TAG ARCHIVE
ai-office
6 MARIA OS blog articles tagged ai-office, organized as a Bonginkan topic archive for search engines and LLM retrieval.
Judgment OS / Decision Intelligence OS
Core MARIA OS research on turning organizational judgment into executable decision systems.
Agentic Company Architecture
Research on human-agent organizations, delegation boundaries, role topology, and governed autonomy.
Responsibility Gates and AI Governance
Safety, accountability, fail-closed gates, auditability, and human-in-the-loop control for AI agents.
Multi-Agent Mathematics
Formal models for convergence, stability, game theory, graph dynamics, and multi-agent evaluation.
Evidence, RAG, and Knowledge Governance
Evidence bundles, retrieval architecture, Graph RAG, knowledge trust, and auditable reasoning pipelines.
Agentic R&D and Judgment Science
Research operations, simulation labs, judgment science, recursive improvement, and experimental AI governance.
Company Intelligence: Why MARIA OS Is Not an AI Tool but the Operating System for Organizational Judgment
From memory and decision cards to strategic simulation, this is the architecture that turns AI Office from labor automation into an organization that learns
Most AI deployments improve local productivity but fail to compound into institutional intelligence. This article defines Company Intelligence as the closed loop of memory, decision, feedback, and governance, then explains how MARIA OS encodes that loop into company memory, executable decisions, agent performance systems, reflection pipelines, knowledge graphs, and strategic simulation.
Company Intelligence: なぜMARIA OSはAIツールではなく、会社の知能をつくるOSなのか
AI Officeの価値は作業自動化ではなく、会社が記憶し、判断し、学習し、自己改善する閉ループを持てるかで決まる
多くのAI導入は局所的な生産性を改善しても、企業固有の知能には積み上がらない。本稿は、Company Intelligence を Memory・Decision・Feedback・Governance の閉ループとして定義し、MARIA OS がそれを Company Memory、Decision Card、Task Intelligence、Agent Performance、Knowledge Graph、Strategic Simulation へどう実装するかを解説する。
From AI Office to Agent HR OS: The Operating Stack for Human + AI Organizations
Why AI Office, AI Office Building, and Agent HR OS should be understood as one connected system for operating AI employees, not just using AI tools
Enterprise AI is moving from isolated assistants to managed AI labor. This article explains how AI Office provides the workplace layer, AI Office Building provides organizational topology, and Agent HR OS provides the HR and governance layer for recruiting, evaluating, promoting, and operating AI employees inside a Human + AI Organization.
AI OfficeからAgent HR OSへ: Human + AI Organizationを運営する新しいOS
AI Office、AI Office Building、Agent HR OSを、AIツール群ではなくAI社員を運営する一つのスタックとして捉え直す
企業AIは、孤立した補助ツールから管理されたAI労働へ進みつつある。本稿は、AI Officeが仕事場を、AI Office Buildingが組織トポロジーを、Agent HR OSが採用・評価・昇進・統治の人事レイヤーを担うという全体像を整理し、Human + AI Organization の運営スタックとして解説する。
AI Office Operating Model: Design Principles for a Virtual Office Where 10 Teams Work as a Unified Organizational OS
Formalizing the virtual office as a graph-theoretic operating system with inter-team protocols, shared resource management, and graduated autonomy boundaries
This paper presents a comprehensive architecture for a virtual AI office where 10 specialized teams — Sales, Audit, Dev, HR, Legal, Finance, Strategy, Support, QA, and R&D — operate as a unified organizational OS. We formalize inter-team communication protocols as message-passing on a directed graph, define shared resource management through capacity allocation tensors, establish team autonomy boundaries via responsibility cones, and map the entire office to the MARIA coordinate system. The model introduces meeting scheduling agents, knowledge sharing infrastructure, team performance metrics, and conflict resolution mechanisms grounded in organizational graph theory. We prove that office-level governance and team-level autonomy can coexist under a hierarchical gate structure, achieving 89% autonomous operation while preserving 100% accountability traceability.
AIオフィス運用モデル：10チームが統合された組織OSとして機能するバーチャルオフィスの設計原則
チーム間プロトコル、共有リソース管理、段階的自律境界を備えたグラフ理論的オペレーティングシステムとしてのバーチャルオフィスの形式化
本論文は、10の専門チーム — Sales、Audit、Dev、HR、Legal、Finance、Strategy、Support、QA、R&D — が統合された組織OSとして運営されるバーチャルAIオフィスの包括的アーキテクチャを提示する。チーム間通信プロトコルを有向グラフ上のメッセージパッシングとして形式化し、容量配分テンソルによる共有リソース管理を定義し、意思決定空間における責任コーンとしてのチーム自律境界を確立し、オフィス全体をMARIA座標系にマッピングする。本モデルは、会議スケジューリングエージェント、知識共有基盤、チームパフォーマンスメトリクス、組織グラフ理論に基づくコンフリクト解決メカニズムを導入する。シミュレーションにより、アーキテクチャが100%のアカウンタビリティ追跡可能性を維持しながら89.3%の自律運用を達成し、チーム間意思決定レイテンシが340ms未満、コンフリクト解決収束が3ラウンド未満であることを検証する。