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Agentic operating-model experiment

Athena AI

マルチテナント業務ワークフローのプロトタイプ

A multi-tenant business-workflow prototype with departmental modules, queued agent execution, retrieval memory, and model routing. The source demonstrates orchestration boundaries, not autonomous business operation.

ビジネス ↔ テクノロジーの橋渡し · Agentic operating-model experiment

Make agent-assisted business work observable before it becomes authority.

Explores tenant-scoped agents, organisational memory, queued execution, and human review boundaries.

これはポートフォリオとソースの解釈であり、顧客、導入、認証、成果を示すものではありません。

  1. 01

    ビジネス上の圧力

    Departmental workflows and knowledge are fragmented, while a chat interface can conceal who owns an action, which data it used, and whether work completed.

  2. 02

    プロダクト判断

    Scope data by tenant, queue agent work, separate model routing from business modules, and retain human review notices.

  3. 03

    技術記録

    Web, API, worker, database, agent, model-routing, retrieval-memory, schema, and selected test packages.

  4. 04

    エビデンスの還流

    Tool results, queue state, retrieval provenance, and review outcomes return to workflow design, permissions, staffing, and operating controls.

ソース証跡

ソースから実際に確認できること

A multi-tenant business-workflow prototype with departmental modules, queued agent execution, retrieval memory, and model routing. The source demonstrates orchestration boundaries, not autonomous business operation.

詳細な技術スナップショットは英語で管理されています。

成熟度
Development prototype
証跡レビュー
ソース基準日

製品・アーキテクチャ判断

  • Scope organisational data and workflows by tenant before agents or retrieval can consume them.
  • Run agent work through a queue rather than treating a chat response as a completed business action.
  • Encode human-review notices in agent definitions and keep model routing separate from business modules.

検証可能な証跡

  • Web, API, worker, database, agent, model-routing, memory, and shared-schema packages.
  • Typed database migrations and agent/tool schemas.
  • Unit tests for selected agent tools, routing, chunking, schemas, and browser smoke paths.

主張の境界

  • No autonomous authority to transact, contact people, or change a business system is asserted.
  • No customer integration, data-residency guarantee, compliance status, or production deployment is established.
  • Generated departmental outputs require human review and separately configured data and model services.

リポジトリの証跡は、顧客、導入、認証、成果の証明ではありません。

アーキテクチャ

9つのモジュール、27のエージェント定義、一つの企業メモリ

3つのソース境界:業務ワークスペース、キューを介した部門別エージェントワークフロー、組織単位にスコープされた検索メモリ層。

ソースマップのみです。各層は実装コード、アダプター境界、文書化された設計のいずれかを表し得ますが、設定済み本番サービスを証明しません。

  1. 01

    Layer 1 — ワークスペース

    ソースは、Next.jsインターフェース下の9つの部門モジュールとマルチテナント設計を表現します。認証、顧客統合、既存システムの運用上の置換を証明するものではありません。

  2. 02

    Layer 2 — 27のエージェント定義

    各モジュールは、リード評価、計画、トリアージ、請求書レビュー、採用、ポリシーレビューのエージェント役割を定義します。プロバイダーと所在地の挙動は設定に依存し、主権性を保証するものではありません。

  3. 03

    Layer 3 — Company Memory

    文書のチャンク分割、ベクトル埋め込み、検索がソースに表現されています。グラウンディング品質は、取り込まれたコーパス、アクセス制御、検索評価、人によるレビューに依存します。

課題

課題

なぜビジネスオペレーションは機能不全に陥るのか

  1. ツールの分断

    CRM、マーケティング、サポート、財務、人事のシステムが個別に存在し、相互に連携していません。チームはプラットフォーム間のデータ転記に何時間も費やしています。

  2. 汎用AIアシスタント

    ChatGPTはメールを書けますが、御社の営業パイプライン、顧客履歴、社内ポリシーは把握していません。汎用AIは価値ではなくノイズを生み出します。

  3. ナレッジサイロ

    重要な組織知識は、個人の頭の中、散在する文書、古いメールに埋もれています。誰かが退職すれば、その知識も一緒に失われます。

  4. コンプライアンスの負担

    GDPR、AI Act、契約、業界規則は、記録、監督、セキュリティ、データ移転について異なる義務を生じさせる場合があります。ホスティング地域だけで適合性が成立したり否定されたりするものではなく、役割、データフロー、再委託先、統制、証拠も確認が必要です。

モジュール

部門モジュール

ソース内の9つのモジュールと27の専門エージェント定義、各部門に3つ

ソース範囲のみです。項目はコード、文書化されたアダプター、設定済みワークフローを表し得ますが、本番サービスの稼働を意味しません。

  1. 01

    営業

    ソースコード上の定義:リードスコアリング、商談追跡、提案書作成。エージェント定義:LeadQualifier、ProposalWriter、DealCoach。

  2. 02

    マーケティング

    ソースコード上の定義:キャンペーン管理、コンテンツ制作、オーディエンスセグメンテーション。エージェント定義:ContentStrategist、SeoWriter、CampaignManager。

  3. 03

    カスタマーサポート

    ソースコード上の定義:チケット管理、AI支援による解決、エスカレーションルーティング。エージェント定義:SupportAgent、EscalationRouter、VoiceOfCustomer。

