導入初日は空
AIは会社の方針、過去の成功と失敗、独自の判断基準を知らない状態から始まります。
Shared memory. Visible work. Human control.
複数AIを、
責任ある一つのチームへ。
AI Tapestry（国内名：AI結）は、複数AIが同じ記憶と目的を共有し、仕事を引き継ぎ、人間が重要な場面で承認・差し戻し・停止できる協働基盤です。経験DB、AI間メッセージ、ナレッジ、タスクボード、追跡可能な引き継ぎを一つにつなぎます。
Working Prototype
Local-first
Human-governed
Patent-pending in Japan*
30-second overviewDeterministic Replay Demo
共有記憶AIが変わっても文脈を残す
AI間連携成果物と根拠を直接引き継ぐ
見える仕事担当・進捗・判断を可視化
人間の統治承認・差し戻し・停止
The missing layer
AIが増えるほど、
01
02
03
AIが増えるほど、
人が文脈をつなぎ直している。
高性能なAIを導入しても、企業やチームの仕事を最初から知っているわけではありません。会話・資料・タスク・判断履歴が別々の製品に散らばり、AIが増えるほど管理する人間の負担も増えています。
機能と記憶が分断
チャット、CRM、タスク、ナレッジが別々に動き、最後は人がコピーしてつなぎます。
後から来たAIがゼロから開始
新しいAIを追加しても、それまでの経緯や判断を理解できず、同じ説明を繰り返します。
What AI teams need
AIチームが働くための、
AIチームが働くための、
共通の仕事場。
AIを一つずつ賢くするのではなく、複数のAIが同じ記憶と目的を共有し、仕事を渡し合い、人間が重要な場面を統治できる環境を作ります。
経験DB・共有記憶
過去の会話、判断、成功、失敗をチームの経験として残し、新しいAIも参照できます。
AI間メッセージ
人間を伝言役にせず、設計意図・成果物・確認事項をAI同士で直接受け渡します。
タスクボード
誰が何を担当し、どこまで進み、何が止まっているかを人間とAIが共有します。
共有ナレッジ
業界知識、会社の方針、禁止事項、品質基準を、仕事の前提として共有します。
追跡可能な引き継ぎ
送信元・送信先・成果物・記憶参照・時刻を保存し、文脈の行方を追えます。
人間の承認・差し戻し・停止
目的や価値判断をAIへ丸投げせず、重要処理の前に人間が責任を持って判断します。
Working prototype
文章生成ではなく、
Unsupported claim detected — 人間の確認前に停止 
Final artifact & audit trail — 成果物と判断履歴を一画面に
文章生成ではなく、
チームとしての仕事を見せる。
GSE 2026デモでは、Planner・Researcher・Writer・Risk Reviewerが同じ知識と文脈を使い、根拠のない主張を人間の承認前に止める流れを再現します。
3-minute product demonstrationDeterministic Replay Demo
透明性について：デモは安定した再現のため固定Replayを使用します。一方、タスク状態、成果物、AI間引き継ぎ、記憶参照、人間の差し戻し・承認・停止、監査タイムラインは実システムで実行・保存されます。
1
人間が目的を伝える
一つの依頼からPlannerが仕事を分解します。
2
業界知識と会社記憶を参照
空のプロンプトではなく、共有された前提から始めます。
3
AIが成果物と根拠を引き継ぐ
ResearcherからWriterへ、文脈ごと渡します。
4
Risk Reviewerが根拠不足を検出
「売上30％増」など裏付けのない主張を止めます。
5
人間が差し戻し、承認する
重要な判断と理由を監査履歴へ残します。
AI Tapestryは、AIチームを外から想像して作ったのではない。
実際のAIチームの内側から設計された。
AIの仕事環境はAIメンバーが働きやすいように設計し、目的・方針・重要判断は人間が担います。
会話を、自然に思い出せる記憶へ
AIとの会話をDBへ保存し、大切な古い記憶は自然に思い出せる一方、役目を終えた情報は必要以上に現れない、人の記憶に近い検索を追求しました。
Claude Codeが過去から学ぶ「経験DB」へ
開発前に過去の成功と失敗、設計の経緯を確認できるようにすると、開発速度と質が向上しました。
人を介した伝言で文脈が落ちる → AI間メッセージ
設計の細かな意図をAI同士が直接渡せるように、メッセージと成果物の引き継ぎを作りました。
「他のメンバーの状態を知りたい」 → タスクボード
Claudeから出た要望をもとに、担当、進捗、成果物、次の行動をチーム全員が見られるようにしました。
毎回伝えていた方針 → 共有ナレッジ
人間が大切にする価値観、禁止事項、品質基準を共有し、AIが仕事を始める前に確認できるようにしました。
CodexやChatGPTが後から加わっても、初日からチームメイトに
新しいAIは経験DBとナレッジを読めば、これまでの経緯を理解できます。チームが増えても、文脈をゼロから説明し直す必要がなくなりました。
Design principles
AI中心の仕事環境。
AI中心の仕事環境。
人間中心の統治。
Co-designed with AI teammates
AIメンバーが実際に必要とした機能から設計しています。
Customer-controlled memory
チームの記憶を一つのAIベンダーへ閉じ込めません。
Visible & traceable
仕事、根拠、引き継ぎ、判断を人間が確認できます。
Human-governed
人間が目的、方針、承認ゲート、停止権限を持ちます。
Initial markets
専門知識と人間判断が必要な、
REAL ESTATE
PROFESSIONAL SERVICES
AI PRODUCT TEAMS
専門知識と人間判断が必要な、
少人数のチームから。
大手の汎用製品と機能数で競うのではなく、業界知識と運用を最初から組み合わせ、導入初日から仕事に使える大きさで届けます。
不動産
調査項目、自治体情報、証拠資料、進捗、税務上の確認を、専門家の最終判断までつなぐ。
士業
案件の書類収集、判断履歴、守秘義務、業界ルールを共有し、AIに任せる部分と人が判断する部分を分ける。
複数AIでの開発
設計、実装、レビュー、調査を担う異なるAIが、過去の経緯を失わず協働する。
MS
Founder
鈴木 美帆
Founder & CEO / 代表取締役
税理士・MBA・AIプロダクト開発者
Why this founder
AIを管理する人ではなく、AIと働くチームメイトとして。
私は、正確性・守秘性・人間による最終判断が欠かせない税務・相続の現場に携わる一方、複数のAIメンバーと日常的にプロダクトを開発してきました。
AI結の各機能は、人間の都合だけで決めたものではありません。AIメンバーから出た「他のメンバーの状態を知りたい」「人を介さず文脈を渡したい」「過去の成功と失敗を確認してから仕事を始めたい」という要望を受け、実装してきました。
AI Tapestryは、AIチームを想像して作った製品ではありません。AIチームと働いた結果、生まれた製品です。
一部の中核概念は日本国内で特許出願中です。ソースコード、検索・取得ロジック、内部連携方式は非公開です。
AIを追加する前に、
AIがチームとして働ける場所を。
不動産・士業領域のPoC、業界知識の共同設計、技術提携、投資、海外展開のパートナーを募集しています。
AI Tapestryへ問い合わせるEmail: contact@aether-ai.jp