Tana、Supertagsでメモを実行可能な知識グラフへ変えた転換

TanaはSupertagsとknowledge graphでメモをtask・project・meetingへ変換するProductivity / Workflow platform。出典

Olav S. Kriken、Tarjei M. Vassbotn、Grim H. Iversenの3人は、Tanaを人間・チーム・コンピューターの働き方を作り直す会社として育ててきた。

公式company pageでは3人がそれぞれCEO/Founder、CIO/Founder、CAIO/Founderとして掲載されている。出典

\n\n## 紙のメモを越える

\n出発点にあったのは、メモを保存して終わりにせず、後からtaskやprojectとして再利用したいという発想だった。

Tana Outlinerは、ノートをnodeとして扱い、Supertagsで意味を付ける。

公式は「Notes are better when they turn into things」と表現し、情報を実行可能な単位へ変換する方向を示した。出典

\n\n## graphをworkflowへ

\nSupertagsとcustom feedsによって、同じ情報を検索・filter・dashboardへ組み替えられる。

自由なoutlinerと構造化されたデータベースの間を狙った設計だ。出典

\n\n## AIとの接続

\n2024年のFounder AMAでvisionと背景を説明し、2025年のpublic launch後はmobile、voice、AI機能を広げた。

2026年1月にはLocal APIとMCPを発表し、Tanaのgraphを外部AI toolのcontextにする道を開いた。出典

\n\n## 二つの製品へ

\n2026年3月、会社はteam向けの新しいTanaと既存のTana Outlinerを分ける方針を発表した。

ノートアプリの延長ではなく、会議中にAIが決定やtaskを作るagentic work platformへ進むための転換である。出典

\n\n現在のTanaは、単なるsecond brainではなく、知識を実行へ変換する場所を目指す。

Olav S. Krikenらの創業チームが選んだのは、機能を足すことより、graphを中心に入力・理解・実行を再接続する道だった。

TanaのPMFは、雑多なメモを後から検索するのではなく、入力時点でtask・project・personなどの型へ変換したい個人と小チームにある。

Supertagsはノートを構造化し、custom feedsは必要な情報を常時表示する。

公式はTanaをknowledge graphと説明し、現在は会議・AI・workflowまで接続している。出典

一方で、自由度の高さは初期設計コストにもなる。

紙のような単純メモだけを求める利用者より、情報を再利用して意思決定や実行につなげる利用者に深く刺さるプロダクトだと考えられる。

Supertags、nodes、saved views、voice、AI commandを一つのgraphに蓄積できるデータモデルが中核のmoatだ。

単機能のノートアプリより、長期利用で個人・チーム固有の構造が蓄積するほど乗り換えコストが生まれる。出典

ただしgraphの基本概念は模倣可能で、実際の防御力は蓄積データとworkflowの定着に依存する。

ネットワーク効果は現時点では中程度以下。

個人のgraphは直接ネットワーク化しないが、公開ページ、team workspace、MCP連携によって他者や外部toolへ接続する余地がある。出典

Tanaを使うチームが増えるほどテンプレートや実例は増えるが、必ずしも受信者が新規ユーザーになる強いviral loopではない。

情報を蓄積するだけでなく、task・meeting・projectへ変換したい個人、founder、product manager、researcher、小規模チームが主対象だ。出典

単純なtodoや共有文書だけが必要な組織、構造化の初期設定を避けたい利用者には過剰になり得る。

Supertagsという一つの抽象化で、メモ・DB・task管理を同じgraph上に置いたことが第一の要因だ。出典

AI chat、voice transcription、MCP、Local APIを後付け機能ではなくgraphの入口として統合し、既存の知識を外部AI workflowへ渡せるようにした。

Product Hunt受賞や公式ブログの継続更新は、communityとproduct-led growthの補強材料になる。出典

自由度の高いgraph設計は、初回ユーザーに「何をどう型付けするか」を要求する。

公式pricingでも高度なAI・連携機能は有料tierやcreditsと結び付いており、利用量が増えるほど料金理解が必要になる。出典

また、TanaとTana Outlinerを分ける戦略は、既存ユーザーへの説明とブランド整理を同時に要求する。

二つの製品の境界、データの扱い、AIの信頼性は今後も検証が必要だ。出典

初期はcommunityとcontentでSupertagsやknowledge graphの使い方を教育し、無料tierでgraph作成を始めてもらうPLG型だ。

公式ブログは新機能、MCP、voice、mobileの利用法を継続的に公開している。出典

現在はAI meetingとagentic workへ接続し、個人ノートからチームの実行基盤へ市場を広げている。

無料・Plus・Proのtierで入口を広く保ちながら、高度なAI creditsと連携を収益化する設計だ。出典

主要チャネル: content, community, product-led growth, integrations, youtube

新しい情報管理toolは、保存場所を増やすだけでは差別化しにくい。

TanaはSupertagsで入力を実行単位へ変換し、saved views・AI・MCPで再利用する一貫したworkflowを作った。出典

示唆は、AIを単独のchat画面にせず、ユーザーが既に蓄積した構造化データの上に置くこと。

日本向けでも、会議記録から稟議・タスク・顧客対応へつなぐ設計が有効だろう。

日本では議事録、稟議、案件管理が別システムに分かれやすい。

TanaのgraphとSupertagsを、会議メモから担当者・期限・意思決定を抽出するworkflowとして導入すれば、入力と実行の分断を縮められる。出典

ただし、企業導入では日本語音声の精度、データ保管場所、権限管理、既存グループウェアとの連携を要確認。