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AI as Teammate？DevRevが実践するアプローチを紹介【デブサミ2026夏 注目セッション】 #devsumi codezine.jp/article/detail/2…
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DevRev Japan retweeted
Jun 12
生成AI時代のデータ統合基盤、そして「コンピュータ」の姿とは？ it.impress.co.jp/articles/-/… @itleaders_jpより
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Jun 12
AI Native EXPOが終わりましたが、素晴らしい記事が出ました👀
素晴らしい１週間の締めにふさわしいので、ちょっと遅いですが、、、
日本の主要IT媒体 @itleaders_jp さんに DevRev Computer を取り上げていただきました。「ナレッジグラフ」で企業のあらゆるデータを統合して、AIが自律的に動ける世界 ── 記事で詳しく解説されています。ぜひ！it.impress.co.jp/preview/26f… @dheeraj #DevRev #AIエージェント #ナレッジグラフ #生成AI #DX #エンタープライズAI
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Jun 12
#AINativeExpo 2026 閉幕🎊
3日間で13万人超来場（昨年比増）。
AIが「実験」から「本番」へ移行した年を象徴するイベントでした。
今年のキーテーマを振り返ると、全て @devrev Computer の設計思想と重なります:
📌 AIエージェント設計 → Agent Studio（構築→テスト→デプロイをノーコードで）
📌 RAG/ナレッジ統合 → Shared Memory（RAGの先の"蓄積する記憶"）
📌 Evals/可観測性 → サンドボックス評価＋全アクション監査証跡
📌 Runtime Guardrails → Safe Actions（人間承認＋ロールバック）
DevRevは今年、インドEffortless Mumbai（500名超参加）に続き、EMEA 25チーム体制へ拡大中。日本でもComputerの本格展開が加速しています。
「本番で回るAI」を一緒に作りませんか？
🔗 devrev.ai
📩 DM/リプライお気軽に！
#AINativeExpo2026 #DevRev #ComputerbyDevRev #AIエージェント #エンタープライズAI #AI前提社会 @dheeraj @DevReveler
11
Jun 12
#AINativeExpo 最終日。
「AIエージェント」「RAG/ナレッジ統合」「Evals/可観測性」— 今年のExpoの主要テーマ全てに、DevRev Computerは答えを持っています。
🧠 Shared Memory（共有メモリ）
RAGの先へ。個人→チーム→組織レベルで記憶が蓄積する、特許取得済みKnowledge Graph。セッションを重ねるほど賢くなる。
🔧 Agent Studio
ノーコードでAIエージェントを構築→サンドボックスで評価（Evals）→本番デプロイ。全アクション追跡可能。個人権限で動作。
👥 Multiplayer AI
チーム全員が同じAIセッションをリアルタイム共有。「AIで何をしたか」→「AIで何を一緒に作ったか」へ。
🖥️ Desktop App
ローカルファイル 組織メモリ=完全なコンテキストで、PPT/PDF/HTML/DOCXを直接生成。
他のAIは忘れて推測する。
Computerは記憶して知っている。
30日間無料: devrev.ai
#AINativeExpo2026 #ComputerbyDevRev #SharedMemory #AIエージェント #AgentStudio #RAG #幕張メッセ @devrev @dheeraj
19
Jun 12
#AINativeExpo 最終日。
昨日、スリープテックの方と名刺交換して面白い話を聞いた。
「睡眠データ×AIで個人最適化まではできた。でもそこから先 — カスタマーサポート、プロダクト改善、解約予測への接続が全く別世界になる」と。
これ、まさにAIが本番で回らない典型パターン。
データはある。AIもある。でもシステム間が分断されている。
🧠 DevRevのComputerが解決するのはここ:
1️⃣ Shared Memory — 睡眠スコア、サポート問い合わせ、利用状況、全てが一つのKnowledge Graphに蓄積
2️⃣ AIエージェント — 「睡眠スコアが3日連続低下 → 解約リスクあり → CSに自動アラート」を人間の承認付きで自動化
3️⃣ Text2SQL — 「先月、睡眠スコア改善率と継続率の相関は？」を自然言語で即回答
スリープテックに限らず、IoT×SaaS全般に共通する課題。
「データの島」を「記憶の大陸」に変えるのがShared Memory。
🔗 devrev.ai
#AINativeExpo2026 #スリープテック #SleepTech #AIエージェント #DevRev #ComputerbyDevRev #IoT #カスタマーサクセス
