Just specify for your team
働き方を変えるのは、より強いAIではなく、チームを知るAIです。
Specifyは散らばったドキュメント・会話・決定・コードの文脈を一箇所に集め、何をAX(AIトランスフォーメーション)できるかを先に提案し、合意した仕事はエージェントチームが処理します。結果は再びワークスペースに残り、次の判断の文脈になります。
仕事は速くなったが、コンテキストは散らばった
チームは毎回、同じ背景をAIに説明し直します。ドキュメントはここ、決定はあそこ、コードの文脈はまた別の場所に散らばり、最も重要な「なぜ」はどこにも残りません。
コンテキストは一箇所に、AIは仲間として
Specifyは、散らばったドキュメント・会話・決定・コードの文脈を、人とAIが共に使うワークスペースメモリにまとめます。ここでAIは単なるツールではなく、同じコンテキストを理解し仕事を引き受ける仲間です。
提供する価値
知識を整え、AXを提案し、実行まで自動化します
Specifyは三つのステップでチームに価値を加えます。散らばった知識を最適化して保ち、その上で何をAX(AIトランスフォーメーション)できるかを提案し、合意したアクションを自動で実行します。
チーム知識の最適化・保守
ドキュメント・決定・コードの文脈を一つにまとめ、最新の状態に保ちます。整理にかかるコストを減らします。
AXの機会を提案
整理された知識をもとに、何を自動化し、AIへ移せるかを先に提案します。
AXアクションを自動化
合意した作業はエージェントがバックグラウンドで実行し、結果をワークスペースに残します。
Specify MCPで、コーディングエージェントがチーム知識を探索します
ビジネスの文脈は毎日変わります。良いプロダクト開発は、その文脈を正確に読むことから始まります。Specifyは中央の知識ベースとなり、Claude Code・Codex・ローカルエージェントがMCPで個人とチームの知識を直接探索できるようにします。使っているエージェントを変える必要はなく、同じ文脈をそのまま取り込みます。
Specifyが人とエージェントの共有知識ハブになります。
使っているエージェントとそのまま
Claude Code
ターミナルのコーディングエージェントがチームの文脈を参照します。
Codex
同じ知識ベースにMCPで接続します。
ローカルエージェント
個人とチームの知識を安全に探索します。
エンジニアリングとプロダクトが共に動くチーム
テックリード・エンジニアリングリーダー
新しいメンバーに同じ背景を繰り返し説明せずに済むよう、コード・ドキュメント・決定の文脈を一箇所にまとめたいチーム。
プロダクト・オペレーション
Notion・Slack・Linear・Jiraに散らばった進捗を一箇所で見て、何をAX(AIトランスフォーメーション)すべきかを先に提案してほしいチーム。
なぜSpecifyか
似た仕事をする道具はあっても、同じ位置にいる道具はありません
AIツールはそれぞれ強みが異なります。Specifyはチームのドキュメントとコードの文脈を一緒に扱い、その上で何をAX(AIトランスフォーメーション)すべきかを先に提案する点が違います。
エージェントを自分で作るプラットフォーム
他のアプローチ強力ですが、チームが自ら設計し設定する必要があります。
Specify登録した瞬間に使えるエージェントチームがすでに用意されています。
全社検索ツール
他のアプローチ散らばった答えを見つけますが、ドキュメントを一緒に書いて編集はできません。
Specify検索とリアルタイム共同編集が一つのワークスペースにあります。
コードだけを書くエージェント
他のアプローチコードは代わりに書きますが、チームの決定やドキュメントの文脈は知りません。
Specify同じコード文脈の上でチーム知識まで読み、そのエージェントに文脈を渡します。
手作りのLLMウィキ(Obsidian · Claude Code)
他のアプローチraw・wikiの構造を自分で設計し、保守スクリプトも自分で書く必要があります。
Specifyコネクターが自動で集め、AXスカウトが古い箇所を先に見つけ、チーム単位で共有して使います。
コントロールは常にチームの手に
許可した範囲の中だけ
エージェントは、チームが接続し許可したツールとデータにのみアクセスします。
すべての結果は記録に
エージェントが行ったことはワークスペースのドキュメントと編集履歴に残り、いつでも確認できます。
根拠のない引用は自動で降格
回答の出典表示が実際の根拠と一致しない場合、自動でプレーンテキストに降格し、存在しない根拠を引用したように見えないようにします。
ワークスペース単位で分離
データはメンバーシップと権限で保護され、検索自体がワークスペース単位で分離されるため、他チームのデータが最初から候補に入りません。










