シンプルな発想でリアルビジネスに効くサービスを
シンプルな発想でリアルビジネスに効くサービスを
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
AI導入で"事故る"パターンには、共通点があります。
同じ指示でも結果がバラバラ。品質管理ができない。
AIの回答は正しいが、現場で使える形になっていない。
プロンプト職人に依存。担当が変わると崩壊する。
「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。
私たちはAIに思考を求めません。
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ます。
判断の優先順位を明文化し、AIに迷わせない。
許容範囲を事前定義し、無限ループを防ぐ。
禁止事項を契約化し、事故を未然に防ぐ。
例外処理も設計対象。想定外を想定内にする。
これを 言語化・固定・再利用 する。
それがPanolabo Engine の役割です。
同じ品質の記事を、何度でも安定して出力。自動投稿まで。
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。
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。
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。
担当者が変わっても運用継続。文脈も資産化。
評価基準を構造化し、再現可能な所見生成を実現。
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。
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。
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。
「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。
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。
判断更新・監査・改善。現場で回るまで伴走します。
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。
「なぜこの設計思想なのか」「どう運用すれば再現できるのか」を、仕様として公開しています。
商談前の共有・社内稟議・OEM検討にそのまま使えます。
導入検討でよくいただく質問にお答えします
「判断棚卸し」というプロセスで、以下の4点を言語化します。
過去の「迷った判断」「担当者で意見が分かれたケース」をヒアリングし、その判断ロジックを明文化します。曖昧な部分は「どちらでもいい」と定義するか、判断基準を追加して曖昧さを解消します。
Engineは「ログと再実行」を必須としています。
修正内容は設計資産として蓄積され、次回以降に反映されます。AIの学習ではなく、「設計の改善」で精度を上げます。
以下の仕組みで継続性を担保しています。
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。
「作ったもの全部共有」がPanolaboの基本姿勢です。
「自立支援」が最終ゴールです。
領域によりますが、目安として:
設計診断の段階で、想定される工数削減・品質向上効果と初期費用・ランニングコスト（API利用料含む）の試算を提示します。
使われません。技術的な根拠は以下の通りです。
必要に応じてNDA締結、オンプレミス環境での構築も対応可能です。
API連携可能なシステムであれば対応実績があります。
開発難易度は、対象システムのAPI仕様と連携範囲によります。設計診断の段階で、技術的な実現可否と概算工数を提示します。
同時稼働は3〜5社程度に絞っています。理由は明確です。
「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、開始可能時期と想定リソースを明示します。
基本的な例外追加は、ご自身で対応可能です。
Panolaboへの依頼が必要なケース:
「自走できる状態」を作るのがゴールです。月次保守契約内であれば、軽微な相談は追加費用なしで対応します。
領域別の目安を、設計診断時に合意します。
「何をもって成功とするか」を、導入前に数値で定義します。曖昧なゴールでは始めません。
なお、診断の結果「Engine導入の効果が薄い」と判断した場合は、正直にお伝えします。無理に売り込むことはしません。
他にもご不明点があればお気軽にご相談ください
質問する →(マーケティング × 技術) + AI。伝言ゲームゼロで、設計から実装まで。