実際の成果を測る
達成基準を先に定め、実際の仕事で検証します。
企業が達成したい目標を起点に、実行と検証ができる道筋を設計し、製品にします。
SaaS では、ツールに業務手法を組み込み、人が操作を学んで仕事を進めてきました。今はエージェントが実行の一部を担えます。成果から逆算して AI と人の役割を決め、実際の業務で検証します。
Claude Code や Codex によって、一般的な SaaS の画面や業務フローを再現するコストは下がりました。私たちは現場の仕事を理解し、製品の速度と安定性を継続的に高めることを重視します。

自社開発のツールをオープンソースで公開します。ソースを確認、実行、改変することも、私たちが保守する版を使うこともできます。
日常利用はできる限り無料とし、リソース消費が多い場合は従量課金を想定しています。AI が必要な利用者には、費用対効果が高く安定したモデルへのアクセスも提供します。
公開後も保守は続きます。短い周期で更新し、課題を修正して安定性を高めます。

事業成果から逆算し、タスク、依存関係、権限、検収基準を決めます。エージェントは定められた範囲で実行し、根拠と履歴を残します。
事実を確認できない場合や重要な判断が必要な場合は処理を止め、人が事実を確かめ、例外に対応し、判断した後に実行を再開します。
オープンモデルとクローズドモデルを実際のタスクで評価し、品質、安定性、速度、費用を比較します。利用者は用途、データ管理の方針、予算に応じて選べます。

達成基準を先に定め、実際の仕事で検証します。
モデルの限界と不確実性を明示し、人が根拠を確認して次の行動を決められるようにします。
ソースを公開し、利用者に選択肢を提供します。公開後も保守と評価を続けます。

誇りを持てる仕事をし、意見の違いを率直に話し、生活も大切にできる職場を目指します。
複雑な案件、難しい判断、チーム運営には時間をかけて培った経験が必要です。その経験を評価し、IT 業界水準の待遇を用意します。
目標は明確にし、事実に基づいて意見を伝えます。管理者は対立や不合理な安排に対応します。侮辱や威圧を許しません。
各拠点の顧客やチームの状況に応じ、責任者が決定して会社に届け出ます。納品、対応当番、引き継ぎを事前に明確にします。