全社AI基盤（Enterprise AI Platform）とは、社員が公式に使える生成AIの入口を一本化し、認証認可・コスト配分・利用ログを一体で管理する仕組みです。禁止しても見えない場所に移るだけのシャドーAIを、使える公式の場に置き換えて統制します。

シャドーAI対策｜全社AI基盤への一本化 - ARCHECO

企業がAI導入支援を受けるたびに、部門ごとに異なるAIツールが乱立し、セキュリティリスクとコストの非効率が生まれます。Enterprise AI Platformは、LLMゲートウェイ、認証・認可基盤、利用ログ管理、コスト配分、プロンプトテンプレート管理を統合した全社AIプラットフォームを構築するソリューションです。APIゲートウェイによる複数LLMの一元管理、部門別のアクセス制御、利用量の可視化と予算管理機能を備え、企業のAI活用をガバナンスの効いた形でスケールさせます。

部門ごとにバラバラに乱立するAIツール群を統合し、セキュリティとコスト管理が効いた全社共通のAIプラットフォームを構築します

現在利用中のAIツール・API・ライセンスを棚卸しし、統合プラットフォームのアーキテクチャを設計します。セキュリティ要件、コンプライアンス要件、スケーラビリティ要件を整理します。

現状評価とプラットフォーム設計

複数のLLMを一元管理するAPIゲートウェイと、部門・役職別のアクセス制御を行う認証基盤を構築します。SSOとの連携やデータ分類ルールの実装も行います。

LLMゲートウェイと認証基盤の構築

利用ログの収集・分析、部門別コスト配分、プロンプトテンプレートの全社管理を行う管理コンソールを構築します。異常利用の検知アラートも実装します。

管理コンソールとモニタリング構築

段階的に全社へ展開し、部門別の利用ガイドラインとサポート体制を整備します。プラットフォームの安定運用とスケーリングを支援します。

全社展開と運用安定化

部門ごとに乱立した社内AIツールを、LLMゲートウェイ・認証認可・コスト配分・利用ログを備えた全社AI基盤に統合。セキュリティとガバナンスを効かせて、社内のAI活用をスケールさせます。

全社AIプラットフォーム構築（Enterprise AI Platform）｜LLMゲートウェイ - ARCHECO

## 課題
営業部はChatGPT Team、開発部はCopilot、マーケ部は謎の海外SaaS――気づけば全社で契約しているAIツールを情シスの誰も把握していない。これが「部門ごとのAI乱立」の実態です。個々の契約は安いのに、合算すると重複だらけでコストが見えず、退職者のAPIキーが生き続け、機密情報がどのツールを経由して外に出たかも追えません。従来のRAG構築やチャットボット導入は、この「入口が何本あるか」という問題には答えません。1つの高性能なAIを作ることと、社内に散らばった何十個ものAI利用を1つの管理下に置くことは、まったく別の設計課題です。

## ARCHECOのアプローチ
社内ガイドラインを作れば防げると考えがちですが、ルール(禁止事項の明文化)だけでは、破る人にしか効きません。実際にプロンプトへ禁止を書き込んでも、長い文脈の後半で薄れ、確率的にしか守られなかった実装知見があります。ARCHECOは、ルールと鍵(強制力を持つ仕組み)を連動させる設計を採ります。複数LLMをまとめて呼び出すゲートウェイを唯一の入口にし、その手前で認証・認可・データ分類を判定させる。画面を増やすほど権限も検索体験もそこに付着して複雑になるため、まず残すのはAPIキー発行とフォルダ単位の権限管理だけに絞ります。ベンダーロックイン対策をしても、AIモデルの良し悪しを判定する基準は別に要る、という失敗も踏まえ、評価の仕組みまで含めて設計します。

