AIエージェントを、
仕組みで回す。
Claude Code を中心に、AIを「その場の魔法」ではなく再現性のある業務の仕組みとして設計します。ヒアリングから納品まで完全非同期。全ての納品物がドキュメントとして手元に残ります。
こんな課題に
Claude Codeを導入したが、業務に組み込めない
契約はしたものの、日々の業務のどこに・どう差し込むかが決まらず、結局使われていない。
AIの出力品質が安定しない
同じ指示でも当たり外れがある。誰がやっても一定品質になる仕組みが必要。
コンテンツ・定型業務に人手が足りない
量を増やしたいが、増やすほど検品が回らない。人を増やさず量と質を両立したい。
提供の型 — 4フェーズ+品質ゲート
「AIに全部任せる」のではなく、人間の判断ゲートを設計に含めることを前提にします。だから品質が安定し、責任の所在が明確になります。
採点はプロセス30点+品質40点+データ30点の三軸。基準未満の成果物は自動で差し戻され、公開・納品されません。
実績
684ページ中680ページが「無価値」だった — AI量産サイトの品質監査と再建
AIで量産した684ページを機械採点で棚卸しし、680ページ超が薄い自動生成スタブと判明。noindexとクロール予算の再配分、採点ゲートの仕組み化で「量から質」へ方針転換した事例。
1人で「4部門」を運営する — AIエージェントによる動画制作チームの構築
動画制作を企画/制作/QA/分析の4部門AIチームに分割し、各部門間に合格ゲートを設置。人間は承認と投稿だけを担い、品質スコア96/100の動画を属人化ゼロで量産する体制を構築した事例。
Making AI Agents Model-Proof — a Handoff System That Survives Model Upgrades
Codifying an entire operating procedure into a portable SKILL.md — Hard Rules, per-task Definition of Done, a human-only scope, and an adversarial scoring rubric — so any model or agent resumes work with zero re-briefing.
Hirotoshi Yamaguchi
私は、オーストラリア・クイーンズランドで、中小企業と個人事業主の方のAI運用を支援している個人事業主です。自社でニュースメディア、iOS学習アプリ、コンテンツ自動化の仕組みを、企画から日々の運用まで一人で手がけてきました。
私が仕事で一番大事にしているのは、約束した範囲を、約束した形で、必ず終わらせることです。技術やセンスより先に、これを挙げます。ご依頼される方が過去に一番困っているのは、たいてい「途中で投げ出された」「最初に聞いた話と違った」だと思うからです。
AIは万能ではなく、ときどき失敗します。だから私は「AIに全部おまかせできます」とは言いません。失敗したときに誰がどう気づき、誰が直すのか——その責任の線まで決めてお渡しします。やり取りは完全非同期で、決めたことも、やったことも、すべて記録に残ります。
進め方 — なぜ完全非同期なのか
ビデオ会議をしないのは手抜きではなく設計です。時差を気にせず進む・やり取りが全て記録に残る・多忙な経営者の時間を奪わない。判断に必要な情報は全てドキュメントで届きます。
- 1お問い合わせ — フォームまたはメールで概要をお送りください。
- 2ヒアリングシート記入(20〜30分)+ チャットで2〜3往復のQ&A。返信は48時間以内(AEST)。
- 3お見積り — 納品物一覧(Definition of Done)と金額を提示。
- 4前金50%のご入金確認後に着手。
- 5納品 — 指示書・SKILL.md・手順書・録画スクリーンキャスト。以降14日間の質問対応。
お問い合わせ
下記フォーム、または contact@guardrail-ops.com までご連絡ください。原則48時間以内(AEST・営業日)に返信します。