DevRev Japan

[DevRev Japan @DevrevJapan]

「データモデリングの“宗派争い”は終わった」

Joe Reis のこの記事、刺さりました。
Kimball vs Inmon、リレーショナル vs NoSQL、そしてナレッジグラフ…。30年続いた“どの手法が正義か”という縄張り争い。

でも前提が変わりました。これまでデータの消費者は「人間」だけだった。いまは人間とAI（機械）の両方が消費者です。

人間には解釈し��すさを、AIには推論できる文脈を。流派にこだわるのではなく、目的に応じて必要なものを混ぜて使う——記事の言う "Mixed Model Arts" の発想です。

私たちが knowledge graph で、構造化データも非構造化データも一つに束ねてきたのも同じ理由。サイロを壊し、人にもAIにも効くデータ基盤を作る。

宗派争いより、横断（cross-train）を。

🔗 https://t.co/CBIKhOXsNW

#DevRev #エンタープライズAI #データ基盤 #ナレッジグラフ

[chiruruai @chiruruai]

AIは「脳」じゃなくて「CPU」だった…！？🤯 ナレッジグラフで知能の定義が変わるレベルの進化が凄すぎて震えるわ…これまでの常識、完全に終わったかも。 #生成AI #技術革新 #DevRev

[Daisuke @mamesan]

DevRev の記事をインプレスの田口さんが書いてくれました。
AI/LLMになぜナレッジグラフが必要か？
DevRevではどうやって、既存データ/新規データからナレッジグラフを簡単に作成できるのか？がわかりやすく解説してあります。

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ニュージーランドのCXリーダー16人が"実際に"AIで何をやっているか――そして何がうまくいっていないか🔍
DevRevの最新記事は理想論ではなく現場のリアル。成果を出すチームとそうでないチームの差は「導入したAIツールの数」ではなく「顧客文脈の統合度」でした。
🟢 効いている: エージェント横のコパイロット（リアルタイムでナレッジ提示）
🔴 詰まる: ナレッジ品質、ガバナンス後付け、"雰囲気"での評���
日本のサポート/CS部門にもそのまま刺さる話です。
読む👇（英語記事 / 日本語版は近日公開）
https://t.co/VdPwwfILIc
#DevRev #カスタマーサポート #CX #AIエージェント #カスタマーサクセス

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「AIに何でもやらせれば便利」――本当にそうでしょうか？⚡
DevRevの新ブログ "Powerless by design"。直訳すると"設計として無力であること"。挑発的ですが、エンタープライズAIの信頼性の核心を突いています。
ポイントは"できること"より"させないこと"の設計。
✅ 権限の境界を最初に決める
✅ permission-awareに動く
✅ ガバナンスは後付けにしない
PoCは成功したのに本番で止まる――その原因の多くは、賢さ不足ではなく境界設計の欠如です。Computerは権限を���ったまま動く。安全に、できることだけを。
読む👇（英語記事 / 日本語版は近日公開）
https://t.co/3n7wmIoZz9
#DevRev #エンタープライズAI #AIガバナンス #AIエージェント
@dheeraj

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クラスメソッドさんの DevelopersIO に、DevRev を扱った記事が公開されました。タイトルは「AIナレッジ管理に必要なのはガベージコレクタかもしれない」。エンジニアなら思わず膝を打つ比喩です👇

🗑 GC（ガベージコレクタ）の発想をナレッジ管理に
プログラミングのGCは、不要になったオブジェクトを自動で回収し、開発者の負担を減らしてくれます。これをナレッジに当てはめるとどうなるか——という話です。

⚠️ "Garbage In, Garbage Out" 問題
古い仕様書、過去の暫定対応が正式手順のように残っている…。そんな"賞味期限切れ"の情報をAIが回答根拠にしてしまうと、信頼性は一気に落ちます。ナレッジにも寿命がある、という視点です。

🧭 ただしメモリのGCとは判断基準が違う
ナレッジの場合、「到達可能か」だけでは足りません。
・正確性（今も正しいか）
・適切な公開範囲（誰に見せるべきか）
・責任者の明確性（誰のものか）
これらをメタデータとして管理する必要があります。

DevRev の Knowledge Base / Article 機能は、所有者・状態・公開範囲といったメタデータでナレッジの"寿命"を可視化。AIが参照すべき情報を健全に保ちます。記事では「DevRevは魔法のGCではなく、人間の判断を支える基盤」と的確に整理されています。

AI導入の本当の勝負は"つないだ後"。👏

記事全文 → https://t.co/C5QjYqlJ5N
DevRev → https://t.co/ebV5Px4ckw

#DevRev #ナレッジマネジメント #AIエージェント #��ンタープライズAI #DevelopersIO
@devrev @classmethod

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インプレス IT Leaders に DevRev の解説記事が掲載されました。タイトルは「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？」。

この記事、Computer というプロダクトの本質を一番うまく言語化してくれています。キーワードは「ノイマン型コンピュータのアナロジー」。分解するとこうです👇

🧩 メインメモリ ＝ ナレッジグラフ
企業のシステムやSaaSに散らばる構造化・非構造化データを、ノード（頂点）とエッジ（辺）の形で1つに統合。これがAIが参照する"作業記憶"になります。

⚙️ CPU ＝ LLM（大規模言語モデル）
ナレッジを処理するのに最も適した"演算装置"としてLLMを据える。

🖥 そして全体 ＝ Computer
「主メモリ（ナレッジグラフ）上のデータを、CPU（LLM）で処理する」——これこそが生成AI時代のコンピュータだ、という発想です。

従来のDWHやデータレイクが「人が検索するための倉庫」だったのに対し、ナレッジグラフは「AIエージェントが自律的に動くための基盤」。ここが決定的な違いです。

記事全文（無料会員登録）→ https://t.co/ZFJHc5p6IR
DevRev について → https://t.co/ebV5Px4ckw

#DevRev #ナレッジグラフ #AIエージェント #エンタープライズAI #DX推進
@devrev

[Developers Summit（デブサミ）🏔 翔泳社 CodeZine主催エンジニアイベント @devsumi]

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 https://t.co/oGa9e2FxHR

[Takanori Suzuki @takanorisuzuki]

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？ https://t.co/0APNXkYPoQ @itleaders_jpより

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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！https://t.co/r7P9cGm8RT @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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#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？
🔗 https://t.co/RqstR9yBVu
📩 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

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#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��+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: https://t.co/RqstR9yBVu
#AINativeExpo2026 #ComputerbyDevRev #SharedMemory #AIエージェント #AgentStudio #RAG #幕張メッセ @devrev @dheeraj

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#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���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。
🔗 https://t.co/RqstR9z9L2
#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

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🧠 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 👉 https://t.co/EEMtY0JqRc
@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

[Takanori Suzuki @takanorisuzuki]

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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📉 「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 👉 https://t.co/FeDdnfWPPM
@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

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🎪 #AINativeExpo2026 2日目！本日も幕張メッセのDevRevブースでお待ちして��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）
https://t.co/f1YKm0ift7
@devrev @ainativeexpo
#AINativeExpo #AIエージェント #DevRev #ComputerbyDevRev #幕張メッセ #SafeActions #生成AI

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💡 "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」��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。
👉 https://t.co/ebV5Px3EuY
@devrev #AINATIVEEXPO2026 #本番で回るAI #AIエージェント #DevRev #TeamIntelligence

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🎮 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
���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。
👉 https://t.co/CyFQP6S877 (EN)
@devrev #DevRev #MultiplayerAI #TeamIntelligence #AIエージェント #AINATIVEEXPO

[konchangakita @konchangakita]

#AINaitveEXPO2026