教育・行政・金融・医療・BtoBのような高責任領域では、AIの「使える」より、「説明できる」が問われます。
なぜその答えになったのか。客にも上司にも、説明手段がない。
誰がOKを出したのか、いつ、どの根拠で承認されたのかが追えない。
どこまでAIに任せ、どこから人間が確認するのか。境界が決まっていない。
誤った出力がそのまま業務に流れる。検知ポイントが設計されていない。
事故が起きたとき、どこの状態へ、どの処理をやり直して戻すかが定まっていない。
AIが間違えたとき、誰が、何を、どの根拠で判断し、どう戻すのかを整理します。
AIの出力が業務基準に合致しているかを、どのタイミングで、誰が、どの基準で判断するのかを定義します。
AIに委ねる範囲と、人間が必ず承認する範囲を分離します。Human in the Loop の境界線を業務単位で設計します。
参照データ、プロンプト、出力、承認履歴、修正履歴を残し、第三者にも追跡可能な形で保管します。
誤出力や運用事故が起きたとき、どの状態へ戻し、どの処理をやり直すかを事前に定義します。
最終的な責任者、承認者、運用者の役割を明確にし、「AIがやったこと」で終わらせない。
Panolabo の判断OS（OS 10条）を、AIが業務に乗る瞬間の「設計レイヤー」に展開しました。思想と運用は地続きです。
Panolabo Governance と Panolabo Engine は、競合する名前ではありません。
Governance が設計し、Engine が運用として残す。両者は AI 社会実装のための相棒です。
診断・設計書・実装受託・伴走として提供するサービスライン。クライアントの業務を整理し、AIをどこまで任せ、どこで人間が承認するかを設計します。
販売チャネル / 事例供給源Source of Truth、Evidence Pack、ログ→再現、Message Contract を実装するプロダクト・SaaS基盤。Governance で設計した責任構造を、実際に動く運用基盤として支えます。
実装基盤 / 継続収益源設計書だけで終わるAIガバナンスでも、監視ツール単体で完結するAIリスク管理でもありません。
中堅BtoB・教育DX・地方行政の現場に合わせ、構想・設計・実装・運用までを接続します。
| 層 | 主なプレイヤー | 競争軸 | Panolabo の違い |
|---|---|---|---|
| 生成層 | 大規模AIモデル提供企業 | モデル性能 | AIそのものを作る領域 |
| 活用層 | AI導入会社 / SIer / 開発会社 | 実装スピード | AIを既存業務やシステムへ組み込む領域 |
| 監査・制度層 | 大手コンサル / 監査法人 | 制度対応・ポリシー | 高単価・概念先行になりやすい領域 |
| 現場統治層 | Panolabo Governance + Engine | 説明責任・運用設計・実装基盤 | 設計思想と動く基盤をセットで提供する |
フェーズに合わせて選べる商品ラインを用意しています。必要に応じて Panolabo Engine へ接続し、設計を実運用へ変換します。
WebフォームでAI活用状況を簡易診断し、運用上の抜け漏れを可視化します。
60〜90分のヒアリングで、AIを任せてよい業務・人間確認が必要な業務を整理します。
検知・承認・証跡・回復・帰責を整理し、社内稟議や外部説明に使える設計書へ落とし込みます。
設計した運用ルールをもとに、小さく動く業務AIシステムとして検証します。
作って終わりにせず、現場で使い続けるための運用ルール、研修、改善サイクルを支援します。
参照根拠、プロンプト、出力、承認履歴を Engine 上で管理し、設計を運用基盤へ接続します。