PromptQL

PromptQLとは？

Hasuraが開発したPromptQLは、個別のチャットセッションではなく、チームに共有の「頭脳」を与えることを目指したマルチプレイヤーAIプラットフォームです。Slack、ドキュメント、チケット、CRM、データウェアハウスのテーブルからコンテキストを取り込み、実際の業務の中で行われた修正を、再利用可能なチームの知識としてWikipedia風のWikiに蓄積します。ドキュメントを別途更新してもらう代わりに、PromptQLは日々の業務の流れの中から直接組織の知識を捉えるため、正確性とコンテキストは時間とともに劣化するのではなく蓄積されていきます。

主な機能

• 共有スレッド＆コンテキスト

  チームメンバーは共有されたAI会話スレッド内で作業するため、意思決定や修正、思考の過程が個別のチャットに埋もれることなく、全員に見える形で残ります。

• 自己構築型Wiki

  Slack、Google Docs、Snowflake、CRM、プロダクト分析データから、出典と改訂履歴付きのWikipediaのような知識ベースを自動生成・更新します。

• 修正から学習するモデル

  チームメンバーが回答を修正したり、データソースを明確にしたりすると、PromptQLはその修正を再利用可能なスキルやセマンティックモデルの更新に変換します。

• アクセス権限の管理

  社内チーム、顧客、外部の協力者ごとに共有Wikiへの可視性を変え、細かな閲覧・編集権限を設定できます。

• AI Analystエージェント

  複数のデータサイロを横断して推論し、結論を検証しながら、熟練アナリストのように不確実な点を指摘し、複雑なビジネス上の質問に平易な言葉で答えます。

• データアクセスとクエリプランニング

  構造化データ、非構造化データ、API経由のデータソースに接続し、検証可能なクエリプランを構築、再試行と自己修正によりハルシネーションを減らします。

ユースケース

• 解約リスク分析 : カスタマーサクセスチームは、利用状況の推移やサポートチケットの感情、チームが蓄積した知識を1つのスレッドで組み合わせ、更新リスクを素早く評価できます。
• ビジネスレポーティング : アナリストや事業担当者は、地域別売上などの正確で最新の数値を取得でき、過去のチームの修正内容に基づいて古いデータソースを自動的に補正します。
• アカウントコンテキストのオンボーディング : 新しいチームメンバーは、特定の顧客に紐づくSlack、CRM、プロダクト分析データを取り込むことで、数秒でアカウント全体のWikiを構築できます。
• チーム横断での知識共有 : サポート、エンジニアリング、カスタマーサクセスの各チームが同じスレッドで協業することで、重複した調査や同じ説明の繰り返しを防ぎます。
• リアルタイムの業務判断 : カテゴリーマネージャーや営業担当者は、分析チームのチケットキューを待つことなく、信頼できるビジネス上の答えを即座に得られます。

よくある質問