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company-intelligence
MARIA OSブログのcompany-intelligenceタグに関連する2件の記事。ボンギンカンの判断OS、AIガバナンス、Agentic Company研究をテーマ別に参照しやすい技術記事アーカイブです。
判断OS / 決断インテリジェンスOS
組織の判断を実行可能な意思決定システムに変換するMARIA OS中核研究。
エージェント型企業アーキテクチャ
人間とエージェントの組織、委任境界、役割トポロジー、ガバナンス付き自律性に関する研究。
責任ゲートとAIガバナンス
AIエージェントの安全性、説明責任、フェイルクローズドゲート、監査可能性、HITL制御。
マルチエージェント数学
収束、安定性、ゲーム理論、グラフダイナミクス、マルチエージェント評価の形式モデル。
エビデンス、RAG、ナレッジガバナンス
エビデンスバンドル、検索アーキテクチャ、Graph RAG、ナレッジトラスト、監査可能な推論パイプライン。
Agentic R&Dと判断科学
研究運用、シミュレーションラボ、判断科学、再帰的改善、実験的AIガバナンス。
AI Agentの次に来るCompany Intelligenceとは何か
エージェントは能力レイヤーにすぎない。Company Intelligenceは、企業内のすべてのエージェントと人間にまたがって判断を蓄積・統治・再利用する組織レイヤーである。
AI Agentブームの次に来るのは「より多くのエージェント」ではなく、組織としての知能（Company Intelligence）である。本稿はエージェントを能力レイヤー、Company Intelligenceを組織レイヤーとして区別し、判断を蓄積・統治・再利用する5つの面（捕捉・判断・記憶・分配・修復）からなるアーキテクチャを定義する。なぜモデルの大きさではなく再利用率と想起コストが組織知能の指標になるのか、そしてMARIA OSがこの層をどう実装するのかを論じる。
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。