Operating System for Decisions

判断を保存し、
成果を再現する。

AI・人・業務をつなぐ、意思決定のためのオペレーティングシステム。
人間が決めた設計・判断・ルールを、AIに迷わせず正確に実行させる。

Problem

AI導入で"事故る"パターンには、
共通点があります。

01

出力が毎回ブレる

同じ指示でも結果がバラバラ。品質管理ができない。

02

説明は上手いのに使えない

AIの回答は正しいが、現場で使える形になっていない。

03

属人化して引き継げない

プロンプト職人に依存。担当が変わると崩壊する。

04

成果責任が取れない

「AIがやったこと」で終わり。誰も責任を持てない。

原因は、AIに"考えさせすぎている"ことです。
Panolabo Engine は思考ではなく"出荷"を担保する。
What is Engine

Panolabo Engine が扱うのは
「思考」ではなく「判断」

何を優先し、どこで妥協し、何を絶対にしないか。
これを言語化・固定・再利用する。それが Panolabo Engine の役割です。

何を優先するか

判断の優先順位を明文化し、AIに迷わせない。

どこで妥協するか

許容範囲を事前定義し、無限ループを防ぐ。

何を絶対にしないか

禁止事項を契約化し、事故を未然に防ぐ。

例外をどう扱うか

例外処理も設計対象。想定外を想定内にする。

Operating Principles

OS 10条

迷ったら戻る判断OS。Panolabo Engine のすべての運用はこの10条に従います。

1
責任は人間が持つ
2
AIに考えさせない
3
プロンプトは契約である
4
出力は納品物である
5
検証なき生成は禁止
6
再現性を最優先する
7
ログと再実行は必須
8
例外も設計対象にする
9
設計は資産として蓄積する
10
改善は契約の更新として行う
Outcomes

できること

📝

記事生成・投稿の再現運用

同じ品質の記事を、何度でも安定して出力。自動投稿まで。

📱

SNS自動配信の品質安定

ブランドトーンを崩さず、複数チャネルへ一貫した発信を自動化。

📄

業務文書の量産

手順書、提案書、報告書。テンプレ化された構造で、誰でも同じ品質を出力。

🔄

生成ログ・再実行・差分運用

何を生成したか記録。再実行や差分比較で、継続的な改善が可能。

🤝

引き継ぎ可能なAI運用

担当者が変わっても運用継続。文脈も資産化。

🎓

教育DX

評価基準を構造化し、再現可能な採点・所見生成を実現。

Limitations

Panolabo Engine が
「やらないこと」

正直に伝えます。合わない方は、他の選択肢をお選びください。

魔法のAIではない

ワンクリックで全てが解決する魔法は提供しません。設計と運用が必要です。

人の代わりに責任を取らない

AIの出力は人間が最終確認します。責任の所在は常に明確です。

判断原則がない組織では動かない

「何を優先するか」が決まっていない組織では、Engineは機能しません。

これらの制約を理解した上で、「判断を資産化したい」方だけお問い合わせください。

Products

プロダクト

Engineの設計思想で作られたSaaSツール群。
すべて engine.panolabollc.com で利用できます。

何をしたいですか?

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Process

導入の流れ

01
判断棚卸し / 2週間

設計

原則・例外・Release Gateを確定。何を優先し、何を許容しないかを言語化。

02
運用定着 / 月次

伴走

判断更新・監査・改善。現場で回るまで伴走します。

03
横展開 / OEM

拡張

教育DX・他事業へ展開。貴社サービスとしてのOEM提供も可能。

Menu

提供メニュー

FAQ

よくある質問

曖昧なタスクをどのように構造化するのですか?
「判断棚卸し」というプロセスで、4つの軸を言語化します。何を優先するか(判断の優先順位)、どこで妥協するか(許容範囲)、何を絶対にしないか(禁止事項)、例外をどう扱うか(例外処理ルール)。過去の「迷った判断」をヒアリングし、その判断ロジックを明文化します。
AIの出力が期待と外れた場合、どう改善するのですか?
すべての生成結果と入力条件を記録しています。期待と異なる出力があれば差分を分析し、原因が「判断基準の不足」ならプロンプト設計を更新、「例外ケース」なら例外処理ルールを追加します。AIの学習ではなく「設計の改善」で精度を上げます。
1人体制で継続性は大丈夫ですか?
すべての判断ロジック、プロンプト、運用手順をドキュメント化しています。私がいなくても運用継続可能な設計です。API仕様変更は公式アナウンスを追跡し事前対応。緊急対応は24時間以内に一次対応。29年間「1人」で生き残ってきた理由は、「自分がいなくても回る仕組み」を作るからです。
内製化したい場合、どこまでサポートされますか?
「作ったもの全部共有」が基本姿勢です。設計ドキュメント、プロンプト設計、運用マニュアルすべて納品。社内担当者への技術レクチャー対応可能。開発したシステムは貴社に帰属(囲い込みなし)。「自立支援」が最終ゴールです。
投資回収(ROI)までどのくらいかかりますか?
コンテンツ生成は3〜6ヶ月で工数削減効果が可視化。業務文書生成は1〜3ヶ月で属人化解消。教育DXは最初の評価サイクルで効果測定可能。設計診断の段階で、想定される効果と費用の試算を提示します。
入力した機密情報がAIの学習に使われませんか?
使われません。OpenAI API経由のデータはモデルの学習に使用されません(OpenAI公式ポリシーで明記)。APIキーはAES-256で暗号化保存。プロンプトや出力データは専用環境に保存、外部共有なし。必要に応じてNDA締結も対応可能です。
同時に何社くらい対応していますか?
同時稼働は3〜5社程度に絞っています。導入フェーズは週5〜10時間を集中確保、運用定着後は週2〜3時間。「多くの顧客を薄く広く」ではなく「少数の顧客に深く」がポリシーです。ご契約前に開始可能時期を明示します。
Contact

御社の判断、
どこで止まっていますか?

売り込みではなく、適合チェックから始めます。
貴社の業務・課題にEngineが有効かどうか、まず診断します。

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