構想と発見
繰り返される問題、隠れたコンテキスト、信頼上の懸念、AI が正しい運用コンテキストを持つことで価値を出せる仕事を見つけます。
/ 活用領域
各ユースケースは、チームがすでに扱っている明確な運用領域から始まります。証拠、関係性、リズム、承認に依存する仕事で、何に注意が必要か、何が欠けているか、次に何を動かすべきかを見える形にします。
証拠、期限、判断、レビューに依存する顧客案件を扱うチーム向けです。 案件のコンテキストを一つに保ち、何が変わったか、何が足りないか、どの文書が現在の判断を支えているか、何を承認してから進めるべきかを整理できます。
英語の記事を読む領収書、承認、更新、支出、責任者、レビューサイクルを扱うチーム向けです。 何に注意すべきか、証拠はどこにあるか、誰が判断を担うか、実行前に何をエスカレーションすべきかを見えるようにします。
英語の記事を読む参照資料、提案案、クライアントとの会話、コンサルタントからの助言、レビュー記録を行き来するスタジオ向けです。 なぜその判断が行われたのか、講評後に何が変わったのか、次のレビュー前に何を準備する必要があるのかというプロジェクトの流れを保てます。
英語の記事を読む現場証拠、図面、検査、制約、請負業者、正式な承認を扱うチーム向けです。 技術記録を明確に保ち、何が変わり、何がそれを支え、どの問題が未解決で、次の責任者が誰かを整理できます。
英語の記事を読む継続性、繊細さ、引き継ぎのコンテキストが重要なチーム向けです。 承認済みの記録からレビューやフォローアップを準備しつつ、慎重な判断や利用者に向けたアクションは人が確認してから進められるようにします。
英語の記事を読むギャラリー、ホスピタリティ、メディア、パートナーシップ、創業者主導のチームなど、信頼が会話とフォローアップに蓄積される仕事向けです。 何を約束したか、誰が次の一手を担うか、どのコンテキストが重要か、何を慎重にフォローすべきかを見える状態にします。
英語の記事を読む/ 進め方
私たちはエンジニアをチームの近くに置き、既存システム、ワークフロー、判断の方法、レビュー習慣を理解します。そのうえで導入、定着、運用レイヤーの拡張まで一緒に調整します。
繰り返される問題、隠れたコンテキスト、信頼上の懸念、AI が正しい運用コンテキストを持つことで価値を出せる仕事を見つけます。
最初の運用領域を定義します。ソースシステム、証拠、言葉、承認、データ境界、レビューリズムを明確にします。
選んだワークフローの周りにプロトタイプを作り、実際の素材、判断、レビュー条件でチームと検証します。
検証済みのプロトタイプを日々使える流れにし、責任者、コントロールポイント、フィードバックリズム、運用習慣を整えます。
/ 運用プラットフォーム
Proximity は三つの問いから始めます。チームはどう考えるのか、仕事はどう流れるのか、運用はどんな資源に依存しているのか。これにより、各導入は明確な構造を持ちながら、チーム固有の言葉、プロセス、システム、制約に合わせられます。
/ オーケストレーション層
Actor はデジタルツインにつながる、設定しやすいカスタム AI 実行層です。質問への回答、境界が明確なタスク、ワークフロー、要約、フォローアップを準備し、重要な書き込みや送信の前に人のレビューへ戻します。

/ 信頼とコントロール
Proximity は専門知識、責任、判断が重要な環境のために作られています。システムはコンテキストを準備し、パターンを見つけ、次の一手を下書きし、レビュー待ち項目を整理できますが、慎重な判断と外部向けアクションは業務を担う人が確認します。

/ 導入とデータコントロール
Proximity はすべての専門チームに同じホスティング、モデル、データ配置を求めません。各導入は、組織のインフラ要件、承認済みモデルプロバイダー、既存サブスクリプション、内部ガバナンスに合わせて構成できます。
マネージドテナントでも、組織自身の環境でのセルフホスティングでも構成できます。
承認済みモデルプロバイダーや既存契約を使い、単一モデル構成への固定を避けられます。
運用コンテキスト、権限、アクセスは、導入時に定義したチーム、ワークフロー、テナント、環境で範囲を決めます。
/ 開始
明確なレビューリズム、ワークフロー、またはチームから始め、より良い運用コンテキストが準備と判断の質をすぐに改善できる場所を見つけます。