What is PinotWalk
AI-First Knowledge Creation Platform
Unlock your creativity with your private secretaries
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知識創造のパラダイムシフト
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AIが実行者、人間がオーケストレーター
Executive Summary
知識労働のパラダイムシフト
これまでのAI活用: 人間が作業者、AIはアシスタント
flowchart LR
subgraph Before[これまでのAI活用]
direction LR
H1[👤 人間] -->|調査| H2[👤 人間]
H2 -->|執筆| H3[👤 人間]
H3 -->|編集| H4[👤 人間]
H4 -->|保存| H5[📁 ファイル]
AI1[🤖 AI] -.->|補助| H1
AI2[🤖 AI] -.->|補助| H2
AI3[🤖 AI] -.->|補助| H3
end
PinotWalkの世界: AIが実行者、人間がオーケストレーター
flowchart TB
Human[👤 人間<br/>オーケストレーター] -->|方向性を示す<br/>品質を判断する| PS
subgraph PS[PinotWalk]
direction LR
R[調査] --> A[分析] --> W[執筆] --> E[編集] --> S[保存]
S --> KB[(Knowledge Base)]
KB -->|知識循環| R
end
PS --> Output[🎯 完成品]
人間は「何を作るか」に集中し、「どう作るか」はAIが担う。
| 指標 | 効果 |
|---|---|
| レポート作成時間 | 1/5〜1/10に短縮 |
| 意思決定までの時間 | 3倍高速化 |
| 知識の再利用率 | 過去資産が自動で活用される |
御社の課題
ナレッジワーカーの時間、何に使われていますか？
pie showData
title ナレッジワーカーの時間配分
"調査・情報収集（作業）" : 40
"資料作成・執筆（作業）" : 45
"本質的な思考・判断" : 15
85%の時間が「作業」に消えている
| よくある課題 | 影響 |
|---|---|
| 毎回ゼロからリサーチ | 過去の調査が活かされない |
| AIの出力は「素材」止まり | 結局、人間が加工・整形 |
| 属人化した知見 | 退職・異動で知識が消失 |
| 情報過多 | 重要な情報を見落とす |
What is PinotWalk?
知識創造の循環フロー
flowchart LR
subgraph Phase1[1. 着想]
P1[👤 人間が<br/>テーマを指示]
end
subgraph Phase2[2. 創造]
P2[🤖 AIが<br/>調査・執筆]
end
subgraph Phase3[3. 熟成]
P3[👤 人間が<br/>熟読・監修]
end
subgraph Phase4[4. 蓄積]
P4[🤖 AIが<br/>自動保存]
end
subgraph Phase5[5. 循環]
P5[📚 蓄積した知識を<br/>次の創造に活用]
end
Phase1 --> Phase2 --> Phase3 --> Phase4 --> Phase5
Phase5 -->|使うほど賢くなる| Phase1
4人の専門Secretary + 知識基盤 = 組織の知的生産性を根本から変える
Meet the Secretaries
4人の専門家が、それぞれの領域を担当
| Secretary | 役割 | できること |
|---|---|---|
| Seraphina | Secretary of Insight | 目的に応じた包括的リサーチ、論理的シナリオ構成、完成度の高い報告書作成 |
| Gaia | Secretary of Intelligence | 大規模データのビジネス分析、文書の校正・改善、会話ベースの編集 |
| Astra | Secretary of Integration | トレードオフの解消、対立構造の可視化、両立する統合解の設計 |
| Aria | Secretary of Harmony | スケジュール調整、フォローアップ管理、チーム間連携 |
Astra の独自性：分析・設計フェーズを数時間で
こんなシステム、御社にもありませんか？
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 📦 20年前のメインフレーム │
│ ↓ つぎはぎ │
│ 📦 10年前のWebシステム │
│ ↓ つぎはぎ │
│ 📦 5年前のクラウド移行（途中で頓挫） │
│ ↓ つぎはぎ │
│ 📦 去年のAPI追加 │
│ │
│ → キメラ化したシステム │
│ → 「ハウルの動く城」状態：なぜ動いているか誰もわからない │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
