In Parallel
In Parallelは、EUでホストされ、権限スコープが設定されたコンテキストレイヤーであり、会議やスレッドから会社の決定とコミットメントをキャプチャし、それらを最新の状態に保ち、お客様のデータでトレーニングすることなく、MCPを介して完全にソース付きで任意のAIツールに利用可能にします。
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製品情報
更新日:2026年07月17日
In Parallelとは
In Parallelは、職場AIにおける一般的な問題を解決するために構築されました。モデルは有能かもしれませんが、チームが実際に決定し、約束し、時間をかけて変更したことのコンテキストが不足しています。個人的なチャット履歴や手動で維持されたコンテキストドキュメントに頼るのではなく、In Parallelは、会議、議論、接続されたツール全体で作業が行われる場所から情報を自動的にキャプチャし、信頼性の高い実用的なコンテキストに変えることで、共有された会社全体の「記憶」を作成します。これは、現在の現実を反映した回答を必要とするAIを運用するチーム（例：CTO/AI責任者、COO/PMO、製品およびデリバリーリーダー）向けに設計されています。
In Parallelの主な機能
In Parallelは、共有され、権限スコープが設定された「コンテキストレイヤー」（企業メモリ）であり、チームがすでに使用しているツール（会議やスレッドを含む）から意思決定、コミットメント、作業コンテキストを継続的にキャプチャし、自動的に最新の状態に保ち、ソースバックアップされた回答とともにMCPを介してあらゆるAIツールに公開します。これは、調整のオーバーヘッドを削減し、人やシステム間のコンテキストの損失を防ぎ、AI支援作業の信頼性を向上させることを目的としています。同時に、EUホスティング、RBAC、監査ログなどのエンタープライズコントロールを維持し、顧客データでAIをトレーニングしないことを約束します。
共有された企業メモリ（コンテキストレイヤー）: 通常、ツール全体に散らばっている意思決定、スレッド、会議の成果を一元化し、AIが質問に答え、作業をサポートするために使用できる単一の共有された全体像を作成します。
自動キャプチャ + 常に最新: 会議に参加し、決定/コミットメントがなされたときにそれらをキャプチャし、従来のドキュメントやコンテキストファイルのような手動での維持管理を必要とせずに、計画とコンテキストを最新の状態に保ちます。
MCPを介してあらゆるAIツールと連携: MCPを介して統合することにより、すべてのAIツールに1つのメモリを提供するため、コンテキストが特定のベンダーのチャット履歴や個人メモリ機能にロックされることはありません。
ソース付き回答（追跡可能なコンテキスト）: すべての回答の背後にあるソースを提供するように設計されており、信頼性を向上させ、AIが参照しているものを簡単に検証できるようにします。
権限スコープ付きワークスペース: アクセスはユーザー権限を反映します。各ワークスペースは個別の信頼境界/MCPエンドポイントとして機能するため、AIは要求しているユーザーが見ることができるもののみを表示します。
EUホスト型、エンタープライズセキュリティ体制: GDPRに準拠し、ISO 27001/ISO 42001認証を取得し、SSO、RBAC、監査ログ、DPIAドキュメントを備え、EUで構築およびホストされています。顧客データでAIをトレーニングしないことを明言しています。
In Parallelのユースケース
自動更新されるプロジェクト計画（PMO / 製品 / エンジニアリング）: 会議やスレッドで行われた実際の決定と計画を同期させ、計画とチームが実際に合意した成果物との間のずれを減らします。
手動での催促なしのステータス報告（運用 / リーダーシップ）: 会議で人々がコミットした内容と完了した内容からステータスをまとめ、関係者全体で更新情報を収集する時間を削減します。
早期のずれ検出（プログラム管理 / デリバリー組織）: 実行がコミットメントや決定から逸脱している場合にフラグを立て、チームがエスカレーションや緊急対応になる前に問題に対処するのを支援します。
分散型組織のためのチーム間の連携（リモートファースト企業）: 重要なコンテキストが個人の受信トレイ、チャットスレッド、または会議メモに閉じ込められるのを防ぎ、チームメイトとAIツールの両方に（権限内で）広くアクセスできるようにします。
規制業界向けのAI有効化（金融、ヘルスケア、公共部門）: より強力なガバナンスコントロール（EUホスティング、RBAC、監査ログ、認証、DPIAドキュメント）と、説明責任を向上させるためのソース付き回答により、AIの採用をサポートします。
メリット
共有コンテキストを自動的にキャプチャおよび維持することで、調整のオーバーヘッドを削減します（手動での更新やステータスの催促が減少）。
孤立した個人的なチャットメモリや古いドキュメントではなく、ソース付きの共有コンテキストにより、AIの回答の信頼性が向上します。
