Manifesto
AIに考えさせるな。人間が考えろ。AIは実行しろ。
TL;DR（3行要約）
- 世界中が「AIに考えさせよう」としているが、現場はそれで事故る。
- Panolabo Engine は 人間の設計（構造）を、AIに迷わせず実行させる。
- 重要なのは賢さではなく 再現性。成果物は “納品物” である。
世界中が間違えている
2024年、AIブームの真っ只中。 誰もが「AIに考えさせよう」としている。
Thinking Claude。Chain of Thought。ReAct。AutoGPT。 「AIに深く考えさせれば、より良い答えが出る」 業界全体がその方向に走っている。
私たちは、真逆を選んだ。
AIに考えさせるな
Panolabo Engine の設計思想は一行で終わる。
「人間が考えた構造を、AIに迷わせず実行させる」
AIは哲学者じゃない。作業員だ。 プロンプトは祈りじゃない。契約だ。 出力は提案じゃない。納品物だ。
なぜ「考えるAI」は事故るのか
現場で30年、AI導入の失敗を見てきた。パターンは決まっている。
- 出力がブレる。同じ指示でも結果がバラバラ。
- 説明は上手いのに使えない。現場で回らない。
- 属人化する。プロンプト職人が辞めたら崩壊。
- 責任が取れない。「AIがやった」で終わり。
原因は一つ。 AIに考えさせすぎている。
Message Contract という発明
Panolabo Engine は「契約」で動く。
5W1H+P。 Why（なぜ）、Who-By（誰が）、Who-To（誰に）、What（何を）、Where（どこで）、How（どうやって）、+P（ひと押し）。
これはプロンプトじゃない。 AIとの契約書だ。
契約が曖昧なら、成果物もブレる。 契約が明確なら、成果物は再現する。
当たり前のことを、当たり前にやる。 それがどれだけ難しいか、現場を知っている人間なら分かる。
再現性という武器
普通のAI：再現性が低い Panolabo Engine：再現性前提
1回うまくいっても意味がない。 100回やって100回同じ品質が出る。 担当者が変わっても同じ結果が出る。 引き継ぎで崩壊しない。
これが「エンジン」と呼ぶ理由だ。 車のエンジンは、毎回違う動きをしたら欠陥品だ。
実績
学宝社のまなポス。 150件の生徒データを投げると、30件ずつバッチ処理され、5分後に全員分のAI所見が返ってくる。 品質は均一。再実行可能。ログ完備。
これが「考えないAI」の成果だ。
思考を見せないという選択
よくあるAIは思考を見せる。 「まず〇〇について考えます」「次に△△を検討します」
Panolabo Engine は思考を見せない。結果だけを出す。
クライアントが欲しいのは「考えるプロセス」じゃない。 「使える成果物」だ。
思考を見せるのは、AIの自己満足だ。 現場は納品物で回っている。
設計資産という概念
普通のAI運用：属人化 Panolabo Engine：設計資産化
プロンプトは消える。担当者の頭の中にしかない。 Message Contract は残る。ファイルとして、DBとして、資産として。
3年後、担当者が全員入れ替わっても、設計は生きている。 これが「エンジン」の真価だ。
OEMという選択肢
Panolabo Engine は、貴社のサービスになれる。
自社ブランドで提供できる。 技術的な裏側は見せなくていい。 「御社のAI」として顧客に出せる。
私たちは黒子でいい。 成果を出すのは、貴社だ。
まとめ
AIに考えさせるな。 人間が考えろ。 AIは実行しろ。
これが Panolabo Engine の全てだ。
Panolabo Engine 設計責任者：Panolabo / 沼 健一郎