又有新的筆記軟體估值突破30億元，a16z、OpenAI接連投資的Mem找到什麼切入點？

筆記軟體已經是殺紅眼的市場，前有Notion異軍突起籌備上市，後也有Evernote被收購象徵一個時代的結束。

但是還是有新玩家想要挑戰筆記市場，主打「筆記搜索引擎」的美國新創筆記工具Mem，在種子輪就拿到矽谷知名創投a16z投資，近期又募得來自人工智慧研究組織Open AI的2,350萬美元的A輪投資，估值已突破破1億美元（約新台幣30億），他們究竟有何特別？

擔任產品經理期間，發掘「找資料不易」市場痛點

Mem創辦人Mem Kevin Moody和Dennis Xu兩人是大學同學，某天吃飯聊天時，他們對目前的數位工具深入討論，提出了一個問題：「為什麼儲存在大腦中的訊息可以消化整合，但是網路上的訊息卻散落在各處，沒辦法整併在一起？」

兩人出社會後，分別在Google和餐館評價網站Yelp擔任產品經理，工作的資料總是分散在Gmail、To-do-list、Google Calendar等各個管道中，光是「找一份資料」就很麻煩。

根據文檔管理公司Harmon.ie的數據顯示，使用者平均每天花費30分鐘搜索資料，造成企業裡每位員工每年損失3,900美元（以每小時30美元計算）。

以會議文件來例，每一場會議的文件獨立分開，但可能有5場會議皆在準備某一場記者會，內容雖然相似，每個文件與文件之間具有關聯性，但只有人類的大腦能夠判斷，電腦則把各文件視為獨立、互不關聯的檔案。

「你可以搜尋某一個關鍵字找到相關的文件，但無法告訴你哪些文件可能與你手頭上的其他文件有關。」Mem Kevin Moody和Dennis Xu於是心想，能不能模擬大腦的運作模式，讓電腦學會判讀文件之間的關聯性，根據檔案內容自動分類。

Mem打造AI搜索引擎，自動判讀資料內容

Mem Kevin Moody和Dennis Xu於2019年創辦Mem，雖然同樣是一款筆記工具，但與其他軟體不同的是，Mem專門解決大眾「找不到資料」的痛點，內建AI搜索引擎判讀文件內容，自動分類筆記，協助你快速找到所需的文件，不必在數十個雲端資料夾裡迷路。

Mem靠著以下4點特色，打造了另類的筆記整理工具：

自動搜尋
舉例來說，你想辦一場活動講座，Mem裡面已有活動海報、活動細流等文件，接下來當你再新增一個「活動邀請信」文件時，Mem就會辨識出活動名稱，自動在文件右方列出與本場活動有關的檔案，讓你直接在Mem上面開兩個視窗，方便你對照兩份文件，複製貼上原有的活動資訊至邀請信上。

創建字典
你正在撰寫廠商合作邀約，可能同時有5、6間廠商，過往尋找聯絡資料時，要不是翻找Excel，就是打開過往舊文件。Mem則能根據不同廠商、聯絡人建立字典，放入電話、廠商描述資訊，省去翻找文件時間。

用標籤取代資料夾
通常我們習慣在Google雲端新建好幾個資料夾，並放入相對應的資料，但是當檔案越來越多，一層一層的資料夾反而讓找文件的過程更加冗長。

Mem上面並無資料夾功能，反而用標籤的形式幫你分類檔案，假設你正在撰寫一個開箱影片腳本，就能在文件上新增「開箱」、「影片腳本」標籤，之後就能直接在Mem上面搜尋關鍵字，找到此份或相關文件，不必再至一個個資料夾尋找。

一鍵剪貼
如果你正在看一個YouTube教學影片，想要針對影片做筆記時，就能按下鍵盤快捷鍵打開Mem，Mem將立即新建一個包含影片網址的文件，方便用戶直接紀錄。

相反的，如果用戶想寄一封Email，則可以一鍵打開Mem，搜尋、打開寄信內容，按下Enter鍵後，Mem就能幫你把內容複製到Email草稿中。

「我們的個人化機器學習模型不僅幫助工作者保持井井有條，不僅僅他們幫助尋找文件，實際上幫助完成他們的工作。」Mem Kevin Moody和Dennis Xu說道。

Mem獲a16z、open AI投資，眼光放至筆記軟體外市場

Mem目前分為免費、MemX、MemX Teams及MemX Enterprise四種版本，價格分別是免費、每月10和15美元，MemX Enterprise則根據公司規模大小客製化價格。

去（2021）年，Mem獲得來自a16z的560萬美元種子輪募資，另外人工智慧研究組織Open AI也在去年啟動1億美元的募資基金，專注於醫療保健、氣候變化和教育領域。而今年11月，Mem拿到其中的2,350萬美元作為A輪募資，更擁有使用Open AI新系統和微軟Azure雲端服務的權限。

目前Mem正打造智慧寫入功能，把列點文字轉變為段落，或是商業信件內容，致力於打造更方便的筆記系統。不過Mem Kevin Moody、Dennis Xu的最終目標不僅僅是把Mem視為筆記軟體，更希望Mem成為人們收集所有數據、資料的平台，「你的電子郵件、日曆活動、航班資訊、會議記錄、你今天早上在火車上的想法——都能Mem自動組織和理解這一切。」

參考資料：TechCrunch、The Verge、Medium