## 提供価値
LLMゲートウェイ、認証・認可基盤、利用ログ管理、コスト配分、プロンプトテンプレート管理を、部門をまたいだ1つの基盤として構築します。API単位ではなく組織全体で見て、誰が・どの部門が・いくら使っているかを可視化し、異常な利用は検知して止める。すでに社内文書のRAG基盤がある場合は、そこにつなぐ入口としても機能します(社内文書の検索・要約基盤そのものを0から作る場合は、RAG構築のサービスが担当領域です)。「AIツールをもっと使わせる」ことが目的ではなく、「安全に使い続けられる状態を作る」ことを基準に設計します。

「AIツールを増やす」ことではなく「安全に一本化する」ことで、部門ごとに乱立したAI活用を、認証・コスト・利用ログが見える全社基盤に変えます

AIツール棚卸し

セキュリティ要件定義

プラットフォームアーキテクチャ設計

現状評価レポート

プラットフォーム設計書

APIゲートウェイ開発

認証・認可基盤構築

データ分類ルール実装

LLMゲートウェイシステム

認証基盤

管理コンソール開発

コスト配分エンジン実装

異常検知アラート設計

管理コンソール

コスト分析ダッシュボード

運用マニュアル

段階展開計画策定

部門別ガイドライン整備

サポート体制構築

展開計画書

部門別利用ガイドライン

サポートフロー定義書

シャドーAIは禁止の通達を何回出しても増える。ルールだけでは破る人にしか効かず、鍵と連動して初めて統制が効く。全社AI基盤（Enterprise AI Platform）への一本化を、可視化→受け皿→段階移行→独自契約の順で。稟議の通し方、実測4項目、FAQまで。

全社AI基盤への一本化｜シャドーAI対策 - ARCHECO

Enterprise AI Platform

Hybrid RAGとは、キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、リランキングとAgentic RAG（質問に応じて検索を選び直す方式）を重ねてRAGの精度を上げる構成です。ARCHECOは検索の型の設計から、精度ベンチマークによる定量検証まで一貫して行います。

従来のRAGは社内文書のみを対象としますが、Hybrid RAGは社内データベース・ファイルサーバー・SaaS連携データと、外部のWeb情報・業界レポート・法規制情報を統合的に検索・参照するアーキテクチャです。ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索、Agentic RAGによる動的な情報源選択、マルチモーダル対応（テキスト・画像・表・PDF）を実装し、単一のRAGでは到達できない回答精度と情報カバレッジを実現します。

社内データベースと外部情報源をベクトル検索・キーワード検索のハイブリッドで横断し、単一RAGでは到達できない回答精度を実現します

社内外のデータソースを洗い出し、各データの形式・更新頻度・アクセス方式を分析します。統合インデックスの設計とデータパイプラインのアーキテクチャを策定します。

データソース分析と統合設計

ベクトル検索とキーワード検索を融合したハイブリッド検索エンジンを構築します。リランキングモデルの導入、クエリ拡張、フィルタリング機能を実装します。

ハイブリッド検索エンジン構築

検索クエリの内容に応じてAIエージェントが最適なデータソースを動的に選択するAgentic RAGを実装します。テキスト・画像・表・PDFのマルチモーダル検索にも対応します。

Agentic RAGとマルチモーダル対応

実業務のクエリパターンで検索精度を定量評価し、チューニングを行います。データの鮮度維持と検索品質の継続的な改善サイクルを構築します。

精度検証と本番運用

社内文書だけのRAGで精度が頭打ちなら、ベクトル×キーワードのハイブリッド検索とAgentic RAGで再設計。社内DB・SaaS・外部情報を横断し、精度ベンチマークによる定量検証まで行うRAG構築サービスです。

RAG構築・精度向上（Hybrid RAG）｜ハイブリッド検索×Agentic RAG - ARCHECO

## 課題
社内RAGを作ったのに、期待したほど賢くならない――よくある相談です。多くの場合、原因はモデルの性能ではありません。ベクトル検索は「似た意味の文章」を探すのは得意ですが、上位10件までしか拾えず、それより下にある正解は存在しないのと同じ扱いになります。型番のような固有名詞も、意味の近い別のものに引っ張られて取りこぼします。ベンダーが「検索精度95%」を謳っていても、古い規程を自信満々に正解として返せば、一度でも痛い目にあったユーザーは二度と開きません。ゼロから作るRAG構築(社内GPT・RAG構築サービス)とは別に、すでに動いているRAGの精度を頭打ちから引き上げる、という技術的な課題がここにあります。