  4. 04

    財務

    ソースコード上の定義:請求書処理、経費追跡、予算管理。エージェント定義:InvoiceParser、Bookkeeper、FinancialAnalyst。

  5. 05

    人事

    ソースコード上の定義:従業員管理、採用パイプライン、休暇ワークフロー。エージェント定義:Recruiter、OnboardingGuide、HRPolicy。

  6. 06

    ナレッジベース

    ソースコード上の定義:セマンティック検索とCompany Memoryを備えた文書管理。エージェント定義:KnowledgeAssistant、MeetingScribe、ContractReviewer。

  7. 07

    アナリティクス

    ソースコード上の定義:ビジネスレポート、トレンド分析、カスタムダッシュボード。エージェント定義:BusinessAnalyst、CompetitiveIntel、TrendSpotter。

  8. 08

    コンプライアンス

    ソースは、監査ログ、コンプライアンススキャン、規制チェックを表現します。エージェント定義:ComplianceMonitor、GDPRAgent(条項別チェック、データインベントリ、法的根拠の草案)、LegalReviewer。法的な完全性やコンプライアンスを裏付けるものではありません。

  9. 09

    オペレーション

    ソースコード上の定義:ワークフロー自動化、タスク管理、プロセス改善。エージェント定義:WorkflowAutomator、OpsAnalyst、ProcurementAgent。

9部門、各部門に1体のリードエージェント

部門のワークフローを、範囲の限定されたエージェント役割として表現しています。

ソースコードには部門ごとの専門エージェントが定義されています。以下は、各モジュールで想定する日常業務向けのリードエージェント定義です。

リポジトリ上の範囲のみです。可用性、完全性、性能、運用適合性には別途検証が必要です。

SALES

リードスコアラー + パイプラインコーチ

01

提供されたICPに照らしたインバウンドおよびアウトバウンドのリードスコアリング、次に取るべき最適なアクションの草案、停滞したパイプラインのフラグを表現します。CRMとの統合は裏付けられていません。

MARKETING

キャンペーンストラテジスト

02

提供されたコンテキストから、キャンペーンブリーフ、チャネルの選択肢、コピー、KPIの仮説をドラフトします。ブランドおよびパフォーマンスに関する主張には、人によるレビューが必要です。

SUPPORT

チケットトリアージ

03

重大度とトピックによるチケット分類、提供されたナレッジベースに基づく最初の応答の提案、人間のレビュアーへのエスカレーションルーティングを表現します。

FINANCE

インボイスプロセッサー

04

請求書の抽出、発注書との照合、例外フラグ、締め処理サマリーの草案を表現します。財務上の権限とデータの所在地は、引き続き外部の統制です。

HR

リクルートメントスクリーナー

05

職務スコアカードに照らした履歴書の解析、面接候補者のフラグ、パーソナライズされたアウトリーチの草案、ファネルの追跡を表現します。選考の判断は、引き続き人間のレビュアーが行います。

KNOWLEDGE

ドキュメントキュレーター

06

設定された文書について、取り込み、チャンク分割、重複排除、ベクトル検索、引用付き回答を表現します。対象範囲は、許可され、かつ正常にインデックス化された資料に限られます。

ANALYTICS

トレンドディテクター

07

ビジネスKPIの異常チェック、提供されたデータに対する根本原因の仮説、月次レビュー向けエグゼクティブナラティブの草案を表現します。検出結果には、人によるレビューが必要です。

COMPLIANCE

監査証跡ウォッチャー

08

選択されたワークフロー出力に対する、ポリシーチェックと証拠記録の草案を表現します。法的な完全性やコンプライアンスを裏付けるものではありません。

OPS

ワークフロー最適化担当

09

繰り返される多段階のワークフローのプロファイリングと、AIエージェントがそれを短縮し得る箇所の提案を表現します。ワークフローの変更と、時間またはコストのあらゆる見積もりには、人によるレビューが必要です。

技術スタック

技術スタック

記載技術はリポジトリの依存関係またはアダプター面を示すもので、稼働中の統合や導入を証明しません。

バックエンド
Fastify 5、TypeScript 5.8、Drizzle ORM、PostgreSQL 17 + pgvector、Redis 7、BullMQ 5
AI / LLM
別リポジトリのAthena AIには、設定可能なMistral、Anthropic、OpenAI、埋め込み、pgvector検索アダプターが表現されています。可用性、所在地、データ処理は運用者の設定に依存し、このサイトの稼働中の統合ではありません。
フロントエンド
Next.js 16、React 19、Tailwind CSS 4、Radix UI、SSEによるリアルタイム更新
データとメモリ
Company Memoryエンジン(チャンカー、インジェスター、リトリーバー)、セマンティック検索、512文字チャンク、64文字オーバーラップ
インフラストラクチャ
Docker Compose、Caddy 2(自動HTTPS)、pnpmモノレポ、Turborepo 2.8、better-auth
テスト
Vitest(ユニット)、Playwright(E2E)、Zodバリデーションスキーマ、全サービスのヘルスチェック

ソースコード

コードを探索する

Athena AIプロトタイプのソースコードは、評価およびパートナーシップ目的でリクエストに応じてご利用いただけます。

NDAが必要です

ソースコードにアクセスするには、秘密保持契約(NDA)にご署名ください。これは一般的な法的手続きです。

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このプロトタイプは、範囲の限定された部門横断ワークフロー、またはそのソースコードをめぐるパートナーシップを検討している組織向けです。

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