エージェント参照レイヤー

エージェントの回答を支える、正確な資産。

顧客は製品棚ではなく、課題から始めます。顧客対応エージェントは、管理されたproduct truth、Registry facts、限定Evidence、利用可能なKnowledgeを課題と照合します。関係するBuildがあれば検証可能な形で示し、なければ会話を止めず、Ownerが判断する長い開発経路へつなぎます。

現在の機能境界

この参照ページは、Managed Agent、問い合わせ、開発依頼、注文、契約、納品、学習済みKnowledgeの利用を有効化しません。提供状態、権利、Evidenceは引き続き正確なauthorityだけを参照します。

01

管理された分析

顧客対応エージェントは課題を構造化し、利用者の発言、モデル解釈、利用可能なKnowledge、Registry facts、Evidenceを区別します。

02

正確な参照資産

候補がある場合、product truth、BuildVersion、Registry、Evidenceが検証可能な事実を提供します。その件数は製品目標ではありません。

エージェント主導の1つの経路

課題から始め、Buildとパターンを根拠として使う。

顧客対応エージェントが先に課題を構造化します。課題パターン、現在のproduct truth、Registry BuildVersion、Evidenceは補助的な参照であり、別々のストアやカタログ件数目標ではありません。

課題を構造化する

経路を選ぶ前に、成果、業務、情報境界、制約、成功基準を確認します。

課題から始める

再利用可能な課題パターンを見る

登録済みBuildがなくても、パターンを使って確認事項を深めます。パターンは製品や開発確約ではありません。

パターンを見る

既知のBuild factsを確認する

現在のBuildが関係する場合だけ、正確なproduct truth、BuildVersion、Evidence、提供境界を確認します。

補助ビューを表示中

既知の標準Build参照

カタログ目標ではなく、現在の一例

現在登録済みのOriginalはGoOCRです。正直な参照が1件あれば十分で、表示を埋めるためにソフトウェアを作りません。公開済み事実には引き続きBuildVersionが必要です。

Buildsfor Original・開発中

GoOCR

汎用AI-OCR SaaS

紙、PDF、画像、表、図、写真からテキストを抽出する、ブラウザベースの再利用可能なワークフローです。個別のOCR受託開発としてではなく、現在の標準製品範囲と未確定の運用境界を製品ページで示します。

製品状態
技術開発中
商用BuildVersion
公開BuildVersion未接続
注文・納品
未受付

正確なRegistry参照

必要なときにエージェントが示す事実

これらの記録は承認済みの公開Registry projectionから取得します。エージェントもこのページも、version、Creator申告、Evidence、再利用、権利、提供状態を上書きできません。

Registryを開く
G

GoOCR 文書テキスト化アプリ

Nihonbashi AI Lab · 複数の業務領域にまたがる

受け取り方
セットアップ支援
Evidence
Creator申告
K

Kokai Data 公共データ検索アプリ

Nihonbashi AI Lab · リサーチ・データ

受け取り方
セットアップ支援
Evidence
Creator申告

日本橋AIラボ 公開サイト

Nihonbashi AI Lab · マーケティング・グロース

受け取り方
セットアップ支援
Evidence
Creator申告

商談分析SaaSの2週間MVP

Kento Mihara · 営業・CRM

受け取り方
GitHub clone
Evidence
Creator申告

請求前チェックを自動化するOpsボード

Saki Ueda · 財務・会計

受け取り方
GitHub clone
Evidence
Creator申告

社内FAQを根拠つき業務AIエージェントへ

Ren Ichikawa · 複数の業務領域にまたがる

受け取り方
相談のみ
Evidence
Creator申告

エージェント主導のForward Deployment

1つの対話、4つの管理された段階。

顧客対応エージェントが進めるのは、構造化されたNAL handoffまでです。現在の人による確認はNALが行い、製品、契約、開発、配置、受入のauthorityは対話の外に残ります。

  1. 01

    課題を構造化する

    目標、現在の仕事、情報境界、制約、成功基準を明確にします。

    確認済みcontext
    利用者が確認した課題構造
  2. 02

    正確な資産を検索する

    承認済みRegistry projection、正確なBuildVersion、限定Evidence、利用可能なKnowledgeと照合します。

    参照authority
    factsとpriorは出典ラベルを保持
  3. 03

    次の経路を評価する

    作業authorityを付与せず、設定、共通改善、再利用可能な製品化候補、拒否を識別します。

    閉じたdisposition集合
    Owner判断が必要
  4. 04

    NAL handoffを準備する

    構造化した判断をNALによる人の確認へ渡します。後続delivery agentは別のreviewとgateが必要です。

    現在の停止点
    未送信のhandoff projection

この流れは、Managed Agent、問い合わせ、見積、契約、Product Work Packet、開発、delivery agent、BuildVersion、配置、受入、本番変更を有効化しません。

コアコンピタンス

価値は製品棚の大きさではなく、判断経路にある

buildsforは、管理されたエージェント分析と正確な再利用資産を組み合わせます。既存Buildの適合を説明し、一致がない場合もgeneric chatや個別受託へ戻らず、正しい次経路を選びます。

課題を構造化する

不完全な相談を、成果、データ境界、運用状況、制約、受入確認へ整理します。

管理された根拠を使う

正確なBuildVersion facts、限定Evidence、利用可能なKnowledge、利用者発言、モデル解釈を明示的に分けます。

再利用可能な経路を選ぶ

作業開始前に、設定、共通改善、別versionの製品化候補、拒否のいずれかへ導きます。

現在の機能境界

登録済みOriginalが1件でも、正直に始められる

buildsforは、表示密度のための製品ではなく、受け入れられた顧客作業が再利用可能なKnowledgeと共通BuildVersionになることで成長します。