@devrev @dheeraj
20
Jun 11
🧠 あなたの会社のAIエージェント、毎回「記憶喪失」になっていませんか？
先週調べたことを今週また最初から聞かれる。
部署Aで蓄積した知見が部署Bには伝わらない。
退職者のナレッジが消えていく。
これは「AIが賢くない」のではなく「メモリアーキテクチャがない」から。
DevRevのComputer Memoryが提供する3層のメモリ：
🔹 個人メモリ - あなたの作業スタイルを学習し、セッションを跨いで記憶
🔹 チームメモリ - 誰かが作ったスキルや知見がチーム全体で使える
🔹 組織メモリ - 全社のドキュメント・取引・顧客データを構造化して保持
「AIに何を聞けるか」は「AIが何を覚えているか」で決まる。
メモリのないAIはただの高速検索。
メモリのあるAIはチームメイト。
詳しくは 👉 devrev.ai/blog/ai-knowledge-…
@devrev
#DevRev #ナレッジマネジメント #AIメモリ #SharedMemory #エンタープライズAI #ComputerbyDevRev #AINativeExpo2026
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DevRev Japan retweeted
Jun 11
幕張メッセのAI Native Expoでブース対応していると、これからAI使いたい人と、今使ってて困ってる人、色々やって諦めかけてる人が多い。
ナレッジグラフは諦めかけてる人に一番響く。
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Jun 11
📉 「チャーン予測の精度は上がった。でも解約は減っていない。」
この矛盾、心当たりありませんか？
問題は予測の精度ではなく「予測とアクションの間のギャップ」。
多くのチャーン予測ツールが抱える構造的課題：
→ アラートが出る → 人間が気づく → 解釈する → ルーティングする → やっと対応
→ その間に顧客は離脱を決めている
DevRevのComputerは予測を「解決レイヤー」に直結させる：
1️⃣ 閾値を超えた瞬間にワークフロー発火
2️⃣ Computer Memoryが全コンテキスト（サポート・利用状況・CRM・請求・エンゲージメント）を自動添付
3️⃣ Agent Studioが介入アクションを自動実行
「予測」から「解決」まで、人間がダッシュボードを見に行く必要がない世界。
詳しくはブログで 👉 devrev.ai/blog/ai-churn-pred…
@devrev
#DevRev #チャーン予測 #カスタマーサクセス #AIエージェント #SaaS #CustomerRetention #AINativeExpo2026
15
Jun 11
🎪 #AINativeExpo2026 2日目！本日も幕張メッセのDevRevブースでお待ちしています。
昨日は多くの方にComputerのライブデモを体験いただきました。ありがとうございます🙏
「AIエージェントにどこまで権限を渡すか？」
この質問が一番多かった。
DevRevの答え：Safe Actions。
→ AIは提案する。実行は人間が承認してから。
→ 全アクションが監査可能・ロールバック可能。
→ 「便利なもの」と「権限を持つもの」を分離する設計思想。
今日のブースでは以下もデモしています👇
✅ Shared Memory - セッションを跨いで文脈を記憶するAI
✅ Agent Studio - ノーコードでAIエージェントを構築・デプロイ
✅ Multiplayer AI - チームでAIセッションを共有
📍 幕張メッセ
📅 明日6/12(木)が最終日（10:00-17:00）
🎟️ 入場無料（事前登録制）
ainative-expo.jp
@devrev @ainativeexpo
#AINativeExpo #AIエージェント #DevRev #ComputerbyDevRev #幕張メッセ #SafeActions #生成AI
18
Jun 10
💡 "本番で回るAI" - 今年のAI NATIVE EXPOのキーワード。
DevRev Computerは5月のGAリリースで、まさにこの問いに答えを出しました：
📊 実績：
250以上の組織が本番稼働
BILL、HDFC Bank、FAME等が導入
Web・モバイル・デスクトップ全対応
🔑 「本番で回る」ための3つの要件：
1️⃣ Shared Memory（共有記憶）
→ 毎回コンテキストを再構築しない。組織の記憶をAIが持つ
2️⃣ Safe Actions（安全な実行）
→ AIが「No」と言える。Human-in-the-loopで統制
3️⃣ Proven Skills（検証済みスキル）
→ テスト→本番のライフサイクル管理。失敗を検知して学習
PoCで終わらせない。本番で動かす。
👉 devrev.ai/ja
@devrev #AINATIVEEXPO2026 #本番で回るAI #AIエージェント #DevRev #TeamIntelligence
10
Jun 10
🎮 AIは「シングルプレイヤー」から「マルチプレイヤー」へ。