## ARCHECOのアプローチ
精度が出ないとき、真っ先に別のデータベースやモデルを足したくなりますが、そこは最後です。最初に強くすべきは、いま動いている文書検索そのものです。意味の近さで探すベクトル検索と、語句の一致で拾うキーワード検索を組み合わせ、候補を多めに集めてから専用モデルで読み直して並べ替える――ハイブリッド検索とリランキングの二段構えが、精度を上げる最大のレバーです。そのうえで、数値の質問はデータベースへの問い合わせ、関係性の質問はグラフ探索というように、問いの型に応じて参照先を選び、足りなければAIエージェントが自分で取り直すAgentic RAGを実装します。マルチモーダル対応(テキスト・画像・表・PDF)も、この検索戦略の中に組み込みます。

## 提供価値
社内データベース・ファイルサーバー・SaaS連携データに加え、外部のWeb情報や業界レポート・法規制情報まで横断して参照できる検索基盤を構築します。効果は主観の「良くなった気がする」では測らず、実業務のクエリパターンを使った精度ベンチマークで定量的に検証し、データの鮮度を保ちながら劣化を検知して育てる運用サイクルまで設計します。すでに社内GPT・RAG基盤があり、「作ったのに精度が頭打ち」という状態から始める方のためのソリューションです(まだRAGを持っていない場合は、社内GPT・RAG構築のサービスが0→1を担当します)。

「もっと賢いモデルに変える」のではなく「検索の型を正しい順番で強くする」ことで、頭打ちになった社内RAGの精度をもう一段引き上げます

データソース棚卸し

データパイプライン設計

統合インデックス設計

データソース分析レポート

統合アーキテクチャ設計書

ハイブリッド検索実装

リランキングモデル導入

クエリ拡張エンジン開発

ハイブリッド検索エンジン

検索精度ベンチマーク

Agentic RAGロジック開発

マルチモーダルパーサー実装

動的ルーティング設計

Agentic RAGシステム

マルチモーダル検索モジュール

精度ベンチマークテスト

チューニング実施

鮮度管理設計

精度検証レポート

運用済みHybrid RAGシステム

品質管理ガイドライン

RAG精度向上でモデルを替えても、検索が間違った文書を渡していれば同じ。ベクトル検索は上位10件に入らないものは無いのと同じ。Hybrid RAGで強くする順番（データと分割→ハイブリッド検索とリランキング→型分け→Agentic化）、実測4項目、FAQまで。

RAG精度向上（Hybrid RAG）｜ハイブリッド検索×Agentic RAG - ARCHECO

Hybrid Rag

バイブコーディング（Vibe Coding）とは、自然言語の指示でAIにコードを書かせ、人がレビューして仕上げる開発手法です。ARCHECOは生成された全コードをエンジニアがレビューし、判定をAIに戻さない設計で、品質を保ったままMVP構築を従来の数分の一の期間で行います。

Vibe Codingは、自社開発のAI自律開発ツールを活用し、自然言語による要件記述からコード生成・テスト・デプロイまでをAIが自律的に遂行する開発手法です。エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに集中し、定型的なコーディング作業をAIに委任することで、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。新規事業のスピード要件に応える開発手法として、ARCHECOのプロダクト構築の中核を担っています。ただし品質管理のため、全コードに対するエンジニアのレビューと責任ある検証を必ず実施します。

自社開発のAI自律開発ツールを活用し、自然言語の要件定義から動作するプロダクトまでを従来の数分の一の期間で構築する開発手法です

自然言語で記述された事業要件を構造化し、AI自律開発ツールが理解できる形に変換します。エンジニアがアーキテクチャと技術スタックを設計し、AI開発の品質基準を定めます。

