失敗データを構造化
目的、仮説、手法、条件、観測結果、原因候補を登録。曖昧な失敗談ではなく、検索可能な研究データに整えます。
Core loop
失敗を登録し、評価し、AIで再利用する。
価値に応じてトークン付与
希少性、再現性、損失回避価値、証拠添付の有無でスコアリング。良質な投稿ほどAI利用権に変わります。
出典付きで対話回答
研究者の質問に対し、関連する失敗事例を根拠として提示。企業向けには非公開ワークスペースも想定できます。
Business model
個人利用は軽く、法人R&Dは深く。
無料枠で投稿を集め、有料プランではAI検索回数、専門家レビュー済みデータ、 非公開ナレッジベース、API連携を提供します。
Starter
¥0
投稿、基本検索、少量AIチャット
Researcher
¥2,980
月間トークン、詳細回答、失敗事例保存
Lab
Custom
非公開DB、監査ログ、チーム課金