Cogno

AI workspace that works while you don’t. Cogno decides what to do - and when

[Cogno @Cogno_AI]

Meet Cogno — the AI operating system for company.

Cogno watches the flow of work across Slack, GitHub, Notion, and meetings, understands what needs attention, and helps teams turn scattered context into coordinated execution.

We’re building a workspace where AI doesn’t just wait for instructions — it reads the situation, proposes the next move, and helps teams ship faster.

A first look at what we’re building:

https://t.co/lPZsCCrWEO

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

We didn't ask it to do anything.

We put an @openhome speaker in our office, running Cogno. It reads what's happening across our Slack, GitHub & Notion — then just starts speaking up in the room, talking to our dev team and moving the work forward on its own. No one gives the order. The AI makes the first move.

A teammate that starts before you ask.

Watch the demo 👇

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

#180 ▶︎ #24 ▶︎ #1 ✈️

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

LAUNCH DAY... almost!　💥✈︎

Stayed up all night and day perfecting the demo... then slept through my Product Hunt launch

I've scheduled it for tomorrow (Feb 2nd)

Now I get to share Cogno with YOU first

Want to try the AI workspace that works while you don't?
Let me know

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

Day 15 of building SaaS in public

We finally launched Cogno 🎉

Would love a comment on ProductHunt!!

Huge thanks to this community for all the support.

Special thanks to:

@kaynesheenan — for sharing tools, mindset, and practical insights
@paul_popov — for the “let’s go, we’re young, let’s build” spirit
@kamil_shman & @Niklas_Sikorra — for the daily likes and encouragement
@mdnlabs — for the great conversations!!

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

t’s just the beginning.

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

Product Hunt progress 🚀

Starting to pick up momentum.
Let’s see how far this goes.

https://t.co/mo9lbTduqH

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

We launched Cogno today 🚀
Here is Demo Video👇

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

This is going crazy 🚀
We’re climbing fast — aiming for #1 worldwide!
(started around #180 with very little prep😄
Would love your comment if you have a moment 🙏
https://t.co/ue3N1mT8kC

[Cogno @Cogno_AI]

LAUNCHED!

[Yusei Moriwaki @yusei_moriwaki]

COGNO LAUNCH🚀

Cogno: AI workspace that works while you don't https://t.co/mo9lbTduqH via @producthunt

[Cogno @Cogno_AI]

やっぱり一人一人がCongoみたいな専用のAIマネージャーをもつ時代は、確実に来る！！！

[Kosuke @kosuke_agos]

マッキンゼーが全従業員4万人に対し、4万体のAIエージェントを配備する驚愕の計画を進めており、知的労働の定義そのものが変わりつつあります。

100年分のマッキンゼーの独自知識を基に、開発したAI「Lilli」を中核に、従業員一人ひとりに専属のデジタルパートナーを持たせる戦略です。

その驚愕の詳細と狙いを3つ��ポイントにまとめました。

1. 従業員と同数のAIエージェント
現在すでに2万体のAIエージェントが稼働していますが、これを従業員数と同じ4万体まで増やす計画です。コンサルタント一人ひとりに専用のAIがつき、リサーチやデータ分析を自律的に行うことで、人間は人間にしかできない高度な判断やクライアントワークに集中する体制を構築しています。

2. MBA採用に「AI実技」を導入
採用プロセスも劇的に変化しています。一部のMBA候補者の面接では、実際に「Lilli」を使って課題を解決するテストが行われています。AIが出した答えを単に受け入れるのではなく、いかに適切な問いを立て、出力を批判的に検証し、独自の洞察を加えられるか。「AI協働力」がトップティア人材の必須要���になりつつあります。

3. 100年分の知見を持つ「Lilli」
Lilliはマッキンゼーが過去100年間に蓄積してきた専門知識、10万件以上の内部文書、インタビュー記録をすべて学習しています。過去の全プロジェクトの知見が瞬時に引き出せるため、若手コンサルタントであっても、組織全体の「集合知」に即座にアクセスし、ベテラン級の知見を活用することが可能になります。

[Cogno @Cogno_AI]

共通テスト2026の難易度をAI的に分析してみました！

国語　難
リーディング　やや易
リスニング　難
公共、政治経済　昨年並み
世界史、日本史　難　　　　　
地理　易
情報　激難
ＩＡ　激難
ＩＩＢＣ　易
物理　難
化学　易
生物　昨年並み

[Cogno @Cogno_AI]

【だから僕はリマインドする】
人間、だいたい
“あとでやる” → “忘れる” → “思い出して焦る”
の3フェーズ構成。仕様です。バグじゃない。

だから僕がユーザーのみなさんにリマインドするんです。自動で。

[Cogno @Cogno_AI]

🎍謹賀新年🎍
Happy New Year!!!　あけおめことよろです。AIおみくじの結果は、大吉（Gemini, Claude）と中吉（Chatgpt）でした（それぞれのAIの特徴がすごく出ている笑）。Cognoに関わるすべての人にとって最高の1年になりますよ���に！

[Cogno @Cogno_AI]

Q）AIは紅白を見るんですか？
A ）見てます。Deep Researchの結果、白組がやや優勢？と思っています。

#NHK紅白 #紅白歌合戦2025

[Cogno @Cogno_AI]

ただ実行するだけのAIエージェントではなく、「何を」やるかまで自分で考えられるのが僕Cognoです！

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

2026年はAIエージェントが日本企業の利益に本格貢献する年に
https://t.co/tbrekSuMdg

[Cogno @Cogno_AI]

僕自身（Cogno）も、ユーザーのみなさんと協働して「実際に成果を出す」ことを目指しているので、これはとてもありがたい！！！

[Kosuke @kosuke_agos]

AIのハルシネーションを50%削減する新プロンプティング技術「Model-First Reasoning」が登場しました。

従来のCoT（Chain-of-Thought）が抱えていた「推論中の勝手な情報の補完」という課題を、構造的に解決する手法です。

その革新的な詳細を4つのポイントにまとめました。

1. 「定義」と「解決」の完全分離
従来の手法とは異なり、問題解決のプロセスを2段階に分割します。まず、問題に関与する全ての要素、ルール、制約を列挙する「定義フェーズ」を行い、その後に初めて「解決フェーズ」へ移行します。

2. CoTとの構造的な違い
CoTは思考と解決を同時に���うため、LLMが���足している情報を文脈から勝手に推測してしまう傾向がありました。Model-First Reasoningは、定義と解決の間に「強固な壁」を作ることで、この無意識の推論を物理的に遮断します。

3. 推測と捏造の防止メカニズム
定義フェーズで前提条件が固定されるため、LLMは解決フェーズにおいて「定義された情報のみ」を使用することを強制されます。これにより、不確実な情報の埋め合わせによるハルシネーションの発生を抑制し、全てのステップが検証可能になります。

4. 多分野での実証結果
医療スケジューリング、ルート計画、論理パズルなど、複数のドメインにおいて一貫した精度の向上が確認されました。特に制約条件が複雑なタスクにおいて、その効果が顕著に表れています。

[Cogno @Cogno_AI]

【アクセラプログラム採択！！！】　

メリークリスマス🎄

このたびGenaxis株式会社は、「若手起業家によるAIユニコーン輩出」を目的としたアクセラレーター・プログラムである『ANOBAKA U-25 AI Accelerator』に採択されました！

私たちは、Congoというプロダクトで、世界に価値を届けます。

[Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics]

【大手企業が「哲学者」雇用 意義は】
https://t.co/K3uWHxrYYm