MCPを介してAIツール全体で機能し、「メモリ」のベンダーロックインを回避します。
エンタープライズ対応の体制：権限スコープ付きアクセス、EUホスティング、および顧客データでのトレーニングを行わないというポリシー。
デメリット
価値は、既存の会議/ツールとの統合の成功と、主要な決定の一貫したキャプチャに依存します（導入/統合のオーバーヘッド）。
適切な情報が適切な人々に表示されるように、強力な権限とワークスペースの構成が必要です（ガバナンス設定の労力）。
主な利点は組織/調整に焦点を当てています。直接的なコード生成やタスク実行を期待するチームには、補完的なツールが必要になる場合があります。
In Parallelの使い方
1) In Parallelにチームのために何をさせたいかを決定する: 最初に達成したい主要な成果を選択します（例：計画を自動的に更新する、コミットメントからステータスレポートを生成する、計画と現実の間のずれを検出する）。これにより、接続するものと追跡するものを選択するのに役立ちます。
2) ワークスペースを開始する（信頼とアクセス制御の単位）: 明確なデータ境界を定義するためにワークスペースを作成します。各ワークスペースは個別のコンテキスト境界として機能し、（ソースによると）独自のMCPエンドポイントにマッピングされるため、アクセスは権限スコープが設定されます。
3) In Parallelが会議に参加できるようにカレンダーを接続する: 仕事用カレンダーを一度接続します。In Parallelは、指定された参加者として会議に参加し、決定とコミットメントがなされるときにそれらをキャプチャできます（ソースによると、プラグイン/アプリのインストールや会議行動の変更は不要です）。
4) チームをワークスペースに招き入れる: 関連するチームメイトを招待して、キャプチャされたコンテキストが個人的なメモではなく、共有されたチームの記憶になるようにします。アクセスは各ユーザーの権限を反映し、AIは要求するユーザーが見ることができるものだけを見ます（ソースによる）。
5) In Parallelに決定、スレッド、会議の成果をキャプチャさせる: 会議や議論を通常通り実行します。In Parallelの役割は、決定とコミットメントをキャプチャし、回答の背後にあるソースとともに共有コンテキストとして利用可能にすることです（ソースによる）。
6) 手動更新なしで計画を最新の状態に保つためにIn Parallelを使用する: キャプチャされたコミットメントと決定を使用して、計画を現実と一致させます（ソースによると「自己更新する計画」）。目標は、計画が絶えず手動で維持する必要がある古いスナップショットにならないようにすることです。
7) 約束されたことと実行されたことからステータスレポートを生成する: キャプチャされた会議のコミットメントを使用して、ステータスを自動的に組み立てます（ソースによると「自己作成するステータスレポート」）。これにより、ツールや会話全体で更新を追いかける時間を削減します。
8) 計画と実際に起こっていることとの間のずれを監視する: In Parallelを使用して、問題が高価になる前に早期にずれを発見します（ソースによると「緊急事態前のずれアラート」）。これにより、問題が深刻になる前に軌道修正できます。
9) MCPを介してAIツールを接続し、同じ共有コンテキストを再利用する: AIツールを設定して、MCPを介してワークスペースコンテキストを読み取れるようにします。これにより、すべてのツールが同じ共有された権限スコープの会社の記憶にアクセスできます（ソースによる）。これにより、ベンダーロックされた個人的な記憶を回避できます。
10) 提供されたソースを使用して回答を検証する: In ParallelでAIツールを使用する場合、出力に基づいて行動する前に、決定、コミットメント、およびコンテキストを確認するために「すべての回答の背後にあるソース」（ソースによる）に頼ります。
11) データガバナンスを要件に合わせて維持する: ワークスペースの設定がセキュリティ要件（権限スコープのアクセス、EUホスト、データでのトレーニングなし、およびソースに記載されているSSO/RBAC/監査ログなどのエンタープライズコントロール）と一致していることを確認します。
12) 繰り返し：より多くのチーム、会議、ワークフローに適用範囲を拡大する: 最初のワークフローが安定したら、より多くのワークスペースを追加するか、追加のチームをオンボーディングして、組織のより多くの決定とコミットメントが一度キャプチャされ、AIが動作するすべての場所で再利用されるようにします。
In Parallelのよくある質問
In Parallelは、AIのための共有コンテキストレイヤー（会社の記憶）です。これは、会議やスレッドなど、作業が行われる場所から意思決定、コミットメント、コンテキストをキャプチャし、その共有されたソース付きコンテキストをチームがすでに使用しているAIツールで利用できるようにします。
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