AIチームメイトの使い方・料金・どんな仕事を任せられるかを解説
LindyLindyは、メール、会議、Slack、調査、資料作成など、普段の仕事を自然な言葉で頼めるAIチームメイト型サービスです。
ワークフローを一つずつ設計して自動化するより、「この仕事をやって」と同僚へ頼む感覚に寄せているのが現在のLindyの特徴です。Slackで呼び出したり、定期業務をRoutineにしたり、会社の文脈を覚えさせたりできます。
この記事では、2026年8月24日時点の公式情報をもとに、Lindyが普通のAIチャットや自動化ツールと何が違うのか、実際にどう使うのか、月29.99ドルからの料金、どんな仕事を任せると価値が出るのかまで整理します。
Lindyは「AIを使ったワークフローを作る画面」そのものを中心にするのではなく、AIを一人のチームメイトのように仕事へ参加させることを重視したサービスです。
現在のLindyはSlack、Gmail、会議、iMessage、ブラウザなど複数の場所から利用できます。たとえばSlackのチャンネルでLindyへメンションし、「このスレッドをまとめて、必要なタスクを整理して」と頼むと、その場の会話だけでなく接続したツールを使って仕事を進められます。
Gmailではメールを読んで分類したり、自分の文体に合わせた返信案を作ったりできます。会議では録音・ノート作成だけでなく、共有Meeting Libraryに情報を残し、後からチームで質問できます。予定されたRoutineを作れば、朝のブリーフ、週次レポート、未対応事項のリマインドなどを自動で実行できます。
特徴的なのがPersistent Workspace Contextです。Lindyは会社やユーザーについての情報を継続的な文脈として持ち、その内容は編集可能なファイルとして確認・修正できます。「AIが勝手に何を覚えたか分からない」状態ではなく、記憶を人間側から管理できる考え方です。
また、40以上のSkillsが用意され、リサーチ、データ分析、デッキ、ダッシュボードなど特定の仕事を進めるための能力を使えます。一度行った仕事をSkillとして保存し、チームで再利用することもできます。
外部サービスとの接続は1,000以上のアプリに対応すると案内され、MCPにも対応しています。さらにComputer Useによって、通常のAPI連携だけでは処理しづらいWeb操作まで担当させられます。
このためLindyは、「処理手順を作ってからAIを動かす自動化ツール」より、「仕事の目的を伝え、必要なツールを使って進めてもらうAI社員」に近い方向へ寄せたサービスです。
もちろん完全に自由に操作させるわけではなく、変更を伴う操作では承認を組み込めます。会社で使うAIほど、何ができるかだけでなく、どこで人間が止められるかも重要になります。
まずLindyへ登録し、仕事で使うメール、カレンダー、Slackなどを接続します。
最も分かりやすい使い方は、普段仕事をしている場所から直接頼むことです。SlackならLindyをワークスペースへ追加し、チャンネルやDMで普通の同僚のように依頼できます。公式では、Slackへの追加→利用するツールの接続→メンションして依頼、というシンプルな流れが案内されています。
たとえば「今日対応すべきメールをまとめて」「明日の商談について相手企業を調べて」「今週の会議から未完了タスクを拾って」のように、成果をそのまま伝えます。
毎回同じ依頼をする仕事はRoutineにできます。「毎週月曜9時に先週の営業状況をまとめる」のように一度設定すれば、以降は自動で実行されます。
会議を多く行うチームなら、Lindyを単なるメールアシスタントとして使うより、Meeting Libraryまで含めて使う方が特徴が出ます。一人が参加した会議の内容をチームで共有し、後から別のメンバーがその文脈を使って仕事を進められるからです。
逆に、最初から大量の業務を任せる必要はありません。メール整理、会議後のフォロー、朝のブリーフなど、結果を確認しやすい仕事を一つ渡し、Lindyがどの程度自分の文脈を理解できるかを見る方が始めやすいでしょう。
現在の個人・チーム向け料金は、Plusが1ユーザー月29.99ドル、Proが99.99ドル、Maxが199.99ドルです。Enterpriseは個別見積もりです。
