Before
Schiftなし — 4ヶ所を別々に探す
- Slack RAG 評価結果124件。どれが最新?
- Gmail rag evalスレッド19個。火曜どこ?
- Notion RAG 評価3ページ — 全部去年。
- Drive rag eval pdfPDF 8個。どれが決定?
30分後、結局同僚にSlack DM。
こういうとき、最初に必要になります
すべての文脈を一つにつなぐ
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わずかな説明の違いでAIの結果が変わるとき
些細な言葉、抜けた背景の一行でAIが別の答えを返します。出典・根拠がなければ検証もできません。
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同じ説明を何度も繰り返しているとき
メンバーごと、会議ごと、AIごとに同じ文脈を書き直していませんか — 一度繋いで終わりにしましょう。
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AIごとに文脈を入れ直しているとき
ChatGPT、Claude、Cursorに似たような内容を貼り付け続けているなら。MCPに一度繋げばすべてのLLMが同じメモリ。
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なぜその決定をしたのか辿り直すとき
文書だけでは見えず、Slackの会話・PRコメント・メールまで合わせて見る必要があるとき。時系列の出典そのまま。
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せっかくの答えが埋もれていくとき
良い答えを見つけても次にまた同じ質問をすることになります。メモリに残れば次の人が引き継ぎます。
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新しいメンバーが早く追いつくべきとき
必要な文書と決定の背景を短時間で理解する必要があるとき。社内文脈を5分で検索。
Before / After
同じ問い、違う30分。
先週何を決めたのか辿り直すとしましょう。普通はこうなります。
シナリオ "先週のRAG評価の結果、どこで見たっけ?"
After
Schiftで一回 — 答えと出典が一緒に
"先週のRAG評価の結果、どこで見たっけ?"
legal-rag-sota-v2が通過 — Legal 54.7%、Qwen3-8B SOTAより+13.2pp。火曜に#engでjskangがまとめました。
Slack #eng · 火 14:32
Notion RAG Eval v2 · 昨日
GitHub PR #29 · 2日前
5秒。出典付き。