Panolabo は、発注する側に立ちます。仕様を整理し、ベンダーと技術的に調整し、受入テストをして、本番を回す。判断の記録を毎月渡す。稟議と調達で確認される取引の作法は、このページに先に書いてあります。
開発はベンダーが行い、判断と受入は貴社が行う。その「判断と受入」を、貴社の担当として実務で担います。
利益相反は先にお伝えします。貴社のベンダーから別の業務を受託している場合はその事実を開示し、発注先の選定と受入判定には判断者として関与せず、技術検証の結果を報告する立場に限ります。
AI を入れる前に、事故のときの責任者は決まっていますか。5つの層で設計します。
AI の出力が期待から外れたことを、誰が、何で、いつ気づくか。
外に出る前に、誰が承認するか。承認なしで出ない仕組み。
何を入力し、何が出て、誰が承認したかを、あとから辿れる記録。
事故が起きたとき、どう戻すか。戻し方を先に決める。
責任の所在。AI ではなく、人が持つ。
判断棚卸し（2週間）で、何を優先し、何を許容せず、例外をどう扱うかを言語化し、5つの層に落とす。設計思想は Governance と Manifesto に。
上記は標準の考え方で、契約書は案件ごとに個別に取り交わします。契約書のひな形は、お問い合わせの際にお渡しできます。
営業・編集・商流・管理の4部門を一つのポータルに統合し、商品マスタ DB と売上分析を整備。AI 採点支援の運用と、学習指導要領コード16,887件・学校マスタ54,686件を土台にした教育評価基盤（Curriculum Bridge）を構築し、5教科27テストの個票出力を本番で稼働（2026年9月時点）。発注する側のデジタル戦略アドバイザー（準委任）として、経営・事業戦略に沿ったデジタル戦略の助言、プロジェクト計画と推進の支援、製品・サービスの調査・評価・選定を担当し、運用保守も受託（2026年9月時点）。社名は非公開。