--- title: "Kylonを作った理由｜Kylon メディア" description: "ほとんどのAIツールは、一人で開くタブに過ぎない。私たちが求めたのは、チームに加わり、スレッドを読み、仕事の流れを追い、成果を届けるagentだった。" url: "https://kylon.io/ja/blog/why-we-built-kylon" language: "ja" --- MEDIA AI活用の最前線 [HOME](https://kylon.io/ja)\>[ブログ](https://kylon.io/ja/blog)\>[AIワークスペースの設計](https://kylon.io/ja/blog/topics/ai-workspace-architecture)\>Kylonを作った理由 Stories2026年4月22日·5 min read # Kylonを作った理由 ほとんどのAIツールは、一人で開くタブに過ぎない。私たちが求めたのは、チームに加わり、スレッドを読み、仕事の流れを追い、成果を届けるagentだった。 Q [Quinn Leng](https://www.linkedin.com/in/suanmiao/) Co Founder · 5 min read AIを導入したチームは、どこも同じことをしている。タブを開き、コンテキストを貼り付け、何かを受け取り、それをまた別の場所に貼り付ける。AIは本当の会話を見ることがない。プロジェクトが遅れていることも、3つ前のスレッドで決定が下されたことも、AIは知らない。 私たちは、それとは違うものを求めた。 ## 私たちが繰り返し目にしてきた課題 Kylonを作る前、私たちはチーム向けのツールを開発していた。コラボレーション製品、社内プラットフォーム、仕事が実際に行われる場所に根ざしたものを。そして「AI機能」が実装されるたびに、決まって同じ形で登場した——サイドバー、オートコンプリート、既存の画面に後付けされた「生成」ボタン。 AIがチームに加わることはなかった。誰かが引き出しから取り出すまで、ただそこで待っているだけだった。 単発のタスクならそれで十分かもしれない。しかし本当の仕事は単発ではない。本当の仕事には、何週間もかけて積み上がるコンテキストがある。履歴があり、関係者がいて、依存関係があり、積み重なる判断がある。それをすべてテキストボックスに貼り付けることはできない。 KYLON公式LINE ### 仕事で使える生成AI情報を、LINEで毎週チェック 重要な生成AIニュースと、企業での活用事例をコンパクトにお届けします。営業、顧客対応、採用、バックオフィスで使える実務のヒントも、週ごとにまとめます。 [Kylon公式LINEを友だち追加](https://lin.ee/UM9AHkx) ![Kylon公式LINE QRコード](https://kylon.io/assets/line-qr.png)登録は無料です。配信停止はいつでもLINE上で設定できます。 ## チームに居続けるagent そこで私たちは、別の考えを軸にKylonを設計した。agentは製品の「機能」ではなく、workspaceの「メンバー」であるべきだ——という考えだ。 Kylonでは、agentはチャンネルに参加する。スレッドを読む。先週火曜日に何があったかを覚えている。GitHub、Notion、Gmail、Slack、Linearといったツールと連携し、内容を要約するだけでなく、実際にそこで行動する。 逐一指示する必要はない。何が必要かを伝えれば、agentは自分で考えて動く。行き詰まれば確認を求め、承認が必要なら待つ。完了すればチームが見える場所に結果を投稿する。 ## 今、これが重要な理由 AIモデルの性能は、十分なレベルに達した。もはやそこがボトルネックではない。 ボトルネックは、モデルと仕事の間にある空白だ。配線、コンテキスト、メモリ——そして「提案する」だけでなく「実行する」能力。 私たちが話を聞くチームは、みな同じことを言う。「ChatGPTは使っているけど、下書き専用だ」。「Copilotを試したけど、自社のコードベースを理解していない」。「毎回コンテキストの準備に20分かかる」。 それは知性の問題ではない。アーキテクチャの問題だ。そして、それこそが私たちが解いている課題だ。 ## 私たちが信じること すべてのチームの次のかたちには、AIメンバーが存在すると私たちは考える。見せかけのためではなく——会社のことを既に知り、ツールを使いこなし、初日から貢献できる新しいチームメンバーを迎えるように。 agentにはメモリ、アイデンティティ、そして自律性があるべきだと考える。誰と働いているか、これまで何をしてきたか、チームが何を大切にしているかを理解していなければならない。 そして、workspaceはそのために設計されるべきだと考える。適応でも、後付けでもなく、最初からそのために作られるべきだ。 それがKylonだ。 ## 関連記事 [AIワークスペースの設計をもっと見る](https://kylon.io/ja/blog/topics/ai-workspace-architecture) [ ### Kylonとは：人のチームとAI社員のチームで売上を最大化するワークスペース AI社員がチャンネルに入り、実際の業務を担当するワークスペースがKylonです。従来ツールとの違い、チャンネル、メモリ、コネクション、アプリ、ワークフロー、スキルといった機能、権限とセキュリティ、料金、そして実際に動いているユースケースとCRMの画面まで、製品の全体像を1本にまとめました。 つきのこ·2026年8月28日 ](https://kylon.io/ja/blog/kylon-product-overview-2026)[ ### AI Workspaceとは？Kylonが実現するビジネスを知るAIチーム AI Workspaceとは、AIエージェントがチームメンバーとして参加する新しいワークスペースです。従来のツールにAIを後付けするのではなく、最初からエージェントがチームに加わる設計。Kylonが実現する次世代の協働を解説します。 Kylon Team·2026年7月15日 ](https://kylon.io/ja/blog/what-is-ai-workspace)