01
業務とデータの棚卸し
現場ヒアリングで、業務フロー、利用データ、権限、AIに任せたい判断を整理します。
Output
現状業務フロー / 課題一覧 / データ所在メモ
Sovereign AI OS for Enterprise
日本企業の知を守り、
会社ごとのAI OSを育てる。
データの所在・権限・運用を企業の統制下に置きながら、業務知・ナレッジ・AIエージェントを統合し、データの所在・権限・運用を
企業の統制下に置きながら、業務知・ナレッジ・AIエージェントを統合し、人とAIが協働する会社専用のOSを構築します。
Why Sovereign AI OS
なぜ企業AIには、守れるOSが必要なのか。
AIが業務を深く支援するほど、社内の文書、会議、判断履歴、顧客情報、業務システムのデータが重要になります。 その知を外部SaaSへ散らすのではなく、会社ごとの統制下で蓄積し、活用できる基盤が必要です。
AI-Pathは、ソブリンクラウド、プライベートクラウド、オンプレミス、閉域接続を含む選択肢を前提に、 日本企業が安心してAIを業務実装できるアーキテクチャを設計します。
Data Sovereignty
国内法規制・運用主権・データ所在を踏まえた構成設計
Private Knowledge
社内文書・業務ログ・判断履歴を会社固有の知として蓄積
Audit & Control
権限、監査ログ、AI利用履歴、人間承認を前提に統制
Hybrid Ready
小さく始め、ソブリンクラウド/オンプレへ段階移行可能
Our Policy
企業AIは、守れる設計でなければ業務に入れない。
AI-Pathは、AIを便利なツールとしてではなく、会社の判断・業務・データに接続する基盤として扱います。
セキュア設計、根拠表示、人間承認、監査可能性、そして実装後の運用改善を分断せず、ひとつの運用思想として実装します。
Layer 1
FDE Execution
構想だけで終わらず、現場業務に入り込み、プロトタイプ、本実装、運用改善、内製化まで伴走します。
Layer 2
Human in the Loop
AI出力の根拠表示、人間承認、監査ログを標準思想に置き、重要判断をブラックボックス化させません。
Layer 3
Secure by Design
顧客データ・社内機密を扱うことを前提に、データ所在、権限、閉域接続、ログ保全まで設計段階から組み込みます。
Company OS
守れる思想を、会社ごとの実行基盤へ。
Company OSとして実装する。
自社運用モジュールをOEMとして提供し、ナレッジ集約、AIエージェント、タスク、会議、ドキュメント、 権限、監査ログを会社ごとに統合。
ゼロから作らず、各社の業務・文化・セキュリティ要件に合わせて育てます。
AI-Path Trinity Platform
三位一体のアーキテクチャ
L3 Workspace（AI Workspace）
社員・BPがAIと協働する最前線のデスク。個人の作業・指示・フィードバックが行われる実行基盤。
L2 Brain（Sibyl）
会社の「意思決定」「記憶」「人格（Soul）」「規範」を司る中央統制SoT（Source of Truth）。
L1 Business（AIPLA）
会計・人事・顧客・メール等、会社の業務行為そのものが生み出される原資産（データソース）。
Company OSを構成する3つの主要Product
業務アプリ / ワークスペース基盤
AIPLA
概要
AIPLAは、企業ごとの業務アプリ、ナレッジ、AIエージェント、タスクをひとつの業務空間にまとめるための基盤です。
解決する課題
顧客管理、採用、経理、勤怠、ナレッジが部門ごとのSaaSや表計算に分断され、AIが業務全体を理解できない。
三位一体における役割
業務データと人の操作が発生する実務レイヤー。会社ごとのデータモデル、画面、権限、通知、外部連携を束ねます。
会社のBrain / AI運用記録
Sibyl
概要
Sibylは、AIとの対話、業務上の判断、ナレッジ、タスク、改善履歴を横断して蓄積する会社のBrainです。
解決する課題
AIとの対話、会議の判断、作業ログ、改善案が個人端末やチャット履歴に散らばり、組織知として残らない。
三位一体における役割
AIPLAとAI Workspaceから生まれる活動を会社の記憶と統制に変えるBrain。知見、判断理由、引き継ぎへ変換します。
人とAIの実行環境
AI Workspace
概要
AI Workspaceは、人とAIが同じ業務文脈を共有しながら、タスク、文書、会議、業務ログを扱う実行環境です。
解決する課題
AIが別画面の相談相手に留まり、タスク、文書、会議、承認、顧客情報とつながらない。
三位一体における役割
人とAIが日々の仕事を進める実行レイヤー。チャットを中心に依頼、確認、記録、承認、タスク化を回します。
Services
構想、基盤、実装、内製化まで一気通貫で担う。
