Slashspace AI
Slashspace AIは、複数のモデルチャットを並行して実行し、ワークフローを分岐させ、情報源を添付し、ツール（MCPおよび統合経由）に接続しながら、すべてをデバイスにローカルに保存できるAIネイティブの無限キャンバスです。
https://www.slashspace.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年06月09日
Slashspace AIとは
Slashspace AI（旧Rabbitholes AI）は、散らばったAIチャットタブを、複雑な作業のための単一の整理された画面に置き換えるために設計された、キャンバスファーストのワークスペースです。線形チャットスレッドに思考を閉じ込めるのではなく、複数のAI会話、ドキュメント、出力を、ワークフローに合わせた空間レイアウト（例：ある領域で調査、別の領域で下書き、3番目の領域で編集）で配置できる無限のキャンバスを提供します。主要なフロンティアモデルをサポートし、Mac/Windows/Linuxで動作し、作業をコンピュータにローカルに保存することでプライバシーを重視しています。
Slashspace AIの主な機能
Slashspace AI（旧Rabbitholes AI）は、無限のAIネイティブキャンバスであり、散らばったチャットタブを1つの視覚的なワークスペースに置き換えます。そこでは、複数のAI会話を並行して実行し、探索を分岐させ、進行中にソースを添付またはドロップできます。フロンティアモデル、多段階の「ディープリサーチ」エージェント、およびMCPと1000以上のツール（メール、Slack、カレンダーなど）を介した統合をサポートし、プライバシーとオフラインアクセスのため作業をデバイスにローカルに保存します。また、Mac、Windows、Linux全体で画像生成とオプションのコーディングエージェントワークフロー（例：Cursor経由）も含まれています。
キャンバスファーストのマルチチャットワークスペース: 多くのAIチャットを空間キャンバス上に整理することで、調査、下書き、改訂がタブやスレッドに散らばることなく、視覚的にまとめて存在できます。
思考のためのブランチングとソース管理: 会話を分岐させ、ソースを選択的にドロップ/追加することで、以前の作業を上書きすることなく代替案を探索し、複雑なプロジェクトの一貫性を保ちます。
ディープリサーチエージェント: 数十のソースから調査結果を統合する多段階の調査ワークフローを実行し、質問から構造化された回答へより迅速に到達するのに役立ちます。
MCP + 1000以上のツール接続: Model Context Protocolサーバーと一般的なツール（メール、Slack、カレンダーなど）に接続することで、AIが1つのキャンバスからワークフロー全体で動作できます。
ローカルファーストのプライバシーとオフラインストレージ: すべてがコンピュータにローカルに保存され、プライバシーと完全にオフラインで作業できる能力のために設計されています。
フロンティアモデル + 画像生成 + コーディングエージェント: 最新のLLMにアクセスし、キャンバス内で直接画像を生成し、Cursor APIキーを接続することでオプションでコーディングエージェントを実行できます。
Slashspace AIのユースケース
学術および教育コンテンツの作成: 講師や教師は、コンテキストを組み立て、学習資料の複数のバージョンを生成し、1つのワークスペースで要約やクイズを繰り返し作成できます。
研究集約型分析と統合: アナリスト、コンサルタント、ライターは、詳細な調査を実行し、ソースを整理し、仮説と結論のために並行スレッドを維持できます。
製品および運用ワークフロー: チームはカレンダー、メール、Slackを接続してタスクを調整し、フォローアップを自動化しながら、計画とコンテキストをキャンバス上に保持できます。
ソフトウェア開発の計画とコーディングサポート: 開発者は、コード指向エージェント（Cursor経由）と並行してモデルチャットを使用し、変更を計画し、ソリューションを繰り返し作成し、技術的なコンテキストを一元化できます。
クリエイティブなアイデア出しとアセットの反復: クリエイターは、同じキャンバスでブレインストーミング、下書き、画像の生成/反復を行い、クリエイティブな方向性とバリエーションを整理できます。
メリット
キャンバスレイアウトにより、関連するチャット、下書き、ソースを1か所に表示することで、コンテキストの喪失を減らします。
ローカルファーストのストレージにより、プライバシーが向上し、オフライン作業が可能になります。
