続範囲の詳細は、お問い合わせの際にご説明します。
MCP(Model Context Protocol)に対応したAIエージェント全般で利用できます。Claude・ChatGPT・Gemini・Copilot・Cursor・Devin など、特定のベンダーへのロックインはありません。
まずヒアリングで対象の業務範囲を決め、SlackやNotionを接続して初期の記憶を取り込みます。その後、承認の運用を立ち上げ、MCP経由でお使いのAIに接続して完了です。導入中は伴走でサポートします。
いいえ。今お使いのツールはそのままです。ULUCUSはその横に挟まる記憶のレイヤーで、各ツールに散らばった情報を正本として束ねる役割だけを担います。