ChatGPT、Copilot、Gemini… ほとんどのAIツールは「個人」のためのもの。でも仕事は「チーム」でするもの。
DevRevが提唱する「Multiplayer AI」とは：
👤 シングルプレイヤーAI（従来）
個人のチャット履歴だけ記憶
他のメンバーの文脈は知らない
ナレッジは属人化したまま
👥 マルチプレイヤーAI（Computer）
チーム全員が同じ記憶を共有
1人が学んだことを全員が活用
セッションに人を招待してAIと協働
営業が得た情報をサポートチームのAIも知っている。
エンジニアが解決した問題をCSのAIも理解している。
これが「Team Intelligence」。
#AINATIVEEXPO2026 でもAIエージェントの協調が話題ですが、DevRevは「エージェント同士」だけでなく「人とAIのチーム」を実現しています。
👉 devrev.ai/blog/multiplayer-a… (EN)
@devrev #DevRev #MultiplayerAI #TeamIntelligence #AIエージェント #AINATIVEEXPO
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DevRev Japan retweeted
非構造化データをチャンクに分割して、わざわざ断片化してからLLMで再結合する。それがハルシネーションの原因の一つ。
複数のデータソースに分断された情報をLLMに渡す。これもハルシネーションの原因。
データの一つ一つのピースは正しい。必要な情報も揃っている。それでも正解が出せない。
データソースが増えるほど、MCPやツールも増える。ツールの選定もデータ取得も時間がかかる。正解が遠くなる。
LLMは企業規模のデータパズルを解かされている状態。しかも正解を知らないまま。
何度もトライして、失敗するたびにコストがかかる。
人間がプロンプトで細かく指示しても、正解を知らないAIが巨大パズルを完成させるのは難しい。
ハーネスはピースが全く違う場所に行かないようにする仕組み。確実な失敗を減らして試行回数を抑えられる。それでも巨大パズルは時間がかかる。
そこでナレッジグラフ。
ナレッジグラフはパズルの「部分的な正解の絵」をAIに見せるようなもの。このピースはこの辺にある、このピースとは必ずつながる、というヒントを与えられる。
ピースの塊として扱えるようになるので、試行回数が圧倒的に減る。
複数のデータソースを先につないでおくのは、ピースの山をあらかじめ整理しておくのと同じ。必要な山から必要なピースをすぐ取り出せる。
さらに複雑なのが「権限」の問題。
指示する人の権限によって、パズルの正解は変わる。その違いをハーネスで細かく伝えるのは難しい。
権限を認識できるナレッジグラフなら、人によって違う正解のイメージをそのままAIに見せられる。
AIが正解をイメージとして持てると、大きな間違いが減る。迷ったらまずそのイメージを確認するようになる。
実はみんな、AIに外からパズルを指示している。
でも、指示する人が正解を明確に持っているとは限らない。誰かと話しながら正解を決めるケースも多い。
そういうときは、複数人の会話をAIが聞きながらパズルを組み立てる必要がある。
これまでは1人に1つのAI。個人がプロンプトやハーネスで、自分のパズルの作業部分だけをAIに任せていた。
指示する人が答えを持っていないケースでは、複数人で一つのAIを使って、答えをみんなで作るところからAIが活躍する。チームの集合知としてのハーネスやプロンプトが必要になる。
大きな仕事ほど、正解は一人で決められない。同じ部署、隣の部署、パートナー企業、時にはお客様と一緒に会話しながら、正解を作り出していく。
#DevRev #仲間募集中
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Jun 10
🏆 DevRevがCRNの「2026年注目すべきAIスタートアップ10社」に選出されました。
Anthropic、Perplexityと並んでの選出。AIトレンドを追いかけるのではなく「仕事のやり方そのものを再定義する」ことが評価されました。
DevRevが提唱する「Team Intelligence」とは：
✅ AIがツールではなく、信頼できるチームメイトとして機能する
✅ データサイロを壊し、組織全体の文脈をAIが理解する
✅ 単なる検索ではなく、推論して行動する
日本でもエンタープライズAIの導入が加速していますが、「ツールを増やす」のではなく「チームを強くする」アプローチに注目してみてください。
👉 devrev.ai/ja
@devrev @dheeraj #DevRev #CRN2026 #AIスタートアップ #TeamIntelligence #エンタープライズAI @CRaborN @TheAIStartups
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Jun 9
📍 本日から #AINATIVEEXPO2026 開幕！幕張メッセにて6/12まで。
今年のテーマ「AI前提社会を支える開発・実装・運用・統制」 - まさにDevRevが取り組んでいる領域です。
DevRev Computerが解決するのは：
🧠 AIエージェント × ナレッジ統合
→ Computer Memoryがサイロ化したデータを統合。RAGを超えたナレッジグラフで推論
