STATE OF AI WORK · MAY 2026

チームは Computer をどう使っているか

AI が本当に機能したとき、何が変わるか。サポート、エンジニアリング、営業、プロダクトの各チームが Computer を使ってチケットを解決し、より速く出荷し、案件を勝ち取り、より良い仕事を生み出しているかをご覧ください。

イントロダクション

なぜ Computer は違うのか

職場のたいていの AI ツールは、タブの中に居座っています。何かを尋ねると何かを返し、次に開いたときにはすべてを忘れている。またゼロから、毎回必ずです。Computer は、そういう動き方をしません。

Computer は一つの考えの上に築かれています。共有メモリ(Shared Memory)こそが AI を機能させる。より速い検索ではなく、性格のいいチャットボットでもなく、あなたの組織が「どう考え、どう動くか」の、生きて複利で積み上がる全体像です。つながったシステムの中身だけでなく、これまでどの記録システムも記録しようとしなかった「人間と AI の日々のやり取り」までを捉えます。

Computer はエンタープライズのために作られています。データを接続し、AI を守り、あらゆるチームに信頼できる回答と実際のアクションを大規模に届ける、統治された一つのプラットフォーム。使えば使うほど、良くなる。複利で効いてくるのです。

機能させるもの

他のプラットフォームが「同時には」やらない三つ

Computer が組織の知性を実現できるのは、効率・精度・安全性を一つの統治されたシステムで組み合わせるからです。

効率

複利で積み上がる共有メモリ

メモリは三つの層で働きます。個人:すべてのセッションが前回の続きから始まり、説明のし直しがありません。チーム:誰か一人が優れた型を見つければ、チーム全員がそれを得る。情報だけでなくスキルが広がります。組織:組織知がシステムに永続的に残り、人が去っても学んだことを忘れません。

精度

あなたの「本物のデータ」からの回答

すべての応答は、あなたの実際のビジネスデータに根ざします。当て推量でも、インターネットの一般的な要約でもありません。分析的な質問をすれば、追跡可能な推論とともに本物の答えが返り、データアナリストは不要です。

安全性

あなたの境界の中で働く

Computer を共有セッションに招けば、チーム全員が同じコンテキスト・同じ履歴から作業できます。Computer canvas を通じてデッキ、QBR レポート、ダッシュボード、ワークフローを生成でき、すべてが実データに根ざし、追跡可能で、取り消し可能です。あなたのチームが常に運転席にいます。

四つの働き方

チームはすでにこう働いている

どのパターンも、Computer を「有効化する機能」ではなく、仕事の進め方そのものの転換として示します。

実行エンジンとして

サポート・サクセス・オペレーション

チケットが来ると、Computer がコンテキストを提示し、応答を下書きし、レコードを更新します。担当はレビューし、承認し、次へ進む。一時間かかっていたことが数分で、五つのタブが必要だったことが一つで済みます。サポートチームは質問せず、仕事を任せます。

リサーチツールとして

エンジニアリング・プロダクト・IT

どの API が特定のケースを扱うか、ある連携が本番でどう振る舞うか、謎めいたエラーが何を意味するか。尋ねれば一般的なスレッドではなく、あなたの実際のシステムに根ざした答えが返ります。答えが本当に不明なときは、それも教えてくれます。

戦略アナリストとして

営業・レベニューオペレーション・財務

どのアカウントがリスクか、なぜ案件が停滞するかを尋ねれば、かつて一週間かけてまとめていたインテリジェンスが一つの会話で表れます。「システムに座っているデータ」から「リアルタイムで意思決定を動かすデータ」への移行です。

クリエイティブな協働者として

デザイン・プロダクトマネジメント・コミュニケーション

トーンが決まるまでコピーを練り上げ、人が書いたようなオンボーディングを下書きし、製品レビューを Computer が全スレッドを保持するライブの対話として回せます。うまくいかないときは押し返し、仕事が本当に終わるまで進み続けます。

実行エンジン、実践では

チームが Computer に持ち込むサポート・オペレーションのワークフローを、レポートの表から要約したものです。

プライバシーと方法論

顧客データを一切使わずに作成

本レポートの知見・引用・利用パターンは、いずれも個々の顧客データ・会話・アカウント情報から来たものではありません。顧客の会話を読んだり、分析したり、参照したりしていません。

方法論は、Anthropic のプライバシー保護型分析システム Clio に着想しています。個々の会話を読むのではなく、多段階の自動パイプラインが抽象化されたファセットを抽出し、最小ユーザー数のしきい値で意味的にクラスタリングし、各クラスタを記述し、最終チェックで識別情報が通り抜けていないことを確認します。

ここのパターンは集約・匿名化された行動のアーキタイプから来ており、顧客の声は代表的な合成例です。ポリシーによるプライバシーではなく、アーキテクチャによるプライバシーです。

Computer が仕事をこなす様子をご覧ください

パーソナライズされたデモを予約し、あなたのチームの実際のワークフローをお持ちください。Computer があなたと並んで働くとどう見えるかを正確にお見せします。コミットメント不要、30分、あなたのユースケースに合わせて。