29 YEARS OF EXPERTISE + AI

人間が考えた構造を、
AIに迷わせず実行させる。

それが Panolabo Engine の設計思想。
29年の判断を構造化し、成果を再現する。

PANOLABO ECOSYSTEM

Engine × Modules × Services

Engine を核に、Modules を組み合わせ、あなたのビジネスを自動化

📈
PostPilot
🤖
genpost
💰
Affiliate
🚀

Panolabo Engine

AI実行基盤

  • ・判断/仕様の固定(再現性)
  • ・ログ/再実行/改善ループ
  • ・引き継ぎ可能(属人化しない)
💬
Chat2Doc
AI Enhancer
📝
WP自動投稿
🔧 Fleet Build(Services)
設計診断 → Engine導入 → OEM/受託

AI導入で"事故る"パターン

御社のAI活用、こうなっていませんか?

属人化

プロンプト職人に依存

「○○さん依存」になり、引き継ぎで崩壊。担当が変わると運用が止まる。

出力ブレ

同じ指示で結果がバラバラ

品質管理ができない。毎回AIの気分に振り回されて炎上する。

定着しない

説明は上手いが使えない

AIの回答は正しいが、現場で使える形になっていない。結局人力に戻る。

責任曖昧

「AIがやった」で終わり

誰も成果責任を持てない。再現性がないから改善もできない。

原因は、AIに"考えさせすぎている"ことです。

WHAT WE PROVIDE

再現可能なAI運用の"型"を提供

思想ではなく、仕組みとして導入できます

📜

Operating Principles(OS 10条)

AIを"成果責任"で運用するための判断OS。迷ったらここに戻る。

  • ・責任は人間
  • ・AIに考えさせない
  • ・プロンプト=契約
  • ・検証なき生成禁止
🚦

Release Gate(出荷判定)

AIの出力を"納品物"として扱うための品質チェックポイント。

  • ・再現性チェック
  • ・スキーマ準拠確認
  • ・例外処理の明文化
  • ・ログ取得の強制
⚠️

例外処理フロー

AIが想定外の出力をした時の対応を事前に設計。

  • ・フォールバックルール
  • ・人間エスカレーション条件
  • ・再実行プロトコル
  • ・改善フィードバック経路
👥

RACI(責任分界)

「AIがやった」で終わらせない責任の明確化。

  • ・設計責任者
  • ・運用責任者
  • ・品質責任者
  • ・改善責任者
MINIMUM VIABLE OFFER

まずは「判断棚卸し」から

2週間で、御社のAI活用における
「判断が属人化している箇所」を洗い出し、
Engine導入の適合度を診断します。

📋
Week 1
現状ヒアリング
判断フロー可視化
🔍
Week 2
事故ポイント特定
適合度レポート
📊
Output
診断レポート
Engine導入提案
設計診断を依頼する
CASE STUDY

導入事例

教育DX

採点システムのAI所見生成

大量データを投入 → 数分後に全件のAI所見が返却。
品質均一・再実行可能・ログ完備。

大量
同時処理
数分
処理時間
100%
再現性
コンテンツ生成

記事生成・SNS配信の再現運用

5W1H+P Message Contract で記事生成を構造化。
担当者が変わっても同じ品質を維持。

70%
工数削減
0件
品質事故
3人
引き継ぎ完了

提供メニュー

DESIGN AUDIT

AI設計診断

  • ✓ 事故る理由の特定
  • ✓ 再現性設計
  • ✓ 運用の型化

現状のAI活用を診断し、構造的な改善点を明確化します。

SETUP

Engine導入

  • ✓ 既存システムに組込み
  • ✓ ログ/再実行基盤
  • ✓ 運用マニュアル整備

貴社環境にEngineを導入し、再現可能な運用を構築します。

WHITE LABEL

OEM / White Label

  • ✓ 代理店・制作会社向け
  • ✓ 貴社サービスとして展開
  • ✓ 技術サポート・更新保守

Engineを貴社ブランドで提供。新規事業としても展開可能。

設計思想を読む

「AIに考えさせるな」——この思想の全貌を知りたい方へ。

Manifestoを読む →

29年の判断 + AI で、成果を再現しませんか?

(マーケティング × 技術) + AI。伝言ゲームゼロで、設計から実装まで。