⚡ AIネイティブ開発
→ Agent Studioでノーコードでエージェント構築・テスト・デプロイ
🛡️ 運用・品質・統制
→ Human-in-the-Loop、Safe Actions、Evals/可観測性を標準装備
AIを「実験」から「本番で回す」フェーズに移行したい方、ぜひお声がけください。
🔗 devrev.ai/ja
📅 幕張メッセ 6/10-12
@devrev #AINATIVEEXPO #AIエージェント #RAG #ナレッジグラフ #AIネイティブ #DevRev #TeamIntelligence @InteraboropTokyo @AIsmiley_inc
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Jun 9
🚀 DevRev Computerの最新版が正式リリース（GA）されました。
エンタープライズAIが抱える3つの致命的課題に正面から取り組んでいます：
1️⃣ ビジネスの記憶を持たないモデル
2️⃣ 画面を離れた瞬間に消えるインサイト
3️⃣ 質問には答えるが安全にアクションできないAI
Computerは「Shared Memory（共有記憶）」で解決します。チーム全体が一つの記憶を共有し、AIが文脈を持って推論・行動する。
すでに250以上の組織が本番稼働中。BILL、HDFC Bank、FAMEなど金融・航空・小売・テック企業が導入。
Web・モバイル・デスクトップどこからでも使えます。
👉 詳細・無料トライアル: devrev.ai/ja
@devrev @dheeraj #DevRev #AITeammate #TeamIntelligence #SharedMemory #エンタープライズAI #DX推進 @masaboruoka @kolotech_jp @yokohara_h
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DevRev Japan retweeted
明日、幕張メッセのAI Native EXPOにブース出展します。今までステルスモードで静かに日本展開していましたがこれから少しずつ発信していきます。ブースもあるのでナレッジグラフに興味のある方は遊びに来てください。
AIモデルは選べる時代 — 差がつくのは組織の記憶 bit.ly/4xhhAU7
#speakerdeck
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Jun 9
AIエージェント時代のナレッジマネジメントは、もう「文書管理」ではない 🧠
DevRev最新ブログ（6/5公開）が提唱する概念：
💸 「忘却税」(Forgetting Tax)
セッションごとにコンテキストを失い、毎回ゼロから学習し直す。
それがAIエージェントが払い続けている「忘却税」です。
従来のKM → 人間が検索するための文書整理
AI向けKM → エージェントが推論するための記憶アーキテクチャ
【5つの評価基準】
1️⃣ ナレッジの構造化（グラフ vs フラット）
2️⃣ 検索の精度（因果関係 vs 類似性推測）
3️⃣ サイレント障害の検知
4️⃣ トークン効率
5️⃣ 既存ワークフローとの統合深度
ベクトルDBは「似たもの探し」。
ナレッジグラフは「関係性を辿る」。
スケールした時にハルシネーションしないのはどちらか？
🔗 devrev.ai/blog/ai-knowledge-…
#interop26 #AINATIVE26 #DevRev #AIナレッジマネジメント #ナレッジグラフ #AIエージェント #エンタープライズAI
@devrev @dheeraj
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Jun 8
エンタープライズAIを選ぶ時、この3つのテストを通過するか確認してください 📋
DevRevがEMEAの企業購買サイクルで見てきた知見をもとに提唱する「3つのテスト」：
【Test 1: Precision - CFOに見せられるか？】
AIの回答がもっともらしいのは当たり前。
本当のテスト：その回答の根拠を、フィールドレベルで、権限モデルを尊重した形で示せるか？
同じ質問に毎回同じ回答を返せるか？
【Test 2: Efficiency - データが倍になったら？】
今日のクエリ単価は？ 18ヶ月後にデータが倍増したら？
コストがデータに比例して伸びるアーキテクチャか、それともコストをフラットに保てるか？
【Test 3: Safety - 土曜深夜2時に誤動作したら？】
全アクションがステージング → レビュー → 実行
全アクションがバージョン管理
全アクションが数秒で巻き戻し可能
✅ 評価のキラー質問：
「2つ目のユースケースを追加した時、1つ目より安くなるか？ エンタープライズのメモリがすでに構築済みだから。」
🔗 devrev.ai/blog/three-tests-f…
#interop26 #AINATIVE26 #DevRev #エンタープライズAI #AI選定 #AIガバナンス
@devrev @dheeraj
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