MCPと広範なツール統合（1000以上のツール）による強力な拡張性。
複数のフロンティアモデルに加えて、ディープリサーチと画像生成を1つのワークフローでサポートします。
デメリット
全機能（すべてのモデル、より高い使用量プール）は有料ティアの背後にあります。
ツール/モデルのパワーは、シンプルなシングルスレッドチャットインターフェースを好むユーザーにとって複雑さを増す可能性があります。
一部の高度なワークフローでは、最高の体験のために外部キー（例：Cursor APIキー / BYOKプラン）が必要になる場合があります。
Slashspace AIの使い方
1. デバイスにSlashspaceをインストールする: お使いのOS（Mac、Windows、またはLinux）用のSlashspaceをダウンロードしてインストールし、アプリを起動してキャンバスベースのワークスペースで作業を開始します。
2. 作業用のキャンバスを作成または開く: 新しいキャンバスを開始（または既存のキャンバスを開く）し、チャット、情報源、ツール出力を並べて配置できる中心的なワークスペースとして使用します。
3. キャンバスで最初のAIチャットを開始する: キャンバスにチャットボックスを追加し、プロンプトを開始します。異なるスレッド（例：調査、下書き、編集）には別々のチャットボックスを使用し、タブ間でコンテキストを失わないようにします。
4. 複数のAIチャットを並行して実行する: 同じキャンバスに追加のチャットボックスを作成し、異なる視点やタスクを同時に探索します（例：ブレインストーミング用、要約用、批評用）。ワークフローに合わせて空間的に配置します。
5. 必要に応じて最新モデルを切り替えるか使用する: タスクに合ったモデルを選択します（アプリはフロンティアモデルがリリースされるとアクセスをサポートします）。有料プランをご利用の場合は、より高速なプールと広範なモデルアクセスを利用できます。
6. 情報源をキャンバスに直接追加する: 作業資料（PDF、ウェブサイト、YouTube動画、スプレッドシートなど）をキャンバスに取り込み、調査、統合、下書き中にAIがそれらを参照できるようにします。
7. 多段階の統合にはディープリサーチを使用する: ディープリサーチワークフローをトリガーして、エージェントに多段階の調査を実行させ、多くの情報源を統合し、キャンバス内で結果を確認して反復します。
8. 外部ツール（メール、Slack、カレンダーなど）を接続する: ツール接続機能を使用して、Slashspaceを使用するサービス（メール、Slack、カレンダーなど）にリンクし、AIがキャンバス内からアクションを実行できるようにします。
9. MCP（Model Context Protocol）サーバー経由で接続する: MCPサーバーが利用可能な場合は、Slashspaceをそれらに接続して機能を拡張し、追加のツールやコンテキストプロバイダーをキャンバスに統合します。
10. キャンバス内で画像を生成し、反復する: 画像生成機能を使用してキャンバス内で直接画像を生成し、プロンプトを洗練し、バージョンを並べて比較することで反復します。
11. Cursor Agent経由でコーディングエージェントを実行する（オプション）: Cursorを使用している場合は、Cursor APIキーを接続してCursor Agentを有効にし、ソフトウェアタスクのためにキャンバス上で直接コーディングエージェントを実行します。
12. 作業をローカルでプライベートに保つ: キャンバスとデータがコンピュータにローカルに保存されていることを認識して作業します。必要に応じてオフライン/プライベートワークフローを使用します。
13. 使用状況に合ったプランを選択する: 軽い使用には無料プラン、月額使用量と広範なモデルアクセスが含まれるPro/Advancedプラン、またはBYOKと生涯アップデート付きの一括購入を希望する場合はLifetimeプランを選択します。
14. 必要に応じてクレジットまたはBYOKでスケールアップする: 含まれる使用量を超過した場合は、クレジットチャージを使用します。技術的なユーザーの場合は、BYOK（AdvancedおよびLifetimeで利用可能）を使用して、独自のプロバイダーキーで実行します。
Slashspace AIのよくある質問
Slashspace（旧称Rabbitholes AI）は、複数のAI会話を実行し、ツールやソースを接続し、空間キャンバス上でプロジェクトのコンテキストを整理できる、AIネイティブで無限のキャンバスです。
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