AI導入を単発のPoCで終わらせず、業務・データ・権限・運用まで含めて設計します。
FDEとして現場に入り、AI活用レイヤーと既存システムをつなぎ、実装後も社内で改善を続けられる体制まで伴走します。
Sovereign AI OS 構築
データ主権、閉域、監査、権限、AI利用ログを前提に、企業AI基盤を設計・構築します。
Company OS / OEM Modules
AIPLA / Sibyl / AI Workspace などの自社モジュールを各社専用にOEM提供します。
FDE オーダーメイド開発
業務システム、CRM、人事労務、ナレッジ基盤、AIエージェントを実装まで担います。
AI内製化・VibeCoding支援
作りながら学び、社内にAI開発・運用ノウハウを残す体制づくりを支援します。
FDE Column
FDEとは何か──AI導入を「成功」させる新しいパートナーの選び方
AI導入の9割は成果が出ていない。その原因は技術ではなく「誰が現場に入るか」にある。FDEという新しい選択肢を、経営者の視点で解説します。
Prototype-Led Implementation
VibeCodingで、構想を触れる業務OSへ変える。
AI導入は、要件書だけでは精度が上がりません。まず現場が触れるプロトタイプを作り、人とAIの分担、 データの扱い、承認フローを実物ベースで検証します。
AI-PathはFDEとして現場に入り、VibeCodingの速度を使って初期仮説を形にしながら、 会社ごとの統制・権限・運用に耐える本実装へ接続します。
What changes
PoCを、意思決定の道具にする。
1ヶ月から検証開始
データ主権・権限・監査ログを初期設計から確認
現場ユーザーが触って判断できる粒度で合意形成
PoCで終わらせず、本実装・運用改善へ接続
02
To-BeとBacklog定義
人が判断する領域、AIが補助する領域、システムが自動化する領域を切り分けます。
Output
To-Be業務フロー / Backlog / 初期スコープ
03
触れるプロトタイプ構築
VibeCodingで画面と主要機能を短期間で形にし、現場が実際に操作できる状態にします。
Output
プロトタイプ / 画面仕様 / AI動作シナリオ
04
現場検証とROI試算
操作アンケートと業務時間の変化を見ながら、導入効果と本実装の優先度を判断します。
Output
検証結果 / 想定ROI / 本実装提案
Insights for Sovereign AI
実装現場から、企業AIの論点を更新する。
データ主権、会社OS、AI内製化、FDE開発の実践知をColumnとして蓄積していきます。
VibeCoding2026/06/05
VibeCodingとは何か──非エンジニアが業務システムを内製化する、2026年の新常識
自然言語でAIに指示するだけで業務システムを作る「VibeCoding」。Andrej Karpathyが提唱したこの開発手法が、2026年に企業の内製化戦略を根底から変えつつある。ノーコードとは何が違うのか、リスクをどう管理するか、AI-Pathの現場経験から解説します。
AI経営・トレンド2026/06/03
AIエージェントは「入れた」だけでは動かない——Uber予算問題とMicrosoft Scoutが示す分岐点
Microsoft が常時稼働型エージェント Scout を発表し、AIエージェントが企業の標準装備になる時代が来ました。しかし Uber は年間AI予算を4ヶ月で使い果たし、COO が「ROI が見えない」と公言しました。技術の普及と現場定着の間にある溝を、AI-Path の現場経験から解説します。
FDE・伴走開発2026/06/02
AIエージェントが企業システムを変える——PoC止まりを超えて定着させる、FDEという答え
AIエージェントの導入が加速する一方、PoCが本番定着に至らない企業が後を絶たない。原因は技術ではなく「戦略と現場をつなぐ人間の不在」にある。製造業を中心としたFDE現場経験から、定着するAIエージェント導入の設計を解説する。
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Latest Updates
最新の活動と、蓄積される実践知。
NewsとColumnを通じて、会社OS・データ主権・AI実装の知見を継続的に発信します。
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ソブリンクラウド、オンプレミス、既存システム連携、AI Workspace、業務アプリ構築まで、
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- 構想段階から相談可
- セキュリティ要件を整理
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