Graphtory

線を引くだけで、
業務プロセスが動くグラフDB になる。

工場の現場知識を、そのまま計算可能なコードへ。
アカウント登録不要、ブラウザのメモリだけで完結する次世代のプロセス・モデリングツール。

💸 完全無料 & 🔒 クラウド送信なし

グラフDBの「民主化」

工場の現場は、今でもExcelの図形や付箋と格闘しています。
Neo4jのようなグラフデータベースはプロセス改善の強力な武器になりますが、現場の担当者がCypherクエリを書くことはできません。

だから私たちは、誰もがホワイトボード感覚で線を引くだけで、
裏側で堅牢なグラフDBが構築されるツールを作りました。

3ステップで、現場の知識をコードに変える

Excelのようなお絵かきではない。制約があるからこそ、美しく計算可能なプロセスが生まれる。

Step 1

どれだけ動かしても、関係性は絶対に破綻しない。

キャンバスにノードを置き、線を繋ぐだけ。Miroのような自由な操作性を持ちながら、裏側では強固な「グラフ構造」としてデータが保持されます。どれだけ複雑なプロセスになっても、ノード同士の論理的な繋がりが切れることはありません。

GIF Animation 1 (破綻しない結線)

Step 2

誰が描いても同じになる、DAGの制約。

左からIn（入力）、右からOut（出力）という情報の流れをUIレベルで強制します。属人化しがちな「俺流のフロー図」を排除し、誰もが迷わず、同じ品質でモノと情報の流れ図（VSM等）を構築できます。

GIF Animation 2 (In/Outの制約)

Step 3

描いた瞬間に、矛盾を突き止め、演算する。

⚠️ 必要な情報が足りない（ショートフォール）などのIn/Outの不整合を瞬時に検知。
⏱️ マイルストーンから逆算し、最長所要日数（クリティカルパス）をリアルタイムに計算・ハイライト。
🖱️ 線にホバーするだけで繋がる両端のノードを強調。複雑なネットワークの解読をアシストします。

GIF Animation 3 (検知と演算)

Next Step

LLM時代の「最強のプロンプト」生成器として

GraphtoryからエクスポートされたJSONデータを、ChatGPTやClaudeなどのLLMに投げ込んでみてください。

「この業務フローを実現するためのデータベース設計書を書いて」「このプロセスを自動化するPythonスクリプトを書いて」——図を描くだけで、AI開発のための完璧なインプットデータが完成します。

{
  "version": "1.0.0",
  "domain": {
    "nodes": [
      {
        "id": "e5f6g7h8...",
        "label": "プロセスB",
        "inputs": ["組立品"],
        "outputs": ["梱包品"],
        "lt": 5
      }
    ],
    "edges": [...]
  }
}