要件定義とアーキテクチャ設計

AI自律開発ツールが要件に基づきコードを自動生成します。API設計、データベーススキーマ、フロントエンド、バックエンドの実装を並行して進行させます。

AI自律開発によるコード生成

AIが生成した全コードをエンジニアがレビューし、セキュリティ・パフォーマンス・保守性の観点から品質を担保します。必要に応じてリファクタリングと最適化を行います。

エンジニアレビューと品質保証

CI/CDパイプラインを構築し、本番環境へのデプロイを自動化します。リリース後のバグフィックスや機能追加もAI自律開発ツールで高速に対応します。

デプロイと継続的改善

バイブコーディングを企業の新規事業開発に実装。自然言語の要件からAIがコード生成・テスト・デプロイまで自律遂行し、全コードをエンジニアがレビュー。MVP構築を従来の数分の一の期間で実現します。

バイブコーディングによるMVP開発（Vibe Coding）｜AI自律開発 - ARCHECO

## 課題
新規事業のMVP開発でボトルネックになるのは、たいてい実装そのものではありません。要件が固まってからコードが動くまでの「待ち時間」です。バイブコーディングは、自社開発のAI自律開発ツールが自然言語の要件を読み取り、コード生成・テスト・デプロイまでを自律的に進める開発手法で、この待ち時間を圧縮します。AIエージェント開発やAIプロダクト開発が「何を作るか」を決める工程だとすれば、バイブコーディングは「どう作るか」を決める工程です。ただし「AIに書かせれば速い」という理解だけでは、動くけれど保守できないコードが積み上がる事故につながります。速さの前に、何を任せて何を人が握るかを決める必要があります。

## ARCHECOのアプローチ
ARCHECOのバイブコーディングは、AIに実装を任せることそのものは肯定します。実際、通常の要件定義や実装より大幅に短い期間でコードは生成できます。ただし本体はそこではありません。生成された結果が正しいかどうかの「判定」を、AI自身に戻さないことが核心です。AI自身に検算や確認まで任せると、拾い漏れがあるのに「全部拾いました」という報告が返ってくることがある、とARCHECOは実務で確認しています。だからこそ判定は機械的な検査かエンジニアのレビューに固定し、要件定義の段階でも正常系だけでなく異常系との「あいだ」を人が詰めます。エンジニアの役割は「書く」側から「決めて、疑う」側へ移ります。

## 提供価値
提供する価値は「速いこと」ではなく「保守できる状態を保ったまま速いこと」です。エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに専念し、定型的なコーディング作業をAIに委任することで、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。この開発手法は新規事業のスピード要件に応えるためにARCHECOが磨いてきたもので、プロフィットシェア型の事業共創やAIプロダクト開発など、ARCHECOが提供するほぼ全てのプロダクト構築の中核を担っています。全コードに対するエンジニアのレビューと責任ある検証を必ず実施したうえで、次の工程に進みます。

「AIに書かせる」ではなく「判定はエンジニアが握ったまま任せる」。これがバイブコーディングの本体で、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します

自然言語で書かれた事業要件を、AI自律開発ツールが扱える形に構造化します。ここで同時に決めるのが、生成された結果の正しさを何で判定するかです。正常系だけでなく異常系との「あいだ」まで人が詰め、判定をAIの自己申告に戻さない基準を先に固定します。

要件の自然言語構造化

アーキテクチャ設計

AI開発品質基準策定

構造化要件書

アーキテクチャ設計書

品質基準定義書

要件の構造化と、判定を委ねない基準の設計

要件と品質基準に基づき、AI自律開発ツールがAPI設計・データベーススキーマ・フロントエンド・バックエンドを並行して生成します。エンジニアは生成を監督しながら、判定に使ってよい出力といけない出力の切り分けを都度確認します。

AI自律コード生成

並行開発オーケストレーション

自動テスト生成

生成コードベース

自動テストスイート

AI自律開発による並行コード生成

AIが生成した全コードをエンジニアがレビューし、セキュリティ・パフォーマンス・保守性を検証します。確認作業自体をAIの自己申告に任せず、機械的な検査と人のレビューを組み合わせることで、拾い漏れを防ぎます。

