迎接 AI 成為「團隊一員」——結合內部系統整合、權限設計與陪跑支援的 AI 平台「AxMates」正式推出
LifePrompt 株式會社推出了 AI 平台「AxMates」，能透過 API 與企業內部工具整合並自主執行實際業務。其特點在於採用 MCP 進行嚴格的資料權限控管，並提供陪跑式的導入支援。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年3月29日 21:00
- 🔍 收集: 2026年4月1日 13:27（發表後64小時27分鐘）
- 🤖 AI分析完成: 2026年4月21日 09:57（收集後476小時29分鐘）
LifePrompt 株式會社（總部：東京都新宿區，代表董事：遠藤聰志）宣佈，自 2026 年 4 月 1 日起，將正式提供能與內部系統整合、並像團隊一員般推動業務直至完成的 AI 平台「AxMates」。
有別於 ChatGPT 等通用型對話 AI，AxMates 可透過 API 連接內部工具（Google Drive、Slack、freee、HERP 等），不僅能進行對話，還能肩負起資訊收集、起草、轉錄及執行定期任務等實際業務。在導入方面，我們採用「陪跑型」服務模式，與客戶共同進行權限設計，明確界定 AI 可存取的數據範圍以及獲准執行的工作限度。
---
背景：為何現在需要 AxMates？
隨著 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）的普及，許多企業正積極將 AI 應用於業務中。然而，來自第一線的聲音卻反映出以下挑戰：
1. 光靠聊天問答無法完成工作
通用型 AI 雖擅長回答問題，卻無法存取內部系統並在實際業務流程中運作。結果，依然需要人工將 AI 的回答複製並轉貼至其他工具中，無法免除手工作業。
2. 工作流程型工具容易淪為技術債
像 n8n 或 Zapier 這類工作流程自動化工具，對建立者而言固然強大，但容易產生屬人化問題，一旦關鍵人員離職便難以維護。此外，這類工作流程的架構是讓 AI 遵循人類定義的固定流程，因此當 AI 進化時，過去的定義反而會成為瓶頸，導致改善停滯。
3. 放行 AI 接觸內部數據的相關配套尚未跟上
儘管 AI 代理的導入日益普及，但對於「該開放哪些數據存取權限」、「自動執行的界線在哪裡」、「如何保護機密資訊」等治理機制的建立，在許多企業中仍處於未著手的狀態。
AxMates 的設計正是為了全面解決上述挑戰。
---
AxMates 的特色
1. 串聯內部系統，推動工作直至完成
可透過 API 與 Google Drive、Slack、Teams、freee、HERP、Notion 等內部工具整合。例如，只需在聊天中委託「彙整上個月的營收」，它便能從多個工具收集相關數據，並執行到依指定格式建立草稿的步驟。
2. 以自然語言知識保存業務邏輯
有別於工作流程型工具，它將業務步驟與規則以自然語言的知識（SOP）形式保存。即使不懂程式設計也能確認與修改內容，人員異動時的交接也非常容易。隨著 AI 變得更聰明，便能運用相同的知識展現更高品質的業務執行力，因此不會淪為技術債。
3. 採用 MCP（Model Context Protocol）進行權限設計
透過 MCP 機制，控管 AI 能存取內部哪些數據、進行何種處理以及可輸出至何處。不僅止於存取權限，還能實現如「可匯出統計結果但不可匯出個別數據」、「不在該頻道回覆包含機密資訊的內容」等處理與輸出層級的管控。
4. 跨越多個管道，以同一「人」的身份回應
可透過網頁聊天室、Slack、Microsoft Teams、電子郵件轉發、Chrome 擴充功能、排程啟動等多種途徑存取 AxMates。無論從哪個管道搭話...
有別於 ChatGPT 等通用型對話 AI，AxMates 可透過 API 連接內部工具（Google Drive、Slack、freee、HERP 等），不僅能進行對話，還能肩負起資訊收集、起草、轉錄及執行定期任務等實際業務。在導入方面，我們採用「陪跑型」服務模式，與客戶共同進行權限設計，明確界定 AI 可存取的數據範圍以及獲准執行的工作限度。
---
背景：為何現在需要 AxMates？
隨著 ChatGPT 等大型語言模型（LLM）的普及，許多企業正積極將 AI 應用於業務中。然而，來自第一線的聲音卻反映出以下挑戰：
1. 光靠聊天問答無法完成工作
通用型 AI 雖擅長回答問題，卻無法存取內部系統並在實際業務流程中運作。結果，依然需要人工將 AI 的回答複製並轉貼至其他工具中，無法免除手工作業。
2. 工作流程型工具容易淪為技術債
像 n8n 或 Zapier 這類工作流程自動化工具，對建立者而言固然強大，但容易產生屬人化問題，一旦關鍵人員離職便難以維護。此外，這類工作流程的架構是讓 AI 遵循人類定義的固定流程，因此當 AI 進化時，過去的定義反而會成為瓶頸，導致改善停滯。
3. 放行 AI 接觸內部數據的相關配套尚未跟上
儘管 AI 代理的導入日益普及，但對於「該開放哪些數據存取權限」、「自動執行的界線在哪裡」、「如何保護機密資訊」等治理機制的建立，在許多企業中仍處於未著手的狀態。
AxMates 的設計正是為了全面解決上述挑戰。
---
AxMates 的特色
1. 串聯內部系統，推動工作直至完成
可透過 API 與 Google Drive、Slack、Teams、freee、HERP、Notion 等內部工具整合。例如，只需在聊天中委託「彙整上個月的營收」，它便能從多個工具收集相關數據，並執行到依指定格式建立草稿的步驟。
2. 以自然語言知識保存業務邏輯
有別於工作流程型工具，它將業務步驟與規則以自然語言的知識（SOP）形式保存。即使不懂程式設計也能確認與修改內容，人員異動時的交接也非常容易。隨著 AI 變得更聰明，便能運用相同的知識展現更高品質的業務執行力，因此不會淪為技術債。
3. 採用 MCP（Model Context Protocol）進行權限設計
透過 MCP 機制，控管 AI 能存取內部哪些數據、進行何種處理以及可輸出至何處。不僅止於存取權限，還能實現如「可匯出統計結果但不可匯出個別數據」、「不在該頻道回覆包含機密資訊的內容」等處理與輸出層級的管控。
4. 跨越多個管道，以同一「人」的身份回應
可透過網頁聊天室、Slack、Microsoft Teams、電子郵件轉發、Chrome 擴充功能、排程啟動等多種途徑存取 AxMates。無論從哪個管道搭話...