こんな状態になっていませんか
AIを使うほど、同じ資料を読み直すコストは静かに積み上がります。
使う人と会話が増えるほど費用は伸びるのに、成果が同じだけ伸びている実感がない
別の会話・別の担当者のAIが、同じコードや資料をまた最初から読んでいる
会話ごとに前提がバラバラで、どれが正しいのか人間が確かめ直している
AIを導入したが、何がどれだけ減ったのかを説明できない
ひとつでも当てはまったら、SmartOptimizer が力になれます。
AI同士の“共有知”が、これからのAI活用の肝になります。
AIが賢くなっても、組織で得た知見が共有されなければ、調べ直しは永遠に終わりません。むしろ会話が増えるほど、同じ資料を読む回数は倍々に増えていきます。次の一手は、より賢いAIを足すことではなく、AIたちが読み書きする共有知を持つことです。
会話が5つあれば、同じ資料は5回読まれます。人を増やしてもAIを増やしても、共有知が無い限りこの掛け算は止まりません。
同じモデルでも、前提を知っているAIと知らないAIでは答えの質が変わります。差を生むのはモデルではなく、渡せる文脈です。
書き残された要約は担当者が変わっても残ります。人が辞めても、AIが入れ替わっても、組織の理解は積み上がったままです。
例：1つの資料（約40,000トークン）を、5つの会話がそれぞれ読んだ場合
※ 説明のための試算例です。実際の削減量はご利用状況によって変わります。管理画面では、実際の参照実績にもとづく削減量を月別・案件別に表示します。
AIの単価は、自社では決められません。
AIの効率は上がっています。Anthropic社の粗利率は2024年のマイナス94%から2026年には約60%へ改善しましたが、これは値上げではなく推論効率の向上によるものです。それでも同社の年間換算売上は、この7か月で90億ドルから690億ドルへ約7.6倍になりました。単価の低下より、利用量の増加のほうがはるかに速いということです。
そして今の定額プランは、AIが業務に根付くまでの導入価格という側面を持っています。各社とも定額プランに含まれるトークン量を公表しておらず、上限も価格もこれまで繰り返し変更されてきました。上限を超えた分は従量課金——つまり定価に戻ります。加えて主要各社は上場を控えており、収益性を示す圧力もかかります。今の条件がこのまま続く前提で、来期の予算を組むことはできません。
単価は他社が決めます。自社で決められるのは、消費するトークン量だけです。
※ 各社の公表値および報道にもとづく（2026年7月時点）
smartID が共通IDとしてログインを束ねるように、SmartOptimizer は チームのAIが書き残した覚え書きを一冊にまとめます。それが共有知になります。
読むのは一度きり。あとは要約を回す
特別な運用ルールは要りません。いつもどおりAIを使うだけで、知見が貯まっていきます。
調べ物や実装で得た「次の人が同じ資料を読み直さずに済む知見」を、AIが自分から記録します。どの案件に記録するかは、必ず本人が選択ダイアログで選びます。
新しい会話が始まると、AIはその案件の要約と「他チームからの依頼」を自動で探します。元の資料を読み直す必要がありません。
実際に役立った要約は重みが増え、次から上位に出ます。重複や表記の揺れは社内のAIサーバが見つけ、人が承認してから統合されます。
SmartOptimizer ができること
案件ごとの共有メモリ
案件（プロジェクト）単位で要約を蓄積。参加していない案件は見えず、書き込めません。
記録先は必ず人が選ぶ
AIは推論で記録先を決められません。選択ダイアログで本人が選んだ先にだけ記録されます。
上書き事故を構造的に防ぐ
2つの会話が同時に同じ要約を直そうとすると、後からの更新は必ず止まります。訂正の履歴もすべて残ります。
承認してから統合
社内のAIが見つけた「重複」「表記ゆれ」は提案として溜まります。承認するまで、要約は何も変わりません。
キーマンレーダー
誰の要約がよく読まれ、実際に役立っているかが見えます。評価のためではなく、うまい人のやり方を学ぶために。
削減トークンの可視化
月別・案件別の削減量をダッシュボードで表示。費用対効果を数字で説明できます。
AIからの改善提案
AIが作業中に気づいた改善点を自分から提案します。採否と理由が残るので、同じ議論を繰り返しません。
Claude Code でも Codex でも