コードレビュー

セキュリティ検証

パフォーマンス最適化

レビュー済みコードベース

品質検証レポート

エンジニアレビューと機械的検査による品質保証

CI/CDパイプラインを構築し、本番環境へのデプロイを自動化します。リリース後のバグフィックスや機能追加もAI自律開発ツールで高速に対応しつつ、変更のたびに同じレビュー基準を適用し、速さと保守性の両立を崩しません。

CI/CDパイプライン構築

本番デプロイ自動化

継続的AI開発サイクル設計

デプロイ済みプロダクト

CI/CDパイプライン

継続開発ガイドライン

デプロイと、速さを保った継続的改善

バイブコーディング（Vibe Coding）でAIに検算まで任せると、拾い漏れがあるのに「全部拾いました」と返ってくる。任せるのは実装だけで、判定はエンジニアが握る。MVP開発の受託で数分の一の期間にする体制、Vibe Fixingの壁、企業導入の線引き、FAQまで。

バイブコーディング（Vibe Coding）｜企業導入とAI受託開発 - ARCHECO

Vibe Coding

プロフィットシェアとは、開発費を抑える代わりに事業の利益を分け合う共創開発の契約形態です。揉めるのは分配率ではなく「利益の定義」なので、ARCHECOは契約前にそこを固め、事業評価からMVP開発・グロース・事業譲渡まで一貫して実行します。

Profit Shareは、ARCHECOが提供する契約モデルの一つであり、事業収益に連動した報酬体系によって開発パートナーとクライアントの利害を一致させる事業共創モデルです。初期開発費用を抑える代わりに、事業収益の一部をシェアする構造により、ARCHECOは事業の成功にコミットするインセンティブを持ちます。AI戦略策定からAIエージェント開発、プロダクト構築、グロースマーケティングまでの全工程を自社リソースで一貫実行し、無償保証期間・サービス譲渡確約・採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示します。受託開発やジョイントベンチャー等、他の契約モデルとの比較検討も支援します。

初期費用を抑えつつ事業収益に報酬を連動させることで、開発パートナーとクライアントの成功へのインセンティブを構造的に一致させます

事業の市場性・技術実現性・収益見込みを評価し、Profit Shareモデルの適合性を判断します。収益配分比率、契約期間、KPI連動条件、退出条件を設計します。

事業評価と契約モデル設計

ARCHECOが事業の企画・設計からプロダクト開発までを主導します。AI自律開発ツールを活用した高速MVP構築と、市場投入に必要な全工程を自社リソースで実行します。

事業設計とプロダクト開発

プロダクトを市場に投入し、ユーザー獲得・課金転換・継続率向上のグロース施策を実行します。事業KPIのモニタリングと収益の分配管理を行います。

市場投入とグロース運用

契約期間満了後、事業とプロダクトの完全譲渡を行います。クライアント社内チームへのナレッジトランスファーと、自走に必要な採用・育成の支援も実施します。

事業譲渡と自走化支援

初期開発費を抑え、事業収益に報酬を連動させるプロフィットシェア契約。事業評価からMVP開発・グロース・事業譲渡まで一貫実行し、無償保証・譲渡確約でリスクを軽減。レベニューシェアや受託開発との違いも比較支援します。

プロフィットシェア型の事業共創開発（Profit Share）- ARCHECO

## 課題
成果連動の契約と聞くと、「結局どこかで搾取されるのでは」「うまくいかなかったら放置されるのでは」という警戒が先に立ちます。この警戒は妥当です。工数を売る受託開発と違い、Profit Shareは初期費用を抑える代わりに事業収益の一部をARCHECOが受け取るため、開発パートナーとクライアントの利害構造そのものが変わるからです。ただし実務で本当に揉めるのは、多くの人が身構える「分配率は何%か」ではありません。分配の元になる利益をどう定義するか――粗利を再投資に回すか、どちらの人件費を事業側に付けるか、支払いをどの年度に乗せるか――という契約書の細部です。ここを曖昧にしたまま分配率だけ合意すると、精算の段になって数字が動きます。

