プロジェクトごとに AI workspace を用意する。agent、人、記憶を同じ場所でそろえる。
MeMesh では各 workspace が独立した project boundary になります。AI agent の役割を割り当て、許可済み LLM model を接続し、roadmap の進捗を追い、project memory の混線を防げます。
MeMesh は現在 Alpha 版です
現在は Alpha 版の試用とフィードバック収集を優先しており、一般公開はまだ行っていません。試したい場合は、まず申請を送ってください。
使いやすさの理由
依頼から結果まで 1 本の流れで追える
各 project に専用 workspace を用意
story bible、投稿 schedule、website notes、source docs、agent、team members を、それぞれの project に結び付けます。
roadmap と agent progress を追える
agent が何をしているか、何が blocked か、何が approval 待ちかを workspace 内で確認できます。
既存ツールの知識を取り込める
MeMesh は、connector path の提供に合わせて、承認済みの Obsidian、Google Drive、local MeMesh source を選択した workspace knowledge graph に取り込める設計です。
3 ステップで始められます
最初に複雑な仕組みを理解する必要はありません。1 つの workspace を用意し、1 つの実際の仕事を試せば十分です。
アカウントを作成
まずは自分の空間から始めて、安全に試してからチームを招待できます。
今使っている AI ツールを接続
provider や agent を持ち込み、仕事を 1 か所から回せるようにします。
仕事を始めて、結果を確認
AI にタスクを渡し、進捗を追い、重要な結果は次へ進む前に確認します。
わかりやすい理由
ただのチャットではなく、AI の仕事を整理できる
個人の場所、チームの場所、進捗、確認を 1 つの流れにまとめるので、仕事全体を理解しやすくなります。
共有ログインがなく、誰が何をしたか曖昧にならない
全員が自分のアカウントを使い、チーム作業は同じ共有 workspace に入ってから始まります。
一人ひとりに自分の場所がある
まず自分で試し、学び、準備してからチームに広げられます。
チームの仕事は 1 つの共有 workspace に集まる
同じタスク、同じ確認、同じ次の一歩を全員で見られます。
後から何が起きたかを見返せる
結果と判断が仕事に紐づいて残るので、引き継ぎや振り返りがしやすくなります。
チームでも安心して使いやすい理由
大事な結果は先に確認できる
重要な出力は、人が確認してから次に進めます。
各タスクが今どこにあるかわかる
実行中、待機中、助けが必要な状態を見分けやすくなります。
判断の記録を残せる
なぜその結果を採用したかを後から振り返りやすくなります。
大きな仕事も小さく分けて追える
どこで止まっているのかが見えやすくなります。
必要な権限だけでチームを招待できる
1 つのログインを共有したり、全員に同じ権限を渡したりする必要はありません。
今使っている AI ツールを持ち込める
すでに信頼している provider、agent、runtime をそのまま活かせます。
現在は Alpha 版でご案内中
まずは自分の課題に合うかどうかを見てください
AI の作業をわかりやすくしたい、確認の手間を減らしたい、チームで同じ進み具合を見たい。そんな悩みに合うかをここで判断できます。
まず製品の方向が自分たちの仕事に合うかを確認し、良さそうなら Alpha 版を申請してください。
- AI 作業の混乱を減らしたい人向け
- 大事な結果は使う前に確認できる
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- 合いそうなら Alpha 版を申請できる
この悩みに当てはまるなら、まずご相談ください。
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