HERO SECTIONS (eager — always rendered)
MARIA OS

DECISION
INTELLIGENCE
OS

人間の判断に基づく、自律駆動型AI運用。

30秒で理解する

MARIA OSは経営判断をオペレーティングシステムに変換します。リーダーがどう判断するかを捉えます — どこで自動化を信頼するか, どこで停止するか,そしてどこで人間が説明責任を持つか — これらの判断をAIエージェントを通じてスケール可能な実行に変換します。

AI実行をスケールしながら人間の権限を維持する
暗黙の判断を明示的・構造的・再利用可能にする
AIの自律性が組織リスクとなることを防ぐ

こんな組織のために

  • AIが実際の意思決定を行う組織
  • スピードだけでなく責任を重視するリーダー
  • 一貫性と再利用性が求められる判断

こんな用途には向きません

  • プロンプトを高速に連鎖させるだけのツール
  • 人間の説明責任なしの完全自動化
  • リーダーの判断を置き換えるAI
PART 1: PRODUCTS OVERVIEW (eager)
Features & Products

現実を見る。構造を正す。毎日運用する。

インテグレーションで製品をつなぐのではなく、判断で整合させます。

01–06 Universe
07–10 Service
01
Sales Universe

Sales Universe

判断を考慮した自動化で商談を実行するAIエージェントチーム。すべての商談ステージに専門家がいます。

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02
Audit Universe

Audit Universe

高速なスプレッドシートではありません。すべての発見にエビデンスが伴う再現可能な監査エンジンです。

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03
FAQ Universe

FAQ Universe

実際のドキュメントからFAQを自動生成。すべての回答がソース・ページ・エビデンス品質を引用します。

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04
Auto-Dev Universe

Auto-Dev Universe

エージェントが構築・テスト・レビュー・デプロイ。「AIがコードを書く」のではなく、データベースが変更を認可します。

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05
CPA Universe

CPA Universe

ナレッジグラフとスペースドリピティションを使ってCPA試験を学習するAIエージェント — エビデンスによるガバナンス付き。

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06
Meeting Universe

Value Scanning

掲げる価値観と実践の価値観。組織の行動が信念と矛盾する箇所を可視化します。

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07
Value Scanning

Workflow Scanning

実際のプロセスをスキャンし、無駄・責任の空白・ボトルネックを特定。再構成を処方します。

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08
Workflow Scanning

MVV OS Consulting

ミッション・ビジョン・バリューを実行可能なガバナンスに変換。理念が運用制約になります。

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09
MVV OS Consulting

Agentic Company Insight

企業のエージェント化成熟度を評価。エージェントが活動できる場所、人間が判断すべき場所、リスクゲートが欠けている場所を特定します。

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10
Agentic Company Insight

Map Your Org Chart to Agentic

Pinpoint which roles stay human, human-gated, or fully agentic.

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MARIA OS

See → Fix → Run

PART 2: PLATFORM DEMOS — Universe Builder & Live Terminals
Universe Builder

ゾーンが生まれる瞬間を見る

universe-builder

スクロールして構築を開始...

構築シーケンス
Goal
Scope
Team
Responsibility
Skills
Build
Gates
Validate
Test
Deploy

目標 > スコープ > チーム > 責任 > スキル > 構築 > ゲート > 検証 > テスト > デプロイ

スキル(K1-K8)はSkill Storeから動的に取得・自動補充されます

PART 3: PRODUCTS — Sales Universe
PART 4: PRODUCTS — Audit Universe
PART 5: PRODUCTS — Scanners & Services
PART 7: RESPONSIBILITY & PHILOSOPHY
PART 8: CORE PLATFORM — Features & Mission Control
PART 9: DECISION LOGIC — Why/How to Stop, Cascade, Studio
PART 10: USE CASES & INDUSTRY
PART 11: SKILLS & EXECUTION
PART 12: QUALITY & GOVERNANCE
PART 13: ARCHITECTURE
PART 14: KNOWLEDGE INFRASTRUCTURE
PART 15: VALUES & WORKFLOW
PART 16: TECHNICAL & ANALYTICS
PART 18: EXPERIMENTAL
PART 19: MATHEMATICAL FOUNDATION
PART 20: CLOSING