## ARCHECOのアプローチ
ARCHECOは、Profit Shareを「安く作らせる方法」としては提案しません。成果連動が成立するのは、作る側が事業の意思決定に関与できる場合に限られるからです。関与させずに成果だけ連動させると、作る側は自分で動かせない変数に報酬を賭けることになり、結果として手を抜く方向に合理的に動きます。だからARCHECOは、AI戦略策定・AIエージェント開発・プロダクト構築・グロースマーケティングまでの全工程を自社リソースで一貫して引き受け、事業の意思決定そのものに入ります。そのうえで「渡す約束をするから、渡せる状態まで作る」という責任を明文化するため、無償保証期間・サービス譲渡確約・採用代行をセットで契約に組み込みます。受託開発やジョイントベンチャーとの比較検討も、この関与度の違いから始めます。

## 提供価値
提供する価値は、初期費用を抑えながら事業の成功に本気で張るパートナーシップです。ARCHECOは事業の成功にコミットするインセンティブを報酬構造そのものに組み込んでいるため、「放置される」という警戒とは逆に、事業が利益を出すまで関わり続けます。契約期間満了後は事業とプロダクトを完全譲渡し、クライアント社内チームへのナレッジトランスファーと採用支援まで実施したうえで自走化を後押しします。分配率の交渉に時間を使うのではなく、利益の定義と関与の設計にあらかじめ時間を使うことで、精算の段階で揉めない契約を実現します。

初期費用を抑えて事業収益に報酬を連動させる契約モデルで、本当に大事なのは分配率ではなく「利益の定義」を契約前に固めること。ARCHECOはそこまで含めて事業に伴走します

事業の市場性・技術実現性・収益見込みを評価し、Profit Shareモデルの適合性を判断します。分配率だけでなく、粗利をどう再投資に回すか、費用をどちらに付けるかという「利益の定義」まで契約書に先に固定し、精算段階でもめる余地を残しません。

事業フィジビリティ評価

収益モデルシミュレーション

契約条件設計

事業評価レポート

契約条件設計書

収益シミュレーション

事業評価と、利益の定義まで含めた契約設計

ARCHECOが事業の企画・設計からプロダクト開発までを、意思決定に関与しながら主導します。バイブコーディングを含むAI自律開発ツールを活用した高速MVP構築と、市場投入に必要な全工程を自社リソースで実行します。

事業戦略設計

プロダクト開発

マーケティング戦略策定

事業計画書

MVPプロダクト

マーケティング計画

事業設計とプロダクト開発への意思決定関与

プロダクトを市場に投入し、ユーザー獲得・課金転換・継続率向上のグロース施策を実行します。事業KPIのモニタリングと、契約時に固定した利益の定義に基づく収益分配管理を、単年度ではなく複数年のトータルで運用します。

グロースマーケティング実行

KPIモニタリング

収益分配管理

グロースレポート

KPIダッシュボード

収益分配明細

市場投入とグロース運用、収益分配の実行

契約期間満了後、事業とプロダクトの完全譲渡を行います。渡す約束をするから渡せる状態まで作るという責任のもと、クライアント社内チームへのナレッジトランスファーと、自走に必要な採用・育成の支援まで実施します。

ナレッジトランスファー

採用支援

運用引継ぎ設計

譲渡完了報告書

採用要件定義書

プロフィットシェア（Profit Share）で揉めるのは分配率ではなく利益の定義。粗利の再投資・人件費・年度計上を先に固めないと精算で数字が動く。レベニューシェアとの違い、契約前に決める4論点、無償保証・譲渡確約・採用代行の3条項、FAQまで。

Profit Share

AI-Native UXとは、AIが間違える・遅れる・根拠を示せないことを前提に、利用者が気づき、確認し、取り消せるように設計する画面と体験の原則です。ARCHECOは監査から実装まで、この原則を体系化して提供します。

