エージェントの再現性をどう設計するか ── Fairy Tale が実装する Skill・Residency Check・Feedback Governance
エージェント改善は「プロンプトに一文を足す」で進めがちですが、本来これはソフトウェアガバナンスの問題です。再現性の設計を、Fairy TaleのSkill・Residency Check・Feedback Governanceで解説します。
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- プロダクトAIエージェントの成功ワークフローを共有する研究OSS「Fairy Tale」を公開しました
- イベント「NINNO×東北電力グループ・オープンイノベーション・ピッチ」に参加しました
- お知らせMARIA AI電話「ライトプラン」がIT導入補助金2026の対象ツールに認定
- お知らせ「MARIA AI電話 ライトプラン」がデジタル化・AI導入補助金2026の対象ITツールに登録
- イベントAIアバター遠隔接客デモ・MARIA AI電話を展示｜自治体・公共Week 2026／ODEX｜デジタル化・DX推進展 出展レポート
- お知らせ電気通信事業の届出受理に関するお知らせ
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- プレスリリース栃木県那須町「デジタル・フロントヤード改革事業」にAI電話サービスを提供開始
- お知らせMARIA OSが自律的な自己進化フェーズへ移行 ～ 止められる・説明できるAI運用へ
- お知らせ三つの世界から考える、知性のあり方
- プロダクトオンプレミスAI判断OS「MARIA OS Appliance」提供開始。CEO Cloneオプションも同時提供（プレスリリース公開）
- お知らせMARIA OSの「UNIVERSE 3D」とは？
- メディア掲載自治体におけるボンギンカンのAI電話導入事例が新聞に掲載されました
- イベントTenstorrent × マクニカ共催セミナーで「ローカル完結AIエージェント」を講演しました
- イベント未来がここに。日本初AGIハッカソンで生まれた3つのAGIの卵
- イベントNexTech Week 2025【秋】に出展しました
- お知らせ「出会い」と「対話」が生まれた3日間を終えて
- プロダクトAI開発CLI「MARIA CODE」提供開始のお知らせ
- イベントNexTech Week 2025 に出展します！
- プロダクト【MARIA CODE】image機能の紹介
- プロダクトMARIA CODEとは？
- イベント日本初！AGI ハッカソンを開催します
- お知らせボンギンカンとAnystarが、1周年になりました 🎉
- お知らせIT導入補助金2025／IT導入支援事業者として採択のお知らせ
- メディア掲載メディア掲載のお知らせ
- プロダクトAGENTS DOING ALLサービス「Project m」提供開始のお知らせ
- プロダクト商品情報を横断検索する「MARIA AI」サービス開始
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- イベント【お礼】池袋でのコールセンター展示会、ご来場ありがとうございました！
- お知らせ【Note紹介】チョコレートノート🍫
- プロダクト【事業開始】「AI社員」提供サービス開始のお知らせ
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ブログ
AIエージェントの研究・設計・実運用で得られた知見を公開しています。
- 11 / GOVERNANCE
エージェントの再現性を設計する
SKILL GOVERNANCE - 03 / GOVERNANCE
AIエージェントのガバナンス
GOVERNED AUTONOMYAIエージェントのガバナンス。安全に業務基盤として使い続けるために
AIエージェントを一時的なPoCで終わらせず、継続的な業務基盤として運用するには何が必要か。責任の所在や品質を保つための、ガバナンスの考え方と実践ポイントを紹介します。
- 19 / FOUNDATION
生成AIとエージェントの違い
ANSWER OR ACTAIエージェントとは何か。生成AIとの違いと企業導入の勘所
AIエージェントの定義と、単なる生成AI活用との違いを整理。自律的に動くその特徴を明らかにし、企業が導入を検討する際に押さえておくべきポイントを分かりやすく解説します。
- 08 / THEORY
制御理論は回路の話ではない
CONTROL BEYOND CODEAI時代の制御理論は、もはや回路の話ではない
AIの進化は社会の変化を追い越しつつある。止めることも、任せきることもできないAIを、私たちはどう制御するのか。回路の話ではなく、意図・責任・制度までを含んだ現代の「制御理論」を論じます。
- 07 / SYSTEM
意思決定システムとしての会社
COMPANY × OS意思決定システムとしての会社とOS
2026年のボンギンカンと中核プロダクトMARIA OS。会社の設計とOSの設計が、なぜ同じ地平で語られるのか。企業を「意思決定システム」として捉える視点から、その理由をひも解きます。
- 09 / SYSTEM
生成AI・人間・プログラムの共存
THREE ACTORS生成AI・プログラム・人間はどう共存すべきか ── 意思決定OSとしてのMARIA OSが出した構造的な答え