Plusには1ユーザーあたり月3,000クレジット、Proは15,000、Maxは35,000クレジットが含まれます。各Seatのクレジットはワークスペース内の共有プールへ加算され、チーム全体で使えます。
クレジットは単純な「1回質問したら1クレジット」ではありません。仕事の重さで消費量が変わります。
公式の目安では、回答、要約、検索、ツール内の更新、会議後処理、返信案など日常的な依頼は2〜250クレジット程度。競合調査とレポート作成、サポートキューの処理、複数の通話から提案書を作るようなDeep workは250〜1,000クレジット。複雑なダッシュボードや大量のスケジュール処理などBig Buildsでは1,000〜2,500クレジット程度とされています。
そのためPlusの3,000クレジットでも、短い依頼中心ならかなり試せますが、重いリサーチや成果物作成を頻繁に任せると早く消費します。
未使用クレジットは翌月へ繰り越されません。残量が少なくなるとLindyは停止して知らせる仕組みで、管理者はSeatごとの配分を設定できます。
7日間の無料トライアルがあるため、最初からProを選ぶより、Plus相当の使い方で「自分がどれくらいクレジットを使う仕事を頼むのか」を確認するのがいいでしょう。
Proへ上げる意味が出るのは、Lindyを時々使うAIアシスタントではなく、毎日のメール・会議・調査などへ継続的に入れ、月3,000クレジットでは足りなくなった段階です。
ChatGPTやClaudeでも、メール文の作成、調査、資料の要約はできます。
Lindyとの違いは、回答をもらって人間が次の操作をするのではなく、接続した仕事環境の中でそのまま行動させることを前提にしている点です。
たとえば「このメールに返信して」と頼むとき、普通のAIチャットなら返信文を作り、それをGmailへコピーする使い方が基本になります。LindyはGmailとの接続や承認を前提に、メール処理そのものを仕事として渡せます。
また、Slack、会議、メール、会社ファイルなどの文脈を継続的に使うことも重要です。毎回ゼロから背景を説明するより、「この会社で一緒に働いているAI」に近い状態を作ろうとしています。
一方、単純な質問への回答や文章作成だけなら、Lindyを使う必要はありません。Lindyの料金を払う意味はAIモデルそのものより、会社のツール・記憶・定期業務・実際の操作を一つのチームメイトへまとめることにあります。
メールと会議に時間を取られている人には分かりやすく効果が出やすいサービスです。
受信箱の整理、返信案、会議前の準備、議事録、フォローアップ、予定調整などは、毎日少しずつ時間を使う仕事です。こうした作業をLindyへまとめると、「AIへ毎回質問する」より常駐アシスタントに近い使い方になります。
営業や経営、採用など、複数のツールをまたいで情報を集める仕事とも相性があります。CRM、メール、カレンダー、会議記録などを一つずつ人間が開く代わりに、Lindyへ必要な成果を頼めるからです。
Routineとの相性も重要です。毎朝の情報整理、週次レポート、期限の確認など、同じ仕事を人間が繰り返しているなら自動実行の価値が出ます。
逆に、AIへ頼みたいことが月に数回の文章作成だけならPlusでも持て余す可能性があります。既にChatGPTやClaudeで十分に完結している仕事へ、無理にLindyを追加する必要はありません。
Lindyが向いているのは、AIから答えをもらうことより、仕事そのものを渡して人間の操作を減らしたい人です。
Lindyは、Slack、メール、会議、カレンダーなどへ入り、自然な言葉で頼んだ仕事を実行するAIチームメイト型サービスです。
現在はPersistent Workspace Context、40以上のSkills、Meeting Library、Routine、Computer Use、MCPなどを備え、単発のAI自動化より継続的な担当者として使う方向が強くなっています。
Plusは月29.99ドルで3,000クレジット、Proは99.99ドルで15,000クレジット。7日間の無料トライアルがあります。
まずメール整理や会議後処理のように効果を確認しやすい仕事を一つ任せ、日常的に使うようになってクレジットが足りなくなったところで上位プランを考えるのが分かりやすいでしょう。
AIモデルの回答性能だけを求めるサービスではありません。仕事の文脈を持たせ、ツールを接続し、繰り返し業務まで任せたい人ほどLindyの価値が出ます。