AI-Native UXは、AIの応答生成・レコメンデーション・自動処理を前提としたプロダクト体験を設計するためのソリューションです。従来のUI設計の延長ではなく、AIの不確実性・応答遅延・ハルシネーションリスクを織り込んだ新しいUXフレームワークを適用します。信頼度の段階的表示、AIと人間の役割分担の可視化、ユーザーによるAI出力の修正・フィードバックループの設計など、AI時代に求められるインターフェースパターンを体系的に実装します。

AIの不確実性や応答遅延・ハルシネーションリスクを前提としたプロダクト体験を設計し、ユーザーがAIを自然に信頼できるUXを構築します

既存のAIプロダクトまたは新規構想のUXを監査し、ユーザーがAI機能を使わない・信頼しない・誤用する原因を特定します。競合のAI UXパターンも分析します。

AI UX監査と課題特定

AIの特性を前提としたUXフレームワークを設計します。信頼度表示、透明性設計、フォールバックUX、ユーザーコントロールの設計原則を策定します。

AI-Native UXフレームワーク設計

設計したAI-Native UXを高精度プロトタイプとして開発し、実ユーザーによる検証を行います。AIへの信頼度、タスク完遂率、満足度を計測します。

プロトタイプ開発とユーザー検証

プロダクト開発チームへのデザインハンドオフと実装品質の監修を行います。リリース後のUX指標モニタリングと改善サイクルを構築します。

実装支援とUXモニタリング

ハルシネーション・応答遅延・不確実性を前提にAIプロダクトのUXを設計。信頼度の段階表示、人とAIの役割可視化、フィードバックループなど、AI時代のUIパターンを監査から実装まで体系的に提供します。

AIプロダクトのUX/UIデザイン（AI-Native UX）｜信頼されるAI体験設計 - ARCHECO

## 課題
AIプロダクトのデザインで見た目を整えても、使われないままのプロダクトは珍しくありません。禁止をボタンの配置や文言だけで表現しても、AIの出力は毎回同じとは限らないため、想定していない振る舞いに崩れます。実際に、モデルへの指示に禁止事項をどれだけ丁寧に書いても、長い文脈の後半で薄れ、確率的にしか守られなかったという実装の知見があります。UIデザインを従来の延長で作ると、この「守られないかもしれない」という前提が抜け落ち、間違えたときに直せない、答えられないときに黙り込む、といった体験がそのまま世に出てしまいます。個別のAIプロダクトのUX/UIを1本設計する(AI UX/UIデザイン・会話設計のサービス)以前に、AIを前提にした設計原則そのものを持っているかどうかが、まず問われます。

## ARCHECOのアプローチ
精度を上げれば信頼されると考えがちですが、精度が高くても、間違えたときの扱いが悪ければ信頼は崩れます。ARCHECOは、AIの不確実性・応答遅延・ハルシネーションを前提にしたパターンを、思想として体系化しています。核になるのが「禁止と防止は別物」という原則です。禁止はUIの文言や指示として相手に届けるものにすぎず、守るかどうかは相手(AIの出力)が決めてしまいます。防止は、間違った出力が実行される手前に、機械的に止める仕組みを置くことです。加えて、LLMは自分の仕事を自分で検算できないため、確からしさの判定はモデルの外に置く。設計が壊れるのは、教科書どおりの正常系でも、想定済みの異常系でもなく、その「あいだ」であるという知見も踏まえ、この隙間を先に埋める原則を用意します。

## 提供価値
信頼度の段階的な表示、AIと人間の役割分担の可視化、ユーザーによる修正・取り消しのフィードバックループなど、AI時代に求められるインターフェースパターンを、監査から設計原則の策定、プロトタイプ検証まで体系的に提供します。機能を足すほどプロダクトが使われなくなる、というのも同じ原則の裏返しです。47個のボタンを足して、肝心の3つを押しにくくした失敗は、AIプロダクトでも同じ形で起こります。個別のプロダクトのUX/UI・会話設計そのものを1本作り込む実行部分は、AI UX/UIデザイン・会話設計のサービスが担当します。ai-native-uxは、その実行の土台になる思想と型を先に持つためのソリューションです。

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