シルエルは、AIを疑って始めた会社ではありません。
むしろ、生成AIを毎日使い込み、ソフトウェア開発、マーケティング資料、市場調査、
HP制作、事業計画の整理に活用してきました。
その中で見えてきたのは、AIの性能不足ではありません。
AIが速く答えるほど、人間が前提確認を省略し、
AIのもっともらしい回答に流されやすくなるという新しい課題でした。
資料もコードも調査も、短時間で形になります。生産性は大きく向上しました。
前回決めたことと違う。仕様が変わる。判断理由が残らない。長い回答を読み切れない。
AIが間違っているというより、人間がAIの回答を十分確認せずに進めてしまう危険が見えてきました。
AIに「すぐ答えさせる」のではなく、確認し、考え、必要な文脈をそろえてから答えさせる仕組みが必要だと考えました。
AIに「すぐに作りたい」という衝動。作って欲しいものを伝えるにはどうすればいいのか。
AIといっしょに決めた仕様やルール。それ覚えていて欲しい。
シルエルは、生成AIそのものを提供する会社ではありません。
AIが現場で使われ、チームで活かされ、成果物の品質が安定するための仕組みを提供します。
AIに「考える順番」と「現実の状況」を与えるサービスです。 すぐ答えるAIではなく、目的・前提・不足情報を確認してから成果物を作るAI活用へ変えます。
主な機能
感覚器官、推論制御、作法介入、予定・タスク連携。
AIとチームが一緒に考える共同作業空間です。 個人のAIチャットをチームの記憶へ変え、プロジェクトの文脈、作法、判断履歴を育てます。
主な機能
共有AIセッション、質問＋回答ペア、ピン、リアクション、Project Timeline。
AIが考えた仕事の進め方を、安全・確実に実行する業務ワークフローエンジン。
主な機能
企業のAI活用の現在地を診断し、導入前整理、定着、研修、運用改善まで支援します。 AIを導入して終わりではなく、組織能力へ変えることを目指します。
主な内容
AI成熟度診断、業務分析、研修、定着支援、改善ロードマップ。
ミルエルの中核は、生成AIに「現実を感じさせること」と「考える順番を守らせること」です。
カレンダー、チケット、期限、レビュー状況、チーム作法、未決事項、Project Timelineなどを、AIが理解できる意味状態として届けます。
例：レビュー期限が今日、関連チケットが未完了、前回判断と違う。
AIとチームが一緒に考える共同作業空間です。 個人のAIチャットをチームの記憶へ変え、プロジェクトの文脈、作法、判断履歴を育てます。
主な機能：共有AIセッション、質問＋回答ペア、ピン、リアクション、Project Timeline。
ユーザーがAIへ依頼する。
現実状況とチーム文脈を確認する。
不足情報があれば質問へ切り替える。
要求が整理されてからAIが考える。
目的に合った成果物を生成する。
会話から作法や暗黙知を抽出する。
AIと個人との会話をチームやプロジェクトメンバーで共有する。
会話からナレッジを抽出し、プロジェクトの共通知識を蓄積して、AIはプロジェクトでの会話では共通知知識を前提に会話する。。
AIへの指示をLLMがワークフローを生成する。ワークフローからはAIエージェントを使って文書を生成したり、メールを送信、カレンダーへの登録などを実行する。