従来のアプローチ：1億円プロジェクト、それでも失敗リスク
| フェーズ | 期間 | コスト | よくある結果 |
|---|---|---|---|
| 現状調査・インタビュー | 3ヶ月 | 3,000万円 | ここまでは順調 |
| アーキテクチャ構想 | 3ヶ月 | 4,000万円 | 既存システムの微修正レベルの陳腐な提案 |
| 移行計画策定 | 2ヶ月 | 3,000万円 | 実現可能性に疑問が残る |
| 合計 | 8ヶ月 | 1億円 | 満足いく結果が出ない可能性も |
Astraのアプローチ：体系的分析 × 本質的な解決策
sequenceDiagram
participant U as 👤 ユーザー
participant A as 💎 Astra
participant KB as 📚 Knowledge Base
U->>A: レガシーシステムの次世代アーキテクチャを構想したい
rect rgb(240, 248, 255)
Note over A: Phase 1: 問題構造の可視化
A->>A: 現状システムの構造をAs-Is図で可視化
A->>A: 問題と原因のペアを体系的に整理
A->>KB: 📄 現状分析ドキュメントを保存
end
rect rgb(255, 248, 240)
Note over A: Phase 2: 対立構造の発見
A->>A: 「コスト vs 品質」「速度 vs 安全性」等の<br/>トレードオフを特定
A->>A: なぜ従来の改修が失敗したかを構造的に分析
A->>KB: 📄 対立構造分析を保存
end
rect rgb(240, 255, 240)
Note over A: Phase 3: 統合解の設計
A->>A: 対立を解消する新アーキテクチャを設計
A->>A: 複数の移行シナリオを比較評価
A->>U: To-Be設計 + 移行ロードマップを提示
A->>KB: 📄 全ドキュメントを保存
end
Note over U,A: 情報収集後、分析・設計は数時間で完了
| 観点 | 従来のコンサル | Astra |
|---|---|---|
| 情報収集 | 3ヶ月 | 3ヶ月（従来通り） |
| 分析・設計 | 5ヶ月・7,000万円 | 数時間 |
| 品質 | 担当者の力量に依存 | 体系的・網羅的 |
| 提案内容 | 既存の延長線上になりがち | 本質的なあるべき姿を提示 |
| 追跡可能性 | 報告書のみ | 全分析過程がドキュメント化 |
Astraは「AとBのどちらが良いか」を分析するのではない。
「AとBを両立する新しい構造」を設計する。
従来のAIは選択肢を比較する。Astraは選択肢を超える解を創造する。
情報が揃えば、数千万〜数億円相当の分析・設計を数時間で完了する。
Seraphina の例：市場参入レポート
sequenceDiagram
participant U as 👤 ユーザー
participant S as 📊 Seraphina
participant KB as 📚 Knowledge Base
U->>S: 国内サブスク市場への参入可否を判断したい
S->>S: 市場規模・競合・規制を包括的リサーチ
S->>S: 3つの論理的シナリオを設計
S->>U: マトリクス形式で比較提示
U->>S: シナリオBで詳細レポートを
S->>S: 章立て・根拠・提言を含む報告書作成
S->>U: 完成度の高いレポートを納品
S->>KB: 自動保存
Note over KB: 次回の調査で<br/>この知見を自動参照
Gaia の例：大規模ビジネス分析
従来1ヶ月かかるタスクを、数時間で完遂。しかも全プロセスが追跡可能。
sequenceDiagram
participant U as 👤 ユーザー
participant G as 📈 Gaia
participant KB as 📚 Knowledge Base
U->>G: 厚労省の治験パイプライン（数千件）を<br/>カテゴリー分類して市場性を分析して
rect rgb(240, 248, 255)
Note over G,KB: Phase 1: 分析計画の策定
G->>G: 分析アプローチを設計
G->>KB: 📄 分析仕様書を保存
G->>U: 分析計画を提示
U->>G: この方針でOK
end
rect rgb(240, 255, 240)
Note over G,KB: Phase 2: 分析実行（中間成果物を逐次保存）
G->>G: 全薬効を自動分類
G->>KB: 📄 分類結果を保存
G->>G: 各カテゴリーの市場規模を調査
G->>KB: 📄 市場調査データを保存
G->>G: 将来性・バリュエーションを算出
G->>KB: 📄 バリュエーション根拠を保存
end
rect rgb(255, 248, 240)
Note over G,KB: Phase 3: 最終レポート
G->>U: 分析レポート完成（数時間）
G->>KB: 📄 最終レポートを保存
end
Note over KB: すべての中間成果物が残り<br/>分析の正しさを追跡可能
圧倒的な差別化：完全なトレーサビリティ
flowchart LR