生成AIの業務統合はもはや特別ではない。それでも現場に不安が募るのは、責任と意思決定の構造が見えなくなるからだ。この課題に対し、「意思決定OS」としてのMARIA OSが示す答えを述べます。
- 06 / ESSAY
同じ場所に立つ研究者として
SAME GROUND同時代の研究者として、同じ場所に立つ
いま私たちは時代の転換点に立っている。知識を所有することではなく、判断に責任を持つことが問われる時代に、同時代を生きる研究者として同じ現実へどう向き合うのか。その意味を率直に綴るエッセイです。
- 16 / SYSTEM
MARIA OSが自己進化を始めた
BOUNDED EVOLUTIONMARIA OSが、自律的に自己進化を始めたという事実について
何も指示を出していない時間にも、MARIA OSは淡々と改善を続けている。Pull Requestが積み上がり、自己認識や改善サイクルが更新されていく──MARIA OSが自律的に自己進化を始めたという事実について綴ります。
- 12 / OPERATIONS
作る会社から運用する会社へ
BUILD → OPERATE「AIを作る会社」から「AIを運用する会社」へ進む
高性能な生成AIは誰でも使える時代になり、デモやPoCで驚かせるのは難しくなくなりました。問題はその先──業務で使い続けられるか、判断を委ねた責任をどう担保するか。「作る会社」から「運用する会社」への転換を考えます。
- 15 / GOVERNANCE
人とAIが判断を共有する
SHARED JUDGMENT人とAIが判断を共有する時代に、何が「当たり前」になるべきか
生成AIが普及し、調べる・要約する・書くことは特別でなくなりました。これから問われるのは、AIが関わった判断を人がどう引き受けるか。人とAIが判断を共有する時代に「当たり前」になるべきことを考えます。
- 17 / ESSAY
知性の本質について
GRADIENT TO CHOICE知性の本質について
哲学は飯の種にならないと言われてきた。しかしボンギンカンの日々の仕事では、思想と現実がもはや切り離せなくなっている。実務の現場から立ち上がる、私たちが考える「知性の本質」について語ります。
- 20 / SYSTEM
なぜ今MARIA OSなのか
THE DECISION OSなぜ今、MARIA OSなのか——ボンギンカンが「判断のOS」をつくる理由
私たちがMARIA OSをつくる理由は単純だ。会社経営が、あまりにも「判断だらけ」になったからだ。経営とは判断の連続である──なぜ今ボンギンカンが「判断のOS」をつくるのか、その根本の理由を語ります。
- 18 / FOUNDATION
AIエージェントとは何か
PERCEIVE. DECIDE. ACT.AIエージェントとは何か——概念・仕組み・応用・ビジネス活用・未来まで
AIエージェントの基本概念から、仕組み・種類・応用分野・ビジネスでの活用・課題、そして未来まで。初めての方にも分かりやすいよう、全体像を体系的に整理して解説します。
- 04 / ARCHITECTURE
業務の中心にエージェントを置く
AGENT-NATIVE APPAI Agent Nativeアプリケーションで業務を自動化し、競争優位性を高める方法（3つの注目事例）
AIエージェントを業務プロセスやアプリの中心に据え、実際に動かし続ける「AI Agent Native」という考え方。その概念と、導入が企業の競争優位にもたらす可能性を、3つの注目事例とともに解説します。
- 05 / INTERFACE
AI販売員の可能性と未来
AI SALES AVATARAI販売員の可能性と未来 （小売業・オンラインセミナーでの活用）
リアルタイムに反応するオンラインAIアバターが、小売業やオンラインセミナーで注目されています。顧客とのインタラクションを強化しパーソナライズ体験を実現する仕組みと、利点・導入事例・今後の可能性を解説します。
- 10 / PRACTICE
企業の生成AI導入ステップ
FROM INTENT TO SCALE企業における生成AI・AIエージェント導入のステップと成功のポイント
企業が生成AI・AIエージェントを導入する際の6つのステップを整理。目的設定、技術選定、データ準備、PoC、導入、運用の順に解説します。
- 13 / BUSINESS
営業が生成AIを活用する理由
SIGNAL TO ACTION営業マンも生成AIを活用すべき理由とその可能性
経験や感覚に頼ってきた営業も、生成AIの活用でデータドリブンへと変わり、成果向上が期待できます。営業マンが生成AIを活用すべき理由と具体的な活用方法、そして変化する営業の未来について解説します。
- 14 / LEARNING
生成AIの学び方と学習の輪
LEARN IN PUBLIC生成AIの学び方——初学者向けステップとコミュニティドリブン学習のすすめ
生成AIを学びたい初学者に向けて、基礎から実践までの学習ステップと、ボンギンカンのAI BOOTCAMP・Route 55を紹介します。
- 01 / MISSION
研究開発から社会実装まで
BONGINKANボンギンカンについて
「AI Agents Maker」ボンギンカンの初回記事。企業の業務効率化や顧客体験の向上を担うAIエージェントの可能性を踏まえ、私たちが目指す中期ビジョンと、開発力・提供価値としての強みを紹介します。
- 02 / PRACTICE
AIエージェント開発の進め方
BUILD AN AGENTAIエージェント開発の進め方
顧客対応・業務効率化・データ分析など様々な分野で実装が進むAIエージェント。技術だけでなくプロジェクト管理やビジネスニーズとの整合も欠かせません。導入から実装までを段階的に進める基本ステップを解説します。
