NFG・NCG・NHG。独自の三つの意味構造で、現実を読める形にする。
理論は重く、現場には軽く。AIと人の分担を、会社ごとに設計する。
エンジニアが会社に入り、AIが使われる形にして残す。書いてある数字は、実測したものだけ。
今のAIは、毎日記憶を失って出社する「天才社員」のようなものです。
翌日、または別のAIへ
昨日つくった理解が、今日は使えない。
理解が会話に閉じている限り、次の人にも、次のAIにも引き継げない。
AIのメモリは会話をつなぐ。会社の脳は判断の根拠を残す。
3人が使うAIが、同じ会社の脳につながる。誰が聞いても、同じ記録から答える。
OpenAI
Google GeminiAIのメモリが進化しても、会社の記録にはならない。
正しい情報だけを記録に残し、どのAIも同じ入口から読みます。
正しい情報だけが入り、許されたAIだけが読み、根拠付きで答える。
整理は目的ではない。会社の事実と判断を、次の意思決定に使える状態にする。
担当者が変わっても、AIが変わっても、判断の基準は残る。これが、会社の記録。
これまでは、担当者が探して集計していたことです。
会社の脳
売上・発注・納品・勤怠・ルールを、ひとつの記録に
グラフで返る
偏りが見える
その場で答える
K
どれで聞いても、同じ記録・同じ答え
人が探す仕事から、聞けば返る仕事へ。
AIサービスの利用権ではなく、御社が持ち続ける運用一式です。
3点すべて、御社管理のファイルとして納品。
人が変わっても、AIが変わっても、会社の判断は残る。
現場を要件にする人 × 要件をAIにする人
現場・事業
髙橋 真吾
Shingo Takahashi
代表取締役 / AIプランナー
現場を聞き、
要件にする。
企画と実装が直結
2名が直接担当
技術・実装
Matt Chana
Matthew John Chana
CTO / AIエンジニア
要件を、
動くAIにする。
聞いた本人と、作る本人が直接つながる。
伝言による劣化なく、現場の現実をAIへ。
構造化技術から生まれた自社プロダクトを本番で運用しています。AI導入支援は、その実装力で行います。
進め方（土台＋Project）・費用の決まり方・お預かりするデータの扱い・よくある質問は、AI導入支援のページにまとめています。相談と見積りまでは無料です。
