Brainbaseの全体像

Brainbaseは、経営者や担当者の判断基準、過去の決定、その理由を会社に残し、AIや次の担当者が同じ前提で考え、動けるようにする仕組みです。

人間が、目的と判断基準、任せてよい範囲を決める。
AIは、それをもとに調べ、選択肢を比較し、見落としを指摘し、許可された仕事を進める。

つまり、Brainbaseの目的はAIに情報を大量に渡すことではありません。その人や会社なら、なぜそう判断するのかを引き継げる状態を作ることです。

まず一枚で見る

メールや議事録などの材料を、そのままAIへ丸投げする仕組みではありません。人間が承認した事実と関係をGraph SSOTへ置き、オントロジーで意味を揃え、Judgment DAGで判断・権限・実行・評価のつながりを扱います。

各部品の責任とデータの流れは仕組みとシステム構成、オントロジーの役割はオントロジーとはで説明します。

問題は情報不足ではなく、判断の属人化

会社には情報があっても、判断の理由は人の頭の中に残ります。

資料には残る                 頭の中に残りやすい
──────────────              ──────────────────
何を提案したか               なぜその案を選んだか
売上はいくらか               何を優先したか
誰が参加したか               誰のための判断か
何を決定したか               何を守ろうとしたか
実行したか                   どの結果なら見直すか

この差がある限り、AIも次の担当者も「その会社ならどう判断するか」を引き継げません。

Brainbaseがない場合

会社の方針が、次のようなものだったとします。

単発案件ではなく、再利用できる資産を作る。経営者の個別稼働を増やさない。

新しい受託案件についてAIへ相談すると、一般的なAIは市場価格、売上、利益率を調べ、受注を勧めるかもしれません。

これは一般論としては合理的でも、その会社の目的には合っていません。

Brainbaseがある場合

AIは、案件情報だけでなく次を確認します。

• 会社が実現したい状態
• 誰のための判断か
• 優先する価値
• 守る制約
• 過去の類似判断と結果
• 人間が承認した実行範囲

そのうえで、たとえば次のように返します。

短期売上は得られますが、経営者の個別稼働が増え、再利用可能な資産も残らないため、現行方針には合いません。導入手順を標準化し、他の担当者でも実施できる条件なら受注候補になります。

Brainbaseが作るのは、正解を自動生成する魔法ではありません。誰のために、何を優先し、何を守るかを共有したうえで、より一貫した判断を行える状態です。

人間とAIの役割

人間が決めること

• 誰のための判断か
• 何を実現するか
• 何を優先するか
• 何を守るか
• 誰が決める権限を持つか
• どこまでAIへ任せるか

AIが担うこと

• 必要な情報を探す
• 選択肢を広げて比較する
• 人間の案が失敗する可能性を探す
• 見落としや矛盾を指摘する
• 承認された範囲で実行する
• 結果を証跡として戻す

AIは人間の基準を勝手に作りません。人間も、探索や追跡まで抱え込む必要はありません。

Brainbaseが残すもの

残すもの	答えられる質問
目的・優先順位・守る制約	この判断は何を実現し、何を守るためか
観察・証拠	何を根拠に考えたか
仮説・前提	何が変われば判断を見直すか
判断・決定	何を選び、なぜ選んだか
権限・承認	誰が決め、どこまで任せたか
実行・成果物	実際に何をしたか
結果・評価	判断は狙いどおりだったか
更新・置換	現在どの判断が有効か

メールや議事録は重要ですが、ここではEvidenceです。Brainbaseの中心は、Evidenceから判断、実行、結果までのつながりです。

内部ではJudgment DAGとして扱う

Context / Observation
        ↓
Judgment / Decision
        ↓
Resource / Risk
        ↓
Execution / Outcome
        ↓
Evaluation
        ↓
判断とDAGの更新

この構造をJudgment DAGと呼びます。DAGという言葉を知らなくてもBrainbaseは使えます。詳しい技術モデルはJudgment DAGの考え方に分けています。

個人から組織へ、同じ判断モデルを使う

Brainbaseは個人用と会社用で別の判断スキーマを作りません。

Personal Judgment
  ↓ 実績・証拠・承認
Project Guidance
  ↓ 権限・昇格
Organization Policy

個人の経験則をいきなり会社ルールにするのではなく、同じ構造のままscopeと権限を変えて昇格させます。

現在のOSS版の位置づけ

現在のOSS版は、最初の入口としてローカル優先のPersonal Onboarding Kitを提供しています。

現在すぐ使える入口
ローカルSSOTへ仕事文脈と判断基準を置く
        ↓
共通の中核
Judgment DAGとして判断を検証・実行する
        ↓
今後の発展
replay・evaluation・scope promotion・組織ガバナンス

Personal Onboarding KitはBrainbase全体ではありません。しかし、本人の判断基準をAIへ安全に渡し、実際の仕事で価値を確かめる最短の入口です。

BrainbaseとMana

Brainbase
判断構造、依存関係、runner、権限、成果物、評価を扱う

Mana
いつ実行するかを決め、目標間の優先順位を付け、継続的に追跡する

Brainbaseは実行可能な組織認知です。Manaは、その認知を継続稼働させる自律的な組織運営です。

最初のゴール

最初から会社全体を構造化しません。

1. AIへ何度も説明している現実の仕事をひとつ選ぶ
2. その仕事の目的、関係者、判断基準、既存決定を承認して保存する
3. 実エージェントがBrainbaseを参照して回答する
4. 本人が「説明し直さず、判断が良くなった」と確認する
5. 役立った判断だけを少しずつ再利用可能にする

実装済みと計画中の境界は現在の状態、導入手順は10分で試すを参照してください。