subgraph 従来のAI分析[従来のAI分析]
direction TB
I1[入力] --> B1[ブラックボックス] --> O1[結果]
B1 -.-x|検証不可| V1[❌]
end
subgraph Gaia[Gaia Biz Analysis]
direction TB
I2[入力] --> P1[📄 分析仕様書]
P1 --> P2[📄 中間成果物]
P2 --> P3[📄 最終レポート]
P3 --> V2[✅ 全工程を追跡可能]
end
style B1 fill:#fee,stroke:#c33
style V1 fill:#fee,stroke:#c33
style V2 fill:#efe,stroke:#3a3
| 観点 | 従来のAI | Gaia Biz Analysis |
|---|---|---|
| 分析計画 | なし（いきなり結果） | ユーザーと合意してから実行 |
| 中間成果物 | 残らない | すべてブログ/Filesに自動保存 |
| 追跡可能性 | ブラックボックス | 全工程を後から検証可能 |
| 監査対応 | 不可能 | 完全対応 |
| 分析タスク | 従来の工数 | Gaia | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 治験パイプライン分析（数千件） | 1ヶ月 | 数時間 | 99% |
| 競合製品マッピング | 2週間 | 3時間 | 98% |
| 市場セグメント分類 | 1週間 | 2時間 | 97% |
Gaiaは「量」を「質」に変える。そして「速さ」と「正確さ」を両立する。
全プロセスが記録され、分析の根拠を後から追跡できる。これが企業が求める「信頼できるAI」。
Why PinotWalk
根本的な違い：役割の逆転
従来のAIツール: AIの出力は「素材」→ 人間が加工・編集・保存
flowchart LR
U1[👤 ユーザー] -->|質問| AI1[🤖 AI]
AI1 -->|回答<br/>素材| U2[👤 ユーザーが加工]
U2 -->|手動| Save1[📁 保存]
Save1 -.-x|途切れる| Next[次回はゼロから]
style Save1 fill:#fee,stroke:#c33
style Next fill:#fee,stroke:#c33
PinotWalk: AIの出力は「完成品」→ 人間は監修・品質判断に集中
flowchart LR
U1[👤 ユーザー] -->|テーマ| AI1[🤖 AI]
AI1 -->|完成品| U2[👤 ユーザーが監修]
U2 --> Save1[💾 自動保存]
Save1 --> KB[(📚 Knowledge Base)]
KB -->|知識循環| AI1
style KB fill:#efe,stroke:#3a3
style Save1 fill:#efe,stroke:#3a3
PinotWalkだけの4要素
flowchart TB
subgraph Unique[他に存在しない組み合わせ]
direction TB
A[① 専門Secretary<br/>調査・編集・統合・支援の分業体制]
B[② 完成品出力<br/>監督だけで済む品質]
C[③ 知識循環<br/>使うほど賢くなる組織資産]
D[④ 創造的統合<br/>トレードオフを超える解を設計]
A --- B
B --- C
C --- D
end
style A fill:#e3f2fd
style B fill:#e8f5e9
style C fill:#fff3e0
style D fill:#fce4ec
この組み合わせは、他に存在しません。
How to Use - ユースケース
経営企画部門
| シーン | Before | After (PinotWalk) |
|---|---|---|
| 競合調査レポート | 2週間かけて手動調査 | Seraphinaが2時間で包括的レポート |
| 取締役会資料 | 毎月ゼロから作成 | 過去資料を参照し、差分だけ更新 |
| M&A候補評価 | 外部コンサル依頼 | 内製で初期スクリーニング完了 |
| 大規模データ分析 | 1ヶ月（数千件の手動分類） | Gaiaが数時間で分類・分析・レポート化 |
営業・マーケティング部門
| シーン | Before | After (PinotWalk) |
|---|---|---|
| 提案書作成 | 1件3日 | Gaiaと会話しながら1件3時間 |
| 市場レポート | 四半期に1回 | 毎週自動アップデート |
| コンテンツ制作 | ライター外注 | Gaiaが下書き、人間が仕上げ |
| 顧客セグメント分析 | 2週間（数万件） | Gaiaが数時間で分類・可視化 |
IT・DX推進部門
| シーン | Before | After (PinotWalk) |
|---|---|---|
| システム刷新計画 | コスト vs 品質で停滞 | Astraが両立する統合解を設計 |
| ベンダー比較 | 属人的な評価 | マトリクスで客観比較 |
| 技術調査レポート | エンジニアの時間を消費 | Seraphinaが包括的に調査・報告書化 |
