アプローチ · レイヤー3.5

モデルと、仕事のあいだのレイヤー。

基盤モデルはレイヤー3。企業の現実のオペレーションは一階。まだ誰も獲得していない価値は、その中間の座席 —— リビングモデルが実際に仕事をする場所にあります。

レイヤー3.5とは

レイヤー3.5は、既存システムの置き換えでも、その上に貼り付けたもうひとつのチャット窓でもありません。今あるものの上で動く運用レイヤーです —— 現場のプロセスに入り込み、要所で人を挟みながら、業務を端から端まで担うリビングモデル。

置き換えではなく上乗せで動くからこそ、パートナーはより大きな投資を決める前に、まず効果を測ることができます。

私たちの居場所

デザインパートナーのかたち

どの実証領域でも、同じシンプルな取り決め。

01 パートナーが持ち込むもの

  • 深い領域知識
  • 本物の、稼働中の環境とそのデータ
  • ひとつの業務に絞った有償パイロット

02 私たちが持ち込むもの

  • 現場のプロセスで動くリビングエージェント
  • 静的なAIには到底できないこと
  • 組み込み済みの人間承認と完全な監査ログ

03 何が誰のものか

  • データは常にパートナーのもの
  • 中核のモデル技術は私たちが保持
  • 一般化した能力は次のパートナーへ引き継がれる

デュアルトラック:オープンと独自

汎用フレームワークは普及と信頼のためにオープンソース化し、エンタープライズ向けエージェント、オーケストレーション、そして継続的に学習する独自スキルは商用ライセンスの内側に置きます。パートナーはオープンな層で可搬性を保ち、肝心なところでロックインされることはありません。

三つの実証領域

選定基準は研究の収穫 —— ライブに学習し続けるエージェントが、最も豊かなフィードバックを得られる場所。三つすべてを開いたまま、最初に噛み合ったパートナーが先頭を決めます。

01

工場自動化・ロボティクス

なぜ噛み合うか
ライブなセンサー・ビジョン・制御ストリーム、摩耗や製品構成の変化による絶えざるドリフト、長期のライン状態、リアルタイムの制御行動。フルスタックにとって最も豊かな環境です。
最初のリビングエージェント
ライブなストリームを取り込み、事前学習していない新種の欠陥を検出し、プロセスのドリフトを検知し、保全を予測して人へエスカレーションする常時稼働のラインエージェント。
解き放つもの
ラインの全履歴を記憶しながら、新しい種類の欠陥をリアルタイムに捉える —— スケジュール再学習のモデルには決してできないこと。
02

金融・フィンテック

なぜ噛み合うか
ライブな取引・市場ストリーム、時間単位で変化する不正・リスクのパターン、エンティティごとの長期状態、保留・フラグ・エスカレーションという結果を伴う行動。創業者はフィンテックのCTO —— 領域の信頼が突破口です。
最初のリビングエージェント
ライブな取引ストリーム上で、新しいパターンが現れた瞬間に適応し、エンティティごとの記憶を保持し、人間の承認と完全な監査のもとで行動するリアルタイムのリスクエージェント。
解き放つもの
次の再学習を待たずに、新種の不正をリアルタイムに捉える —— 静的なリスクモデルの典型的な弱点を克服します。
03

エネルギー・電池・グリッド

なぜ噛み合うか
連続テレメトリ、リアルタイムの最適化とディスパッチ、オンラインでの劣化学習、長期の資産状態 —— 日本のグリーンテックと電池産業の勢いとともに。
最初のリビングエージェント
資産ごとにオンライン学習する常時稼働のテレメトリエージェント —— セルごとに適応する電池劣化予測、ドリフト下のリアルタイム・ディスパッチ、あるいはネットワーク異常検知。
解き放つもの
安全が最優先される連続システムにおいて、ドリフトや新条件へオンラインで適応する —— 全過程を通じた人間の監督のもとで。

パイロットから、プラットフォームへ

パイロットはひとつの業務を実証し、エージェントの記憶にあなたの文脈を植え付けます。そこから、フリート・ライン・セグメント全体をカバーする年間契約へと発展し、実証した能力は次のパートナーのためのレイヤー3.5プロダクトになります。

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