huffl.aiの紹介
huffl.aiは、研究、分析、文書作成、協働的思考を行う知識労働者向けに設計されたAIネイティブなワークスペースです。ユーザーはテキスト、表、ダイアグラム、科学的グラフ、音声ノート、ホワイトボード形式の自由記述など、多様なコンテンツ形式を単一のキャンバス上で作成・整理・反復編集できます。従来のチャットベースAIとは異なり、huffl.aiではAIが会話ウィンドウ内ではなく、ユーザーの作業環境内に直接コンテンツを生成・編集します。
このプラットフォームは、主に知識を生み出すことを業務とする専門職を対象としています。具体的には、起業家、プロダクトマネージャー、学術および産業界の研究者、学生、アナリストなどが該当します。ウェブ検索機能がネイティブ統合されており、マルチモーダルな入出力（テキスト、画像、フローチャート、科学的可視化、音声、ホワイトボード）をサポートします。これは、ユーザーのワークフローに常駐し、コンテキストを維持しながら支援する拡張機能として位置づけられています。
主なポイント
- 直接AI編集：AIがチャットボックスではなく、キャンバス上に直接コンテンツを生成・修正・構造化します
- マルチモーダル対応：テキスト、画像、フローチャート、科学的グラフ、音声文字起こし、フリーハンドホワイトボード要素をサポート
- 統合型ウェブ検索：コンテキストに即したリアルタイム検索が、アプリケーションを離れることなく実行可能
- 複数モデル連携：Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.1、GPT-5 Nano、GPT-5 Mini、Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash、Gemini 2.0 Pro、Gemini 2.0 Flash、O3 Mini、Imagen 4 Fast、DALL-E 3、Whisper（Whisper Large含む）など、複数の大規模言語モデルおよび基盤モデルに対応
- 複数分野への適用性：戦略策定、技術文書作成、学術研究、プロダクト仕様定義、学習など幅広いユースケースで活用可能
- コンテキスト保持型永続性：生成されたコンテンツはセッション間で編集可能・参照可能であり、長期的な知識作業を支援
- モデル選択の透明性：タスク要件（例：処理速度 vs. 推論深度）に応じて、ユーザーが特定モデルを選択またはシステムが自動でルーティング
huffl.aiの仕組み
ユーザーは、新規作成またはテンプレートからキャンバス（空白または事前構成済みの作業領域）を開きます。自然言語によるプロンプトでAIと対話し、その指示に基づきキャンバス上にコンテンツブロックが直接生成・変更されます。例えば、「顧客獲得ファネルの各ステージを示すフローチャートを作成」という指示により、編集可能なフローチャートがドキュメント内に埋め込まれます。同様に、比較表、注釈付きダイアグラム、ミーティング音声の文字起こしなども、同一インターフェース上のネイティブオブジェクトとして提供されます。
システムは、タスクの種類、待ち時間要件、複雑度に応じて、動的にモデルを選択するか、ユーザーが手動で選択できるようになっています。ウェブ検索は、たとえば最新の出来事や外部データを参照するプロンプトにおいてコンテキストに応じて呼び出され、結果は引用情報や要約としてキャンバスに統合されます。すべての生成物は編集可能であり、プロンプトを最初から再入力することなく、反復的な改善が可能です。
主な利点と用途
huffl.aiは、多様な分野における体系的な知識作業を支援します。起業家はライブデータ連携を伴うピッチデッキや競合分析を起草します。プロダクトマネージャーは、AIが合成したフィードバックに基づき進化するPRD（製品要求仕様書）やユーザージャーニーマップを維持します。研究者は文献レビューのマトリクスを構築し、実験結果を可視化し、PDFをAI生成要約で注釈付与します。学生は概念マップ、フラッシュカード、講義音声の文字起こしを統合した学習支援資料を、単一かつ永続的な環境で作成します。また、ミーティング音声から注釈付き文字起こしとアクションアイテムを生成するクロスフォーマット翻訳や、テキストによる説明から動的グラフを生成する仮説検証にも対応します。モデル非依存のアーキテクチャにより、今後登場する新たな基盤モデルにも柔軟に対応可能です。