| API・ログ分析 | 数週間（膨大なデータ） | Gaiaが数時間でパターン抽出・レポート化 |
導入効果・ROI
定量効果
| 指標 | 効果 | 根拠 |
|---|---|---|
| レポート作成時間 | 80%削減 | 調査・執筆の自律実行 |
| 知識検索時間 | 90%削減 | 過去資産の自動参照 |
| 外注コスト | 50%削減 | 初期分析の内製化 |
| 意思決定速度 | 3倍向上 | 情報収集の高速化 |
定性効果
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ ✓ 属人化の解消 → 知識が組織資産として蓄積 │
│ ✓ 本質業務への集中 → 戦略的思考の時間確保 │
│ ✓ 品質の均一化 → 誰が作っても一定水準 │
│ ✓ オンボーディング短縮 → 過去知識へ即アクセス │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
ROI試算例（10名チーム）
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| 年間コスト（PinotWalk） | ¥3,000,000 |
| 時間削減効果（人件費換算） | ¥12,000,000 |
| 外注費削減 | ¥2,000,000 |
| 年間ROI | +¥11,000,000（367%） |
セキュリティ・導入
セキュリティ担当者ゼロでも、エンタープライズグレード
「セキュリティは不安」を「セキュリティは任せて」に変える
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ セキュリティ認証・準拠状況 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ✅ OWASP Top 10 Webセキュリティ国際基準 - 全項目対応 │
│ ✅ AWS SOC 2 Type II データセンター認証 - 準拠 │
│ ✅ PCI DSS Level 1 決済セキュリティ最高レベル - 準拠 │
│ ✅ TLS 1.2+ / AES-256 通信・保存データ完全暗号化 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
3大リスクへの完全対策
| リスク | 対策 | 効果 |
|---|---|---|
| ランサムウェア攻撃 | 90日間バージョニング + 毎日自動バックアップ + 不変ストレージ | データ損失ほぼゼロ |
| 不正アクセス | ブルートフォース自動遮断 + JWT認証（5分有効期限） + MFA対応 | 外部攻撃を自動防御 |
| 内部情報漏洩 | 階層的権限管理 + Public Publisher制限（最大2名） + 全操作ログ | 誤操作をシステムで防止 |
データ主権・コンプライアンス
| 項目 | 対応 |
|---|---|
| AI学習 | 顧客データはAI学習に一切使用しない |
| 監査ログ | 全操作の記録・90日保持・CSV/JSONエクスポート対応 |
| SSO連携 | SAML 2.0 / OIDC対応、既存ID基盤と統合 |
| 個人情報保護法 | 対応済み |
導入プロセス：今日から始められる
flowchart LR
A[1. アカウント作成] --> B[2. すぐに使い始める]
B --> C[3. わからないことは<br/>Secretaryに質問]
style A fill:#e3f2fd
style B fill:#e8f5e9
style C fill:#fff3e0
| ステップ | 内容 | 所要時間 |
|---|---|---|
| 1. アカウント作成 | メールアドレスで登録 | 1分 |
| 2. すぐに使い始める | チャットで依頼するだけ | 即座に |
| 3. 困ったら質問 | 使い方もSecretaryが教えてくれる | いつでも |
トレーニング不要。マニュアル不要。Secretaryに聞けばいい。
Next Steps
75%の「作業」を、「創造」に変える
今のナレッジワーカー: 「作業」に追われる毎日
pie showData
title 時間配分（現状）
"調査・情報収集" : 40
"資料作成・執筆" : 35
"本質的な思考・判断" : 25
PinotWalk導入後: 「価値創造」に集中する毎日
pie showData
title 時間配分（導入後）
"戦略的思考" : 50
"監督・品質判断" : 25
"創造的な仕事" : 25
面倒な手続きは不要。今すぐ始められます。
PinotWalk
Where AI creates, humans orchestrate.
知識創造のパラダイムを変える。
人間は「何を作るか」に集中し、「どう作るか」はAIが担う。
トレードオフを超える解を創造し、組織の知識資産として蓄積・循環させる。
それが、PinotWalkです。
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