不安定で単発な対話アシスタントを、ちゃんとコントロールできる作業基盤に変える。

AIの染みついた癖

メモリは最初RAGで検索していましたが、中国語の意味検索が弱く、要点を外したり違う箇所を拾ったりして、エージェントが誤った記憶で動いていました。セッションをまたぐ連続性が、当てにならない想起の上に乗っていたのです。

私が築いたガバナンスの仕組み

記憶のembeddingをGraph方式で作り直し、中国語の文脈でも曖昧なベクトル類似度ではなく、本当に関連するプロジェクト状態に狙いを定めて想起できるようにしました。

協働で解けた価値

新しいセッションでも文脈を説明し直さずに、進行中の作業をそのまま引き継げます。記憶が「想起するかも」から「確実に想起する」へ——ツールをまたぐ連続性すべての土台です。

AIの染みついた癖

一番難しかったのが記憶の権限分離でした。ユーザー・部門・会社の間に境界がないと、AIはAの記憶をBのタスクに使ってしまう——多者協働では深刻な漏洩と混同のリスクです。

私が築いたガバナンスの仕組み

マルチテナント分離と権限のアーキテクチャを設計し、新しいマシンやエージェントのオンボーディング手順を標準化して、各エージェントが認可された記憶範囲だけにアクセスできるようにしました。

協働で解けた価値

ユーザーや部門をまたいで安全に協働できます——記憶を共有しつつ分離の境界を守り、全部を一緒くたにしません。

AIの染みついた癖

能力を得たエージェントは「まずやってしまう」傾向があります——承認なしにマージ、通知なしにgateway再起動、関係ない場所をいじる、近道して仮コードの技術的負債を残す——動くけれど制御不能です。

私が築いたガバナンスの仕組み

どのアクションも実行前にルールゲートを通します：承認なしにマージしない、通知なしに再起動しない、範囲外に触れない、AI発の技術的負債を残さない、古い記憶で動かない——やってはいけない振る舞いをハードルールにしました。

協働で解けた価値

3〜5件のプロジェクトを複数エージェントに自律で任せられます。夜間の自己振り返りループさえも——越権にはゲートが番をしているから。ガバナンスされた自律です。