IPFactory Advent Calender 2025 最終日の記事です。
はじめに
emmaは「指示するだけで、AIが勝手に仕事してくれる」をコンセプトにしたサービスです。
emma (evaluable multi-modal agent)は、監査可能なマルチモーダルエージェントであり、
エージェント群がヒトの代わりに働くことを前提として設計されたAIネイティブプラットフォームです。
この記事では、emmaの機能について紹介していきます。
Playground
Playgroundはemmaのメイン機能です。
チャット形式でAIに指示を出すと、適切なエージェントが自動で選択され、タスクを実行します。
特徴
-
自然言語で指示
- Slackに今日の進捗を投稿して
- notionにレポートとして送って
のように普段の言葉で指示できます。
-
複数のエージェントが連携
タスクの内容に応じて様々なエージェントが連携しタスクを遂行します。 -
リアルタイムストリーミング
AIの思考過程や実行状況をリアルタイムで確認できます。
Integrations
emmaは様々な外部サービスと連携できます。
OAuth認証を使用しているので、ポチポチすればすぐ連携できます。
APIキーを直接入力する必要はなく、安全に接続できます。
（もちろんサーチ系のツールなどでapi keyを入れるだけのものもあります。）
対応サービス
| カテゴリ | サービス |
|---|---|
| コミュニケーション | Slack, Discord, Microsoft Teams, LINE |
| ドキュメント | Notion, Google Docs |
| 開発 | GitHub, Bitbucket |
| ストレージ | Box, Dropbox, Google Drive |
| プロジェクト管理 | Jira, Asana, Backlog |
| その他 | Chatwork, HubSpot, Airtable |
など（現時点で53サービスと連携）
Memories
LLMを使っていて「なんか違うんだよな...」と感じたことはありませんか？
取引先、社内、プライベート。
関係性が複雑になるほど、AIに説明するのは面倒になっていきます。
emmaのMemoriesは、この問題を解決します。
重要な情報を一度登録すれば、emmaが記憶。
次の会話では、その関係性を理解した上で対応してくれます。
エンティティの登録
エンティティとは、人、場所、プロジェクトなど、emmaに覚えておいてほしい情報のことです。
ちなみにデフォルトではユーザが登録されてます。
それではDuzzleに関して作成して行きましょう。nameやcategoryを入力し作成します。
そうするとDuzzleがノードとして作成されます。
この状態では僕との関係性はまだわかりません。ノードを繋いで行きましょう。
sorce,target,relationを選択してaddします。そうすると僕のと関係性が紐づきます。
さらに僕についてのメモリーを追加しました。
この状態でemmaに質問してみましょう。
ちなみにこれは何もない状態の時のemmaの反応です。
emmaの記憶構造についてなんとなくわかったでしょうか？
なぜ記憶機能が必要なのか
皆さんがプロジェクトに配属された時を想像してください。
社内の他部署のメンバー、顧客、パートナー企業...プロジェクトが大きくなるほど、
ステークホルダーの関係性は複雑になっていきます。
従来のAIでは、この複雑な関係性を理解させるために、毎回説明する必要がありました。
ユーザー ）田中さんにメール送って
LLM ）田中さんとは誰ですか？
ユーザー ）A社の営業担当で、プロジェクト〜の窓口をしている人です
LLM ）メールアドレスを教えてください
ユーザー ） 田中さんのアドレスは〜です。あと、CCに山田さんも入れて
LLM ）山田さんとは誰ですか？
これは極端かもしれませんがこんな感じになりますよね？
この場合、もしプロジェクトに田中さんが二人いたら終わります。
Emmaの記憶機能が解決すること
emmaは一度登録した情報を記憶し、次回以降は説明不要で理解してくれます。
- Project〜の田中さんに、来週の打ち合わせ日程をSlackで確認して
- 山田さんが作ったNotionの議事録を、関係者全員にメールで共有して
- A社との契約書をDropboxからダウンロードして、法務の佐藤さんに確認依頼して
人名、プロジェクト名、ツール、役割...これらの関係性をemmaが理解しているからこそ、
シンプルな指示で複雑なタスクを実行できます。
プロジェクト全体を理解するPMのように
関わる人物だけでなく、ドキュメント、スケジュール、課題、意思決定の経緯...プロジェクトに関わる全ての関係性を登録すれば、emmaはプロジェクト全体を完全に把握したPMのような動きができるようになります。
- 今週中に対応が必要なタスクを洗い出して、担当者にリマインドして
- 先週の会議で決まったことを踏まえて、次のアクションを整理して
- このIssue、誰に相談すべきか教えて
これくらい適当なこと言っても関係性を細かくMemoriesで定義すれば可能なんですよ。
仕事だけでなく、日常のアシスタントとしても
記憶構造はビジネスシーンだけでなく、プライベートでも活用できます。
- 家族や友人の誕生日、好みを記憶
- よく行くお店、過去に買ったものを記憶
- 自分の習慣やルーティンを記憶
あなたのことを理解しているパーソナルアシスタントとして、emmaが日常をサポートできるようになります。（プライベート用はもう少し開発しないと現実的じゃないけど。）
Evaluation
Evaluationページでは、AIの実行履歴を詳細に確認できます。
確認できる情報
Agent Steps（エージェントの動き）
どのエージェントがどの順番で動いたかを時系列で確認できます。
Tool Calls（ツール呼び出し）
各エージェントが使用したツール（Slack送信、API呼び出しなど）の詳細を確認できます。
入力パラメータと出力結果も見られます。
活用シーン
- デバッグ: 期待通りに動かなかった時に原因を特定
- 改善: AIの判断プロセスを分析して、指示の出し方を最適化
- 監査: 誰がいつ何を実行したかの記録
動かしてみるか
情報検索をさせてからslackへの通知をやってみます。
出力に関してはもう少し調整が必要ですが、まあこんな感じです。
ちなみに今回は詳しく説明しませんが、emmaにはEA2やTool Permissionsという機能があり、ユーザ、ツール関連の制御できるようになっています。
ツールに関しては現時点で382個もあります。
試しにslackを権限を全部切って実行してみます。
slackへの通知が失敗してますね。
まとめ
主な特徴のおさらい
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| Playground | 自然言語で指示、複数エージェントが連携 |
| Integrations | Slack, Notion, GitHubなど多数のサービスと連携 |
| Memories | AIがあなたを記憶、文脈を理解した対応 |
| Evaluation | 実行履歴の確認、デバッグや改善に活用 |
emmaには他にもいくつかの機能がありますが、またリリース後に紹介していきたいと思います。
リリース予定
正式リリースは2026年1月を中旬を予定しています。
年末休めないやん。
なんだよ忘年会って…働けよ
最後まで読んでいただきありがとうございました。