ワークフロー分解
モデル選定前に、タスク、証拠、境界、人間の責任行動を定義します。
Proof of capability
Proof：AI workflow製品と導入能力の証拠
単なるポートフォリオではなく、2つの製品実験の裏にある業務分解、ガバナンス、セキュリティ、評価、導入判断を示します。
プロダクトが示す能力
TOEIC 880→990 学習ライブラリーと SEC Filing Radar は、学習コンテンツと公開データ調査という異なる境界を扱います。
設計・導入成果物
公開可能な文書を通じて、企業AI Agentが試点前に答えるべき問いを示します。
実績証明
企業向けAI Agentケーススタディ
legacy browser automation、HR、財務、オペレーション効率化を扱う公開可能ケース。
WorkflowGovernanceMetrics
実績証明PRD：HRポリシー照会 Agent
ユーザー、引用ルール、人間参加、エスカレーション、成功指標を定義します。
PRDRAGHuman review
実績証明ADR：企業AI Agentランタイム
workflow主導、型付きhandoff、最小権限、人間承認で本番向けAgentを設計します。
ArchitectureRuntimeAudit
実績証明企業Agent指標と評価計画
事業インパクト、品質、人間レビュー、信頼性、ガバナンスでAgentを評価します。
EvalsRelease gatesOps
再利用できる方法
学習プロダクト、公開データ調査、企業Agentでも、中核の流れは同じです。
1
入力
ローカルフォルダまたは公開ticker
2
解析
構造化証拠、出典リンク、リスク
3
確認
人間レビュー項目と境界
4
出力
レポート、brief、CSV、次の意向
リスクガバナンス
prompt injection、data leakage、過剰自動化、監査イベントを設計に入れます。
製品検証
サンプルレポート、クリック意向、betaユーザー、価格仮説で需要を検証します。
多言語導入
中国語、日本語、英語を異なる受け手に合わせ、機械的な翻訳にしません。
最新の記事とプロダクト思考を見るなら
Posts では生成AI、本質数学、プロダクト検証、AI workflow の考え方を継続的に公開します。