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PromptQLは、共有コンテキスト、出典付き回答、進行中の作業から生成するWiki更新を必要とするチーム向けのマルチプレイヤーAIワークスペースです。Slack、ドキュメント、チケット、CRM、倉庫テーブルの情報を再利用可能な知識に変えます。

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チーム作業のための共有コンテキストAI

PromptQLは、孤立したチャット履歴ではなく共有コンテキストを求めるチーム向けのマルチプレイヤーAIワークスペースです。この製品は、共有AIスレッドでの作業、ソースと前提を示しながら仕事を可視化すること、そして役立つコンテキストを他者が再利用できるWiki更新に変えることを支援する、チームの脳として紹介されています。

このサイトでは、コンテキストが複数のシステムに分散し、同じことを何度も説明し直す必要がある状況向けにPromptQLが位置づけられています。Slack、ドキュメント、チケット、CRM、倉庫テーブルなどのツールにある既存情報から始め、作業中に行われた修正を出典付きの知識、再利用可能なスキル、セマンティックモデルの変更へと変換します。

主な機能

共有スレッドと共有コンテキスト

チームは、分断されたチャットではなく共有AIスレッドで作業します。PromptQLはワークスペース内の全員がコンテキストを利用できるようにし、次の人がゼロから始めなくて済むようにします。

積み重なるコンテキスト

PromptQLは、作業の流れの中で行われた修正から学習します。ホームページでは、修正は全員に反映され、再利用可能なスキル、チーム知識、またはセマンティックモデルの変更になると説明されています。

出典付き回答と確認可能な編集

各タスクでは、PromptQLが使用したソースと前提を表示します。ホームページでは、改訂履歴と編集管理機能を備えた、出典付きで範囲が限定された知識についても説明されています。

複数ソースからのコンテキスト収集

PromptQLは、Slack、ドキュメント、チケット、CRM、倉庫テーブルに散在するコンテキストから始めます。曖昧さを見つけ、必要なコンテキストをチームメイトに促し、その結果をWiki更新に変換できます。

OLUによる従量課金

料金はOperational Language Unitsを用いた従量課金です。料金ページでは、OLUがトークン種別やモデルを正規化し、インフラとサンドボックスのホスティングを含み、ステップごとの使用量内訳を表示すると説明されています。

モデル選択とエンタープライズ管理

このプラットフォームは、スレッドごとのモデル選択をサポートし、オープンウェイトモデルと独自モデルに言及しています。料金ページに記載されたエンタープライズ機能には、SSO、プライベートネットワーキング、専用VPC/BYOC、監査証跡、きめ細かな権限管理が含まれます。

チームがPromptQLを使う実践的な方法

  • アカウントとチャーンの分析

    カスタマーサクセスやアカウントチームは、アカウントがリスクにあるかを確認し、利用状況とチケットのシグナルをまとめ、繰り返し発生するパターンの理由を残すことで、同じ問題を何度も学び直さずに済みます。

  • 指標定義と正確な参照元の維持

    収益、オペレーション、財務チームは、指標の参照元を整理し、正しい真実のソースを記録し、古い前提に印を付けることで、後続のスレッドが更新済みのセマンティックモデルを使えるようにできます。

  • 共有トラブルシューティングと引き継ぎ

    サポート、プロダクト、エンジニアリングの各チームは、知っているメンバーを巻き込んで不足しているコンテキストに関する質問を解決し、その答えを出典付きのWiki更新に変えて、今後のセッションで再利用できます。

  • 定型依頼の処理

    マーケティングなど、知識密度の高いチームは、PromptQLを定型依頼の出発点として使うことで、作業を別のチケットキューやフォローアップではなくスレッド内で開始できます。

Pros and Cons

Pros

  • 共有スレッドにより、チームは分断されたチャットではなく1つのコンテキストから作業できます。
  • 一度行った修正を、チーム全体で再利用可能な知識にできます。
  • 製品はタスク上でソースと前提を表示するため、確認と信頼を支援します。
  • 料金ページでは、スレッドごとのモデル選択に対応し、SSO、プライベートネットワーキング、監査証跡などのエンタープライズ管理機能が含まれます。
  • 使用量はOLUで測定され、ステップごとの内訳と使用ダッシュボードの可視化が提供されます。

Cons

  • 提供されている公開ページには、完全な連携ドキュメントや対応システムの一覧がありません。
  • セットアップ、導入、チーム規模の制限は、提供されたソースでは明確に記載されていません。
  • Wiki編集、スキル、セマンティックレイヤーの変更がどのように適用されるかについては、技術的な詳細よりも高レベルの説明にとどまっています。

FAQ

PromptQLとは何ですか?

PromptQLは、チームが共有スレッドで作業し、その過程で作成したコンテキストを提案されたWiki編集に変換できるマルチプレイヤーAIワークスペースです。サイトでは、チームのAI作業のための共有された脳として説明されています。

PromptQLの料金はどのように設定されていますか?

料金ページによると、PromptQLはOperational Language Units(OLUs)で使用量を測定します。これは、異なるトークン種別やモデルを1つの課金単位にまとめた正規化単位です。

タスクごとに異なるAIモデルを選べますか?

はい。料金ページでは、スレッドごとに、さらにはスレッドの途中でもモデルを切り替えられると説明されています。また、PromptQLはラインナップにあるすべてのモデルを利用でき、その対象は時間とともに拡大すると記載されています。

PromptQLはどのようなデータやコンテキストに接続しますか?

ホームページでは、PromptQLはSlack、ドキュメント、チケット、CRM、倉庫テーブルに散在しているコンテキストから始まると説明されています。デモページでは、セマンティックレイヤーやツールスキーマのような課題が強調されています。

PromptQLは個人向けですか、それともチーム向けですか?

PromptQLは、共有AIスレッド、Wiki更新、スコープ付きアクセス制御のためのチーム向け製品として紹介されています。提供された公開ページでは、チーム規模や導入設定の制限は明記されていません。

Quick Facts

カテゴリ
マルチプレイヤーAIワークスペース
主な用途
共有チームスレッドとコンテキスト管理
料金モデル
従量課金、Operational Language Units(OLUs)で測定
ドメイン
promptql.io
公開ワークフロー
共有AIスレッドで作業し、提案されたWiki編集を確認してから承認または編集する
エンタープライズオプション
SSO、プライベートネットワーキング、専用VPC/BYOC、監査証跡

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