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Gizzie消えていた「口頭の会話」を、会社の資産にする

これまで記録されてこなかった「口頭でのコミュニケーション」——お客様との会話や社内の打ち合わせ——を拾い上げ、会社の資産に変えるツールです。音声はローカルに文字起こしして蓄積し、記憶をイベントと結ぶ時系列カレンダーで保持。キーワードで会話どうしのつながりを見つけ、MCP を通じて AI にも接続します。

これまで記録できていた(テキスト)メールチャット資料契約ログ記録されてこなかった(口頭のコミュニケーション)お客様との会話社内の相談電話越しの一言Gizzie が拾い上げるローカルで文字起こし・蓄積 → 会社の資産に(🔒 端末内)時系列で保持(記憶 × イベント)初回商談見積提示契約前の相談契約キーワードで“つながり”を発見 → MCP で AI が手繰り寄せる
口頭の会話を拾い上げ、時系列で保持。キーワードでつながりを見つけ、MCP で AI が関連を手繰り寄せる。
The Essence — 核心

真骨頂 — 記録されてこなかった「口頭」を、会社の資産にする

この十数年で、会社のあらゆる情報はデータになりました。メール、チャット、資料、契約、システムのログ——テキストや構造化されたものは、ツールのおかげでほぼすべて記録され、検索でき、振り返れます。

ところが、ビジネスで最も大事なものが一つだけ、ずっと抜け落ちていました。お客様との会話、社内での相談、現場での雑談——つまり「口頭でのコミュニケーション」です。その場では確かに交わされ、意思決定や信頼を左右しているのに、終わった瞬間に消えてしまう。記録しようがなかったのです。

Gizzie は、この最後の空白を埋めます。話された言葉を拾い上げてテキストにし、会社の記憶として蓄積する。「誰が、いつ、どんなニュアンスで何を言ったか」まで残るから、会社はコミュニケーションの細部にまで目を配れるようになります。属人的だった会話が、引き継げる・振り返れる・活かせる資産に変わる——これが Gizzie の真骨頂です。

さらに Gizzie は、記憶を「イベント」と結びつけるカレンダーを備えています。会話はただのデータの山ではなく、いつ・どの出来事とともに交わされたかという時系列を保って蓄積される。だから「あの契約の直前、先方は何を気にしていたか」といった、時間軸に沿った振り返りができます。

そしてキーワード機能が、人間ひとりでは気づけなかったつながりを浮かび上がらせます。別々の会議で出た同じ言葉、複数の顧客に共通する懸念、時期をまたいで繰り返される話題——それらを Gizzie が結びつけ、MCP を通じてシステムや AI がその関連を手繰り寄せます。点在していた会話が、線としての意味を持ちはじめる。ここまで来て初めて、蓄積した口頭コミュニケーションが本当の「資産」になります。

Why we built it

なぜ作ったのか

会社には、IT ツールのおかげであらゆる情報がデータで残るようになりました。しかし振り返ると、最も重要な「口頭のやり取り」だけが記録の外にありました。商談での温度感、電話越しの一言、打ち合わせで交わされた合意——それらは担当者の記憶に閉じ込められ、退職や異動とともに失われていきます。

Gizzie は、この構造的な取りこぼしを解決するために生まれました。録音を渡すだけで会話をテキスト化・蓄積し、要点や ToDo に整理。しかもデータはローカルが基本なので、機密性の高い顧客情報も安心して扱えます。そのうえで MCP により AI に開放し、蓄積した会話を経営や営業の意思決定に活かせる状態をつくります。

Features

主な機能

口頭コミュニケーションの記録化

商談・会議・電話といった「消えてしまう会話」を文字起こしして蓄積。これまで記録できなかった領域を、検索できる資産に変えます。

要点・ToDo・合意の抽出

会話の音声から、決定事項・宿題・次回アクションを構造化して抽出。誰が何を約束したかまで残せます。

ニュアンス・温度感の可視化

誰がどのトピックに前向き/慎重だったか。数字に出ない機微まで拾い上げ、会社がコミュニケーションの細部に目を配れるようにします。

ローカル蓄積・機密安全

データはローカルが基本。顧客との会話や社内の相談を、外部に預けずに安全に蓄積します。

MCP で AI に接続

Gizzie は MCP サーバーとして動作し、Claude などの AI が蓄積した会話に直接アクセス。自社の文脈を理解した相談相手になります。

時系列カレンダー(記憶×イベント)

会話を出来事と結びつけ、時間軸を保って蓄積。「あの契約の直前に何を話したか」を、時系列に沿って振り返れます。ただのデータの山ではなく、文脈を持った記憶になります。

キーワードで“つながり”を発見

別々の会議で出た同じ言葉、複数の顧客に共通する懸念、時期をまたいで繰り返される話題。人ひとりでは気づけない関連を Gizzie が結びつけ、MCP 経由で AI がその糸を手繰り寄せます。

会話の横断検索・振り返り

「あの案件で何を約束したか」を過去の全会話から手繰り寄せ、引き継ぎや振り返りを一瞬で。属人化した記憶を組織の知にします。

Use Cases

使いどころ

01

顧客との会話を資産化

商談・電話での約束やニュアンスを記録として残し、担当者が変わっても引き継げる状態に。

02

社内コミュニケーションの可視化

打ち合わせや相談の積み重ねを蓄積し、会社が現場の細部まで把握。意思決定の質を高めます。

03

経営の壁打ち・振り返り

蓄積した会話を MCP で AI に接続し、自社の文脈を踏まえた相談相手に。判断の精度を上げます。

Overview

概要

対象
営業 / 経営 / チーム全般
記録対象
商談・会議・電話などの口頭コミュニケーション
出力
記録 / 要点・ToDo / 温度感 + MCP での AI 接続
記憶の持ち方
時系列カレンダー(会話×イベント)
つながり発見
キーワードで会話間の関連を可視化
データの置き場所
ローカル(端末内)が基本
AI 連携
MCP 経由(Claude 等)
ステータス
運用中
Tech Stack

技術スタック

MCP(Model Context Protocol)ローカル音声認識LLM(要約・抽出)時系列カレンダーキーワード関連グラフローカルナレッジストアClaude / AI アシスタント連携

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