AIと人の協働で、
チームの価値を磨いていく
散らばった資料・会話・判断の断片から、チームが見るべき価値を浮かび上がらせます。 AI と人の作業をドキュメント中心に記録し、根拠をたどり、判断を磨き、次の仕事へつなげる。 社内コンサル業務の知的生産を、組織の力に変えます。
資料の取り込みから分析・ドキュメント作成・承認・コード生成まで、一気通貫で支援します。
note A と note B の業務定義に、矛盾の可能性を検出しました。
業務一覧 note を生成しました。5 件の PDF から 38 業務を抽出。
市場調査メモのレビューが完了。convention を 1 件、組織記憶へ昇格しました。
Session Mode を balanced から accelerated へ切替。設計フェーズ移行に伴う調整です。
社内コンサル業務の一連の流れを、ひとつの基盤で
AI 活用を、属人的な試行錯誤で終わらせない。
AI ツールを個人で使うだけでは、判断の根拠・修正の経緯・再利用できる知見がチームに残りません。kachimi は、AI と人の作業をドキュメント中心に記録し、観察し、改善するための業務基盤です。組織の仕事を、より速く、より確かに、次へつながる形にします。
kachimi という名前には、価値を「見る」、知見を「満たす」、判断を「磨く」という思いを込めています。情報をただ処理するのではなく、チームが何を見るべきかを揃え、成果につながる知へ育てていくための場所です。
バラバラの AI 活用
個人のチャット履歴に知見が埋もれ、根拠も経緯も残らない
ドキュメント中心の協働
AI と人の作業が 1 本に記録され、根拠をたどり次へ引き継げる
kachimi が描く、3 つの世界観
道具としての機能ではなく、仕事の捉え方そのものを更新します。
ドキュメントは「知を紡ぐ場」
ドキュメントは単なる成果物ではなく、人の叡智を整え、他者と結び紡ぐための営みです。AI と人が重ねた思考の経緯はいつでも辿ることができ、それが次の判断を支えます。
リーダーは「進め方のデザイナー」へ
責任者は単なる進捗管理者ではなく、Playbook で仕事の進め方を設計する人です。誰が何をどう進めるかを描き、AI と人の動きを噛み合わせます。
案件ごとに賢くなる
採用した修正、却下した候補、AI がつまずいた箇所。そのすべてが次の案件で AI に注入されます。「この顧客は曖昧表現を嫌う」といった学びまで、組織全体で引き継ぎます。
単一の「AI」ではなく、6 つの役割で動く
AI の働きを役割ごとに分けることで、何が起きているかが見えやすくなります。各タイプはモデル差し替え可能で、特定ベンダーに固定されません。
変換・抽出
あらゆるファイルを構造化 Markdown に変換する。OCR・表・図版・ソースコードに対応。
理解・分析
複数ソースを横断して集計・文脈分析を行い、評価レポートを生成する。AI チャットで対話的な深掘りも可能。
生成・作成
ドキュメントドラフト・タスク分解・スケジュール・コード・IaC・HTML プロトタイプを生み出す。
評価・検証
品質スコア 3 軸（事実性・網羅性・形式）で採点し、ドキュメント間の矛盾・抜けを能動的に検出する。
制御・連鎖
複数の処理を Playbook に従って連鎖・実行する。人の確認点の管理と事前見積もりも担う。
記憶・進化
修正・採用・却下の経験を記憶として蓄積し、次の案件へ注入する。失敗時は原因を診断して戦略を切り替える。
取り込みからシステム構築まで、一気通貫
資料の取り込みから分析、ドキュメント作成、コード生成・GitHub Push まで、知的業務の一連の流れを支援します。
ファイル読込・Markdown 変換
あらゆる形式のインプットを AI が構造化 Markdown に変換します。
- PDF（テキスト・OCR）／Office／ソースコード／画像など広範な形式に対応
- 再変換のたびに新バージョンを生成し、旧版を履歴として保持
- 変換ステータスをリアルタイムで反映（処理中／完了／失敗）
ドキュメント作成
資料の追加で AI が自動でドキュメントを生成し、人がレビュー・修正を加えます。
- 要件定義書・設計書・リバース仕様書・業務改善提案など案件種別を問わない
- 指摘から再プロンプトまたは直接編集、全版をバージョン管理
- AI チャットで探索的にメモを積み上げ、段階的に成果物へ昇格
検索・分析
複数のソースや変換 Markdown を横断して AI が集計・文脈分析を行います。
