Takajo AI LabTAKAJO AI Lab

AI導入、レビュー設計、実務向け研修
判断と設計を支援します

生成AIを使うだけでなく、品質・運用・レビュー・教育まで含めて設計したいチーム向けの支援です。

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何を依頼できるか

AI導入アドバイザリ

  • AI導入の技術・運用設計
  • LLM出力の品質評価と信頼性設計
  • 実装前の前提整理と論点の構造化

レビュー基盤設計

  • AI-assisted review workflow の設計
  • CriticChain をベースにしたカスタマイズ
  • 品質監査プロセスの構築

研修・学習プログラム設計

  • 社内研修の設計（法人パイロット含む）
  • 教材・課題・レビューの一体設計
  • Takajo AI Lab の法人向け活用

こういう課題に入っています

  • AIを導入したいが、品質や責任分界が曖昧
  • LLMの出力を業務に使いたいが、信頼性の担保方法がわからない
  • 教育や研修を属人的に回していて、仕組みに落としたい
  • AIを使った新規プロダクトの方向性を詰めたい

どういうスタンスで入るか

  • 単なる実装代行ではなく、判断と設計を支援する
  • 技術、運用、教育をまたいで論点整理できる
  • 小さなPoCから実運用まで、壊れやすいところを先に見る
  • AIの便利さより、AIの間違い方と運用上の危険を見る
  • 日本語が母語。英語での成果物作成・ドキュメンテーションに対応可能。英語でのミーティングも可能

背景

1998年からシステム開発に従事。組み込み・制御系、研究・特許、起業、Web・インフラ、教育を経て現在に至る。

  • プロンプトの構文標準 prompt-as-code を策定
  • 標準に基づく品質監査エンジン CriticChain を開発・公開（AGPL-3.0）
  • Takajo AI Lab（AI実務研修プログラム）を設計・運営 → 詳細

プロンプトの構文標準を策定し、その標準で動く品質監査エンジンを実装し、そのエンジンを組み込んだ教育プログラムを設計・運営しています。

これらを別々のプロジェクトとして外注したのではなく、一人の手で一貫して設計・実装・運用しています。

だから「理論上はこう動くはず」ではなく「実際に動かすとここで壊れる」という話ができます。

AIのレビュー設計、品質基準、人間とAIの役割分担。まだ業界で正解が出ていない領域を先に歩いている分、どこに落とし穴があるかはお伝えできます。

相談の形

  • スポット相談
  • 月次アドバイザリ
  • 設計レビュー
  • 法人パイロット / 研修設計

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