AIエージェント時代の開発パートナー
生成AIを
"止まらない本番"
に変える。
プロトタイピングから本番運用まで。モデル選定、RAG、エージェント設計、 ハーネスエンジニアリング、評価基盤——速度と品質を両立する開発チームです。
ブログ
AIエージェント開発の最前線から、実践的な知見を発信しています。
2026.04.24
AIエージェント中心の組織設計 — 経営層のための次世代カンパニー・アーキテクチャ
McKinsey・Microsoft・Berkeley CMR・Stanford HAI の 2025–2026 年調査を横断。4 層アーキテクチャ、中間管理職の 4 類型化、KPI・予算・ガバナンス再設計を、経営層向けに整理する。
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2026.04.20
AIエージェント時代、なぜFDEが重要になるのか — Forward Deployed Engineerは「顧客の中でプロダクトを発見する人」
AI agents にはまだ完成済みの市場がない。Bob McGrew の語る Palantir 起源の FDE モデルをもとに、なぜ product discovery の前線が価値になるのかを解説する。
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2026.04.14
Claude Code Best Practice を徹底解剖 — コマンド・サブエージェント・スキル・フック・MCP・RPIをひとつの設計図として読む
設定集に見えて、実は運用設計図。README、hooks、settings、MCP、RPI、Cross-Model Workflow まで横断し、この repo の本質を日本語で読み解く。
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2026.04.10
製造業の調達・購買にLLMをどう入れるか — ROIが出る8つのユースケースと導入順序
49%が試験導入、4%しか大規模展開できていない今、契約分析・支出分析・RFQ生成からAgentic AIまで、調達LLMの勝ち筋を整理する。
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2026.04.09
ソフトウェアは「使うもの」から「任せるもの」へ — Claude Managed Agents が示す未来のソフトウェア形態
Managed Agents は単なる新APIではない。ソフトウェアが UI 中心から Outcome 中心へ変わる転換点を、企業導入と設計思想の両面から読み解く。
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2026.03.31
Claude Code 企業導入の衝撃 — 世界19社の実証データが示す「AIエージェント時代」の生産性革命
Spotify 90%工数削減、Novo Nordisk 10週→10分、楽天79%納期短縮。Fortune 100の70%が採用するClaude Codeの導入事例をBefore/After比較で徹底解説。
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2026.03.19
企業AIの「最後の壁」を越える — NVIDIA NemoClaw と DGX Spark が解くセキュリティ・コンプライアンス問題
PoCが本番化できない本当の理由と、オンプレ完結型AIエージェント環境の構築方法を解説。
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2026.03.16
AIツールはエンジニアのスキルを奪うのか？ — 最新研究が示す衝撃の事実と対策
MIT・UCBのRCT実験でAI補助グループのスキル習得が17%低下。監視パラドックスとハーネス設計による解決策を解説。
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2026.03.16
ハーネスエンジニアリング完全ガイド — AIエージェント時代の開発を根本から変える新パラダイム
OpenAIが3人で100万行のコードを生成した方法論を徹底解説。AGENTS.md設計からOpenClawでの実践まで。
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事業
要件定義から実装、運用まで一気通貫。「動くデモ」で終わらせず、使い続けられる仕組みに落とし込みます。
🔍
RAG / 検索強化
社内文書・ナレッジを安全に接続。権限、引用、更新、品質評価まで含めて設計します。
🤖
エージェント開発
ツール連携、ワークフロー自動化、リトライ/ガードレール、監査ログまで実装します。
📊
評価・監視
精度/安全性/コストを継続計測。リグレッション検知と改善ループを回します。
Prompt / System design
Tooling & function calling
Vector DB / hybrid search
PII/Secrets redaction
Rate limits & cost controls
On-prem / VPC deployment
Harness Engineering
強み
「動くデモ」から「止まらない本番」へ。実装の手触りと運用品質に強いチームです。
🛠 実装力
- 要件の曖昧さを分解し、最短で動く形へ
- 品質を壊さないリファクタとスケール設計
- 運用を前提に、監視・障害対応まで見据える
🛡 安心設計
- アクセス制御（RBAC/ABAC）と監査ログ
- 入力/出力のフィルタ、秘匿情報のマスキング
- 評価指標・SLOを決めて、継続的に改善
安心・運用設計
LLMは"便利さ"だけだと破綻します。運用に耐える設計で、安心して使える状態を作ります。
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データガバナンス
文書の権限・分類・期限管理。必要ならオンプレ/VPC構成も提案します。
🔐
安全性
プロンプト注入、情報漏洩、誤生成、ツール暴走に対するガードレール。
📈
運用
ログ/メトリクス/トレース、コスト上限、レート制御、品質の継続測定。
お問い合わせ
まずは30分、状況を聞かせてください。目的・制約・データの扱いを整理して、現実的な最短ルートを提案します。
💬 相談テンプレ
- 何を自動化したい？（業務/プロダクト）
- 扱うデータの種類（社内文書/顧客情報など）
- 求める品質（正確性/速度/コスト）
- 利用環境（SaaS/VPC/オンプレ）