「自分の頭の中身を、引き継げる相棒が欲しい」
あなたの相棒として
Work-brain
自分の判断・作業ログ・成果物をデジタルツインに移し、思考の延長として AI と仕事をラリーする。
Work-brainを見る →AUTONOMOUS AGENT DESIGN
AIエージェントを、組織で動く形に設計する。
同じ分身の、スケールが変わるだけ。あなたの相棒（Work-brain）から、あなたの部門（YOUR-DEPARTMENT-AGENTS）、あなたの会社（YOUR-COMPANY-AGENTS）へ。
SCROLL
DESIGN FIRST
AIを増やすだけでは、組織で動かない。
受付 / 権限 / レビュー / 保存先 / 指標を決めないままエージェントを増やすと、便利な個人技が散らばるだけで終わります。
誰が依頼を受け、どの情報を読めて、どこまで判断してよいのか。人が確認する観点と、残すべきログが曖昧なままだと、属人化は形を変えて残ります。
GENUPは、エージェントを「増やす」前に、組織で回る受付・権限・レビュー・保存先・指標を設計します。個人、部門、会社へ広げても、同じ考え方で運用できる状態を作ります。
THREE SCALES
3つのスケール
あなたの相棒として、あなたの部門として、あなたの会社として。入口は違っても、同じ分身を広げていく設計です。
あなたの相棒として
「部署の標準業務を、AIで分担して回したい」
あなたの部門として
YOUR-DEPARTMENT-AGENTS
自部門の機能をまるごとコピーした分身チームが、受付からレビューまで部門の仕事を担う。
「人を増やさずに、会社の機能を持ちたい」
あなたの会社として
YOUR-COMPANY-AGENTS
HR・経理・戦略まで、AI社員 × スキル × ポリシーの3レイヤーで、一人で会社を回す覚悟のための分身組織。
動いている実例を見る →3つは別ものではなく、同じ分身のスケールが変わるだけです。
THREE LAYERS
YOUR-COMPANY-AGENTS の中身
会社として動かすには、AI社員、スキル、ポリシーを分けて持つ必要があります。
AI社員
個々の属性と、所属する組織体を定義する。
スキル
固有スキルと、全社共通スキルを分けて持たせる。
ポリシー
部署ポリシーと、全社ポリシーで判断範囲を透明にする。
だから、誰が・何ができて・どこまで判断してよいかが透明に運用できます。
OPERATING MODEL
5層で透明に運用する
見えない自動化にせず、依頼から改善までを追える形で設計します。
1
受付
依頼の入口、優先度、担当するAI社員を決める。
2
作業
調査、ドラフト、整理、実行補助を役割ごとに分担する。
3
レビュー
人が見る観点、差し戻し条件、承認権限を決める。
4
ジャーナル
成果物、根拠、判断、作業ログを後から追える場所へ残す。
5
ダッシュボード
処理状況、品質、滞留、改善点を見える化する。
ENGAGEMENT
概念から導入まで、4ステップで伴走します
GENUPが担うのは、エージェントを現場に置いて終わることではありません。理解、設計、実装、定着までを一続きにします。
概念の共有
考え方の地図を揃える
教育
経営者・責任者・現場の理解を作る
運用設計
自社の業務に合わせて設計する
導入支援
動く形まで伴走する
WHY GENUP
エージェント設計を支える4領域の経験
AIだけ、統制だけ、研修だけでは組織では回りません。GENUPは4領域を横断して、動く形までつなぎます。
SHOWCASE
GENUP が自社で動かしているサンプル
YOUR-COMPANY-AGENTS の GENUP 実装サンプルとして、GENUP-AGENTS を Showcase で公開しています。
思想や設計だけでは見えにくい、AI社員、部署、成果物、投稿のつながりを実例として確認できます。自社で広げるときの運用イメージをつかむための参照先です。
動いている実例を見るINSIGHTS
GENUPの視点
AIエージェント設計、生成AI活用、AIガバナンス、ITセキュリティの論点を記事化しています。
Agent Design
AIエージェントを増やす前に決めるべきこと
エージェント数ではなく、受付、レビュー、保存先、権限から設計する。部門単位でAI運用を始める前の判断軸を整理します。
記事を読む →AX / Strategy
AXはなぜDXより難しいのか
AI導入はツール選定だけでは終わりません。仕事のやり方そのものを再設計する観点から、AXの難しさを整理します。
記事を読む →AI Governance
生成AI利用ガイドラインを“使えるルール”にする設計
禁止事項の羅列ではなく、現場で判断できる基準に落とし込むためのガイドライン設計ポイントを解説します。
記事を読む →Execution
「PoCで終わる」AIプロジェクトの共通点
失敗要因は技術より組織にあります。PoCから本番展開へ進む際に、どこで止まりやすいかを実務観点で整理します。
記事を読む →CONTACT
お問い合わせ
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