Manifesto

なぜ「AIに考えさせない」を
選ぶのか。

AIは賢い。文章を書き、コードを生成し、戦略を提案する。
だからこそ、多くの人が「AIに考えさせる」方向に進む。

私たちは逆を選んだ。

AIに考えさせない。
人間が考え、判断し、設計したものを、AIに迷わせず正確に実行させる。

理由は単純だ。「考えるAI」は再現できない。同じ質問をしても、毎回違う答えが返ってくる。品質管理ができない。引き継げない。責任が取れない。

一方、「実行するAI」は再現できる。同じ設計に基づけば、同じ品質の出力が得られる。担当者が変わっても、設計が残っていれば運用は継続する。

設計は資産である

プロンプトは「お願い」ではない。契約だ。
出力は「回答」ではない。納品物だ。

この前提に立つと、すべてが変わる。プロンプトの書き方が変わる。品質チェックの基準ができる。改善のサイクルが回る。そして、それらの設計は「資産」として蓄積される。

29年間、マーケティングと技術の両方をやってきた。異なる専門性を持つ人間を束ねて、プロジェクトを成立させてきた。その経験があるから、AIチームも回せる。

「AIが優秀だから」ではない。「回す側の力量」がレバレッジの源泉だ。

Operating Principles — OS 10条

Panolabo Engine のすべての運用は、この10条に従う。

01
責任は人間が持つ
AIの出力に対する最終責任は、常に人間が負う。
02
AIに考えさせない
人間が設計した判断を、AIは実行する。思考を委ねない。
03
プロンプトは契約である
曖昧な指示ではなく、明確な仕様としてプロンプトを書く。
04
出力は納品物である
AIの出力は「回答」ではなく、品質基準を満たすべき成果物。
05
検証なき生成は禁止
生成した出力は必ず検証する。ノーチェックで公開しない。
06
再現性を最優先する
同じ入力から同じ品質の出力が得られることを保証する。
07
ログと再実行は必須
すべての生成をログに残し、いつでも再実行可能にする。
08
例外も設計対象にする
想定外のケースも事前に設計する。例外は事故ではなく仕様。
09
設計は資産として蓄積する
プロンプト設計、判断ロジック、運用ルールは消耗品ではなく資産。
10
改善は契約の更新として行う
場当たり的な修正ではなく、設計の改版として改善を行う。

この思想に共感いただけるなら、お話しましょう。

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