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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。
エージェント参照レイヤー
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。
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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。
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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
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。
既知の標準Build参照
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
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。
正確なRegistry参照
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。
Nihonbashi AI Lab · 複数の業務領域にまたがる
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Kento Mihara · 営業・CRM
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エージェント主導のForward Deployment
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。
目標、現在の仕事、情報境界、制約、成功基準を明確にします。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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
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。