自動でタスク化
会話が、そのまま仕事になる
- Slackで依頼した瞬間から、Katasuが仕事として捉える
- タスクを別のツールに転記する必要はありません
組織の待ち時間を見える化するツール
依頼した仕事、
止まっていませんか？
仕事が生まれるSlackで、仕事の「今」を見える化。
人とAIがKatasuで仕事を片す仕組みへ。
仕事が生まれる場所と、
仕事を管理する場所をひとつに。
仕事の状態の可視化
仕事の「今」が自然に見える。
- 誰がもっていて、いつまでで、今どうなっているか。
- Slack上の仕事の状態がひと目で把握
仕事が停滞しない
仕事が、止まったままにならない。
- 期限や状態に応じて、Katasuがリマインド
- 圧迫的な「どうなった？」を人がやらなくてもいい
仕事を前に進める、気の利く機能
メモから、
仕事をまとめて作成
議事録をまとめ、タスクにします。
タスクを一括抽出
文章や資料から複数のタスクを抽出します。
⌕ 添付抽出する
自分の仕事が
ひと目でわかる
担当や期限のある仕事を、ひとつの場所で確認できます。
今日やること
プロジェクトA
- 提案資料作成
- 営業メール送付
プロジェクトB
- 先方にアポ確認電話
CLIを活用して、
AIに仕事を渡せる
AIに任せたい仕事を渡して、次のアクションにつなげます。
仕事は、タスクだけでは進まない。
仕事を進めているのは、会話と意思決定です。
AIによって、仕事の実行は速くなりました。
一方で、確認や承認を待つ時間は、まだ多く残っています。
Katasuは、仕事がどこで、なぜ止まっているのかを整理します。
誰の判断が必要なのか。判断するために、何が足りないのか。
必要な情報はAIが集め、人は判断に集中できるようにします。
依頼
1日
実行
1週間
人の確認・承認
待ち時間約1週間
※ 仕事の進み方の一例です
「誰に聞けば良い？」から
「何が分かれば決められる？」へ
※ 順次公開中
AIが仕事を実行できるようになっても、
何を目指し、どこまで任せるかは、人が決めなければなりません。
Katasuは、仕事の状態やこれまでの判断をもとに、
いま、人が決めるべきことを問いかけます。
意思が決まれば、実行はCodexなどのAIエージェントへ。
Katasuは、人の判断とAIの実行をつなぎます。
セキュリティ体制
データの取り扱い
Slackのメッセージ本文は
Katasuに保存しません- 担当者・期限・状態など
必要な情報のみ保存
- 必要な時にSlackから最新の
会話を取得
AIとのデータ利用
- KatasuのAIモデル学習には
利用しません
- 利用しているAI事業者を公開
任意のAPI登録（現在実装中）
データの安全性
- 保存データをAES-256で暗号化
- 通信をTLSで暗号化
- プライベートチャンネルは
参加メンバーの権限に沿って表示
よくある質問
他のタスク管理・リマインダーツールとの違いはなんですか？
多くのタスク管理ツールでは、仕事が生まれるは場所と管理する場所が分かれているため、形骸化するという課題があります。
リマインダーツールが「登録されたタスクを追う」にのに対して、KatasuはAIが会話から仕事の「今」を捉え、状態の変化を追います。
利用人数はどのように数えますか？
Katasu上でタスクを確認・編集したり、タスク管理に参加するメンバーが利用人数としてカウントされます。
一方で、接続したSlackチャンネルの会話は、Katasuを利用していないメンバーの投稿も含めて追跡対象となります。
チーム全体の仕事はどのように把握できますか？
Slackの会話から生まれた仕事を、カンバン型の表示で、「誰が何を持っていて、どの仕事が止まっているのか」を会話を探し直さずに把握できます。
今後複数のチャンネルをグループするプロジェクト機能を追加する予定です。
AIの利用枠に達するとどうなりますか？
Slackのメッセージを編集すると、タスクも更新されますか？
すでに作成されたタスクが、Slackメッセージの編集にあわせて自動的に書き換わることはありません。
KatasuはSlackのメッセージ本文そのものを保存せず、必要な時にSlackのから最新の会話を取得します。
CodexやClaudeCodeなどのAIエージェントから利用できますか？
Katasu CLIを使って、タスクの確認や更新をターミナルやAIエージェントから行えます。
JSON出力にも対応しているため、CodexやClaude Codeなどのエージェントからも利用できます。
CLIの使い方を見る