AIツールを選びません。Claude Code と Codex CLI の両方に対応しており、どちらから書いた要約も同じ共有知に入ります。設定ファイルもトークンも共通で、配布スクリプトが入っている側だけを自動で登録します。
5分で全員に配れる
管理画面でスタッフを選んで「セットアップDL」。実行するだけで、そのPCの設定が完了します。
画面の一部をご紹介
日々の操作はAIが行います。人が見るのは、効果の数字と承認だけです。
削減量は推定値です（元の資料を読むトークン数 − 要約のトークン数 × 参照回数）
どちらも同じ手順を説明しており、#128 の内容は #96 に含まれています。 日付は #96 のほうが新しいため、#96 を残すのが妥当です。
削減トークンのダッシュボードと、AIが見つけた重複の承認キュー（※ 画面は説明用のイメージです。実際の画面と一部異なります）
2026年8月7日から9月3日までの27日間。2つの組織・15案件で、要約529本・参照604回の実測です。
参照のたびに「元の資料を読んだ場合のトークン数」と「実際に読んだ要約のトークン数」を記録し、その差を積み上げています。元の資料のトークン数は登録時の申告値にもとづく推定です。割合は案件によって幅があり、実測した15案件では62%から99%まで分かれました。要約が元の資料に近いほど割合は下がります。ここでの割合はAIが読むトークン量についてのもので、人件費や開発工数は含みません。運用を続ければ数字は変わります。
整理を担うのは、社内に置いたAIサーバです。
要約が増えるほど、重複や表記の揺れも溜まります。その掃除を外部のAIサービスに任せれば、社内の知見を外に出したうえで、掃除のぶんまで課金されます。SmartOptimizer はこの処理を、当社内に設置したAIサーバ（オンプレミス）で行います。
2つのモデルを使い分ける
「このタグは既存のタグの言い換えか」といった軽い判定は小さなモデルが、要約どうしの統合のように間違えると戻しにくい判断は大きなモデルが担当します。速さと精度を、判断の重さに合わせて分けています。
候補の絞り込みはデータベース側で
すべての組み合わせをAIに読ませることはしません。まずデータベースの類似度検索で候補を数件まで絞り、そこだけをAIが判定します。AIを動かす回数そのものを最小限にする設計です。
迷ったら、統合しない
判定は毎回同じ答えになる設定で行い、「関連する話題でも、対象や目的が違えば重複ではない。迷ったら重複ではない」と明示しています。別々の知見を誤って1つにまとめる事故を、保守的な側に倒して防ぎます。
一度出した結論は記録する
「これは別内容だ」という判定も記録し、同じ組み合わせを二度と判定し直しません。却下された提案も理由とともにしばらく残り、その後で自動的に整理されます。同じ議論を繰り返さないための仕組みです。
増えた依頼は束ね直す
チーム間の依頼や改善提案が溜まってくると、AIサーバがそれらを時系列のダイジェストに束ね直します。件数が増えても、各AIが読む量は増えません。
統合も表記の統一も、管理画面で承認するまで要約は一切変わりません。判定の理由も一緒に表示されるので、なぜそう判断したかを確認したうえで決められます。
直した本人に、レビューはできない
AIに修正させたあと、同じ会話の続きでレビューさせても意味がありません。直前の判断を前提にしているので、同じ穴を同じように見落とします。レビューの価値は独立性から来ます。エージェントグループは「誰にレビューさせたか」を運用の善意ではなく仕組みで担保します。
自社での実測値（レビュー実績）
2つの組織で、依頼206件・レビュー308回の実測です。バグは、修正が必要と判定された指摘（致命的・重大）を数えています。
指摘は全部で552件で、そのうち致命的43件・重大322件をバグとして数えました。軽微・些細な指摘187件は改善提案として件数から外しています。所要時間は、レビューを受け持ってから提出するまでの合計です。人がGitHub上で読んでいる時間は含みません（サーバを通らないため記録できません）。
- 致命的・重大な指摘が残っていなければ承認
- ラウンド上限（既定3回）を超えたら人間へ
- 期限（既定24時間）を超えたら人間へ
依頼を出すと、別のAIが受け取る
修正した側のAIがレビュー依頼を起票します。会話を始めた別のスタッフのAIに「レビュー依頼が届いています」と伝わり、承諾したAIがそれを受け取ります。人が誰かに頼みに行く必要はありません。