- 複数ドキュメントにまたがるキーワード・概念の横断検索
- AI チャットで文脈を問い合わせながら対話的に深掘り
- 分析結果を分析ノートとして格納し、後続の生成作業へ活用
評価レポート
分析をもとに AI が評価レポートを生成し、品質スコアで信頼度を明示します。
- 業務課題・ギャップ・リスクを構造化して整理
- 品質スコア 3 軸（事実性・網羅性・形式）を付与し、低い軸を Drill-Down
- 人のレビュー指摘で再生成し、精度を反復的に向上
可変段数の承認フロー
テンプレートごとに承認段数・承認者ロールを、コード変更なしで設計できます。
- 段階ごとに「AI 自動通過／人レビュー必須」を柔軟に組み合わせ
- ガードルールで通過条件を
JSONスキーマで管理・拡張 - 承認状況と担当ロールをスケジュールビューで一元可視化
トレーサビリティ
AI 生成物の根拠を、元ファイルのページ・セクション・セル単位まで辿れます。
- AI 生成物に
prompt_hash／output_hashを自動付与し改ざんを検知 - 生成理由・参照スキル・注入記憶を Drill-Down でトレース
- 全操作・承認・AI 出力を Append-only 監査ログに記録
スケジュール管理
AI が依存関係・期日・担当者を自動付与し、プロジェクト全体の進捗を可視化します。
- ガントや一覧で進捗・期日・担当・レビュー予定を一望
- 複数プロジェクトを横断する個人ダッシュボードで担当を把握
- 責任者・担当者はスケジュールを手動調整して実態に合わせる
コード生成・インフラ構築
設計書からアプリコード・Terraform を生成し、GitHub への Push／PR 作成まで担います。
- 要件定義書・設計書を入力にアプリコードと Terraform を自動生成
- 確定した成果物を GitHub リポジトリへ Push、PR を作成
- GitHub Actions の実行結果を Activity Stream でリアルタイム観察
役割ごとの、一日の流れ
責任者・担当者・レビュアーが、同じプロジェクトの「景色」を見ながら動きます。
プロジェクトを横断で俯瞰する
個人ダッシュボードで参加中の 3 プロジェクトを確認。AI 能動検出が立てた critical を Drill-Down で根拠まで確認し、正式課題として起票。続いて新規プロジェクトの Playbook を組織標準から派生し、段階ごとの AI 自律度を設定します。
AI チャットで業務一覧を生成する
「5 つの PDF から業務一覧を作って」と依頼。AI が分析プラン（トークン見積・注入スキル・参照ソース）を提示し、承認するとバックグラウンドで処理が進みます。完了後、網羅性スコアの低さに気づき、Steer で該当章の追加と再生成を指示します。
AI の提案候補をさばく
スケジュールビューで自分のタスクとレビュー待ち、AI 提案の課題候補を確認。1 件は正式 issue へ昇格し、1 件は「範囲外」として却下します。却下理由は組織記憶に蓄積され、次の案件で AI が同様の提案を控えるようになります。
AI 一次レビュー済みを人として確認する
自分宛てのレビュー待ちは、AI が品質スコアと承認条件を判定済み。内容を確認して承認します。別件では表現を 1 件指摘し、「標準ルール」として組織記憶（convention）へ昇格。次の案件から AI が自動で適用します。
一日を俯瞰し、明日に備える
Activity Stream で一日の動きを振り返ります。AI の処理件数、人手編集、承認ゲートの通過、課題候補の昇格・却下、トークン予算の消費を一望。翌日のフェーズ遷移と session_mode の切替を確認して、作業を終えます。
すべての設計判断は、3 つの目標に照らす
これら 3 目標は、最終的に「価値ある成果を、より速く・より確実に届ける」という一点に収束します。
汎用性と将来追従性
AI 進化（マルチモーダル・長コンテキスト・自律エージェント・新モデル）に追従できる骨格。特定モデルへの依存を排除し、役割ごとに差し替え可能な設計とします。
全アクターの観察と訂正
人が AI と他ロールの動きを 1 画面で把握し、いつでも訂正指示を出せる。Activity Stream と Steer で「見えない作業」をゼロにします。
リーダーのメタ設計
責任者が「やり方」を一級の資産として設計・改善できる。Playbook は組織知として蓄積され、プロジェクトをまたいで再利用されます。