N71

N71

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N71は、公開されたベンチマーク結果によって検証された、統一された知識層と検索スタックを通じてシステムを接続することで、AIエージェントに共有メモリとプロアクティブなコンテキストを提供する「会社の脳」です。
https://n71.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
N71

製品情報

更新日:2026年07月02日

N71とは

N71は、AIエージェントの記憶およびコンテキスト層として位置付けられているAIインテリジェンスプラットフォームです。組織が知識を保持し、断片化されたツールを接続し、正確なインサイトを迅速に表面化できるように設計されています。「未来を考える会社の脳」として市場に投入され、散在する企業情報を統一された利用可能なコンテキストに変換することに焦点を当てています。これにより、異なるAIツールやエージェントがセッション終了時に「忘れる」ことなく、同じ信頼できる情報源から作業できるようになります。N71はまた、測定と透明性を重視し、記憶性能に関する主張を裏付けるためにベンチマーク結果(失敗を含む)を公開しています。

N71の主な機能

N71は、AIエージェント向けの「企業ブレイン」(メモリ+コンテキストレイヤー)であり、既存のシステムに接続し、検索/ランキングレイヤーを備えた統合されたナレッジグラフを構築することで、エージェントが正確で最新のインサイトを表面化できるようにします。公開されたベンチマーク(失敗事例を含む)を通じて測定可能なパフォーマンスを重視し、迅速なオンボーディング(「数分で最初のThoughtを表面化」)をサポートします。統合(MCPベースを含む)は、複数のツール/エージェントが1つの整合性のある組織コンテキストを共有し、依存関係を認識した更新を通じて変化する事実を処理するように設計されています。
統合されたナレッジグラフメモリ: 企業知識を統合されたナレッジグラフで表現することで、単一の共有された組織コンテキスト(「企業ブレイン」)を作成し、AIエージェントが孤立したチャット履歴ではなく、接続された事実に基づいて推論できるようにします。
ハイブリッド検索+ランキングレイヤー: 正確な企業インサイトを表面化するために設計された本番環境レベルの情報検索。エージェントの応答に最適なサポートコンテキストを見つけるために、検索およびランキング技術(ベクトルデータベース/埋め込みを含む)を活用します。
変更を認識した事実の伝播(Cascade): 事実が変更された場合、依存する事実もそれに応じて更新され、古い下流の知識を減らし、派生したステートメントを信頼できる情報源の更新と一貫させることを目指します。
不在認識: システムがもはや知らないこと(またはもはや真実ではないこと)を追跡し、エージェントが自信を持って古い情報や無効な情報を使用するのを防ぐのに役立ちます。
システムコネクタ+迅速な価値実現: 内部システムを接続し、有用な出力を迅速に表面化する(「数分で最初のThought」)ように設計されており、ツール間で共有メモリを展開する際の摩擦を軽減します。
ベンチマーク駆動の透明性(MEMEベンチマーク): メモリパフォーマンスの主張を検証するために、ダウンロード可能な評価スイート(100エピソード、1,188の質問)を含むベンチマーク結果と失敗を公開します。

N71のユースケース

カスタマーサポート&サービス運用知識ブレイン: 製品ドキュメント、既知の問題、インシデント履歴、内部ランブックを統合し、サポートエージェントとAIアシスタントが最新のトラブルシューティング手順を取得し、古いガイダンスを回避できるようにします。
サイロ化されたツール間のエンタープライズ検索: Wiki、チケット、CRMメモ、エンジニアリングドキュメントを1つのコンテキストレイヤーに接続し、従業員とエージェントが質問をし、追跡可能でランク付けされたコンテキストで根拠のある回答を得られるようにします。
営業&アカウントインテリジェンス: アカウントプラン、会議メモ、メール/CRMフィールド、製品使用状況シグナルを集約し、AIエージェントが現在の口座概要と次のステップを生成し、事実の変化に応じて更新できるようにします。
エンジニアリング&インシデントの振り返り: サービス、所有者、インシデント、緩和策の生きたグラフを維持します。所有権やアーキテクチャが変更された場合、依存する運用知識は更新を連鎖させ、古いランブックを減らすことができます。
マルチエージェントワークフロー調整: 複数のAIツールとエージェントに共有メモリ/コンテキスト基盤を提供し、各ツールがセッション後にコンテキストを忘れることなく、一貫した事実を通じて「互いに会話」できるようにします。

メリット

公開された結果(および失敗)と検証用のダウンロード可能な評価質問を含む、ベンチマーク駆動の透明性。
変更を認識した更新(Cascade)と無効化された知識の認識(Absence)を通じて、知識を最新に保つことに重点を置いています。
実際のAIエージェント展開向けに構築されています:統合されたナレッジグラフ、検索/ランキングレイヤー、およびエンタープライズシステムを接続するための統合。

デメリット

統合とナレッジグラフモデリングは、複雑な組織で効果を発揮するために、かなりのセットアップと継続的なデータガバナンスを必要とする場合があります。
パフォーマンスの主張はベンチマークに基づいています。実際の成果は、コネクタのカバレッジ、データ品質、検索/ランキングのチューニングによって異なる場合があります。
特殊なメモリ/コンテキストレイヤーとして、チームはオーケストレーション、UI、およびエンドツーエンドのエージェントワークフローのために追加のツールを必要とする場合があります。

N71の使い方

1) N71にアクセスする: https://n71.ai/(「N71 — 未来を考える会社の脳」)を開きます。
2) サインアップフローを開始する: 「Get Started」をクリックし、https://n71.ai/auth?mode=signup のサインアップページに進みます。
3) 会社のシステムを接続する(共有コンテキストを作成する): チームがすでに使用しているツール/システムを接続し、N71が共有コンテキスト層として機能できるようにします(「すべてのAIエージェントに1つの共有コンテキストを与える」/「システムを接続する」)。
4) エージェント/ツールにMCPアクセスを有効にする: コンテキストが異なるエージェント/ツールに追従できるようにMCPアクセスを設定します(情報源にはClaude、ChatGPT、CursorからのMCPアクセスが記載されています)。
5) 最初の「Thought」を作成する: システムを接続した後、最初の「Thought」を生成/表面化します(サイトでは「数分で」できると主張しています)。
6) 出典に基づいた回答を使用する: N71が結果を提供する際、「Full provenance」機能を使用して、回答が出典に引用されるようにします。
7) 変更のプロアクティブフィードを監視する: プロアクティブフィードを使用して、質問する前に何が変わったかを確認します(「質問する前に表面化された変更点」)。
8) 事実が変更されたときにカスケード更新に依存する: 接続されたシステムで基礎となる事実が更新された場合、N71のカスケード動作を使用して、依存する事実がそれに応じて更新されるようにします(「カスケード — 事実が変更されると、依存する事実が更新される」)。
9) ベンチマークを通じてパフォーマンスの主張を検証する(オプション): N71が公開しているベンチマーク結果と方法論をhttps://n71.ai/benchmarksで確認します(MEMEベンチマーク 2026年6月12日~16日;検証用のダウンロード可能な質問が含まれます)。
10) チームの使用状況と展開のニーズに合わせて拡張する(オプション): 組織に合った運用モデルを選択します(チームシート、年間コミットメント/マネージドオプション、または情報源で参照されているエアギャップ/管轄区域に限定された階層を含むペリメーター展開)。

N71のよくある質問

N71は、「"先を考える会社の頭脳"」として位置づけられており、システムを接続し、インサイト("思考")を迅速に表面化することで、会社に共通のコンテキストを提供することを目的としています。

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