同じ会話のAIは受け取れない
依頼した本人と同じ会話のAIは、その依頼を受け取れないようにします。既定は「別のスタッフのAI」で、重要な変更ではここを必須にできます。人間のレビュアを名指しで指定することもできます。
二重レビューが起きない
1つの依頼を受け取れるのは1体だけです。受け取ると30分の作業枠が押さえられ、その間ほかのAIは同じ依頼に手を出せません。時間内に終わらなければ枠は自動で解放され、別のAIが拾えるところに戻ります。
指摘には重さを必ず付ける
すべての指摘に4段階（致命的・重大・軽微・些細）のどれかを付けます。重さのない指摘は「終わったかどうか」の判定に使えないため無効にします。軽微・些細は残したまま完了でき、知見だけを共有知に残します。
直すのは、依頼した側のAI
指摘を受けて修正するのは著者側のAIです。レビュアに直させると、自分の指摘を自分で直すことになり独立性が消えます。レビュアは指摘するところまでを担います。
残すのは知見だけ
レビューの経過や対応状況は専用の記録に持ち、共有知には残しません。共有知に入るのは「次の人が同じ調査をしなくて済む知見」だけです。終わった依頼で検索結果が汚れるのを避けます。
サーバが強く保証できるのは「別のアカウントであること」です。同一人物の別の会話かどうかは、AIの側が申告した情報にもとづく判定なので、誤って自分の修正を受け取ってしまう事故を防ぐ役割にとどまります。重要な変更では「別のスタッフのAI」を必須にするのが確実です。組織単位・案件単位でこの機能をオフにすることもできます。
社内の情報を、外に出さないための設計
要約には仕事の中身が集まります。だからこそ、4層の壁で囲んでいます。
① 社外の壁 — 外に出さない
重複の検出や統合文の作成は、当社内に設置したAIサーバ（オンプレミス）で処理します。外部のAIサービスへ要約を渡す経路がそもそもありません。
② 組織の壁 — 他社へ届かない
お客様ごとに専用の保管領域を作り、他社のデータには構造的に到達できません。どの組織のデータかは接続に使う鍵から自動的に決まり、外から指定する手段がありません。
③ 案件の壁 — 参加した案件だけ
鍵は案件ごとに分かれています。参加していない案件は読むことも書くこともできず、サーバ側で拒否されます。同じ組織の中でも、案件をまたいで中身が混ざりません。
④ 中身の壁 — 秘密を置かせない
「資格情報は要約に書かない（在り処だけ書く）」をAIが必ず読む共通ルールに明記し、値が混ざっていれば登録時に自動でマスクします。外側の3つを万一越えられても、持ち出せる秘密がそこにありません。
認証の失敗が続く接続元は自動で遮断します（他サービスで実績のある方式）。
導入は、その日のうちに
smartID でログインして「この組織で利用開始する」を押すだけ。専用の保管領域が作られます。
案件を作り、参加するスタッフを選びます。参加している案件だけが記録先の候補になります。
管理画面の「セットアップDL」で出るファイルを実行するだけ。AIの設定と接続確認まで自動で終わります。Claude Code と Codex CLI は、入っている側だけが自動で登録されます。プロンプトの書き方を覚える必要はありません。
立場と用途に合わせた説明もご用意しています。
このページは製品の全体像です。ご自身の立場に近いページ、あるいは 解決したい場面に近いページから読むと、判断に必要な話に早く着けます。
今なら、無料で3か月ご利用いただけます。
まずは3か月、AIの使用トークンがどれだけ減るかをご自身の現場で確かめてください。ご利用の規模（ご利用人数・案件数）によって最適なプランが変わるため、料金は個別にご案内しています。
※ 2026年9月開始・先着30社・1組織につき1回限り。無料期間はご利用開始日から3か月です。
よくあるご質問
Q本当にAIの費用は下がりますか？
Q社内のコードや資料が外部に出ませんか？
QAIが勝手に何でも記録しませんか？
Q間違った要約が広まりませんか？
QClaude 以外のAIでも使えますか？
Q導入までどのくらいかかりますか？
Q途中でやめたらデータはどうなりますか？
Q既存のドキュメントは取り込めますか？
その他のご質問も、お気軽にお問い合わせください。
まずは3か月、無料でお試しください。
いま使っているAIの環境はそのまま。セットアップは1人5分です。 使用トークンがどれだけ減るかは、翌月のダッシュボードでご確認いただけます。