130+ 体の AI エージェントは、
こう動いている。

実行前に AI 利用コストを予測して提示。予算上限を超えそうになると自動停止。「気づいたら高額請求」を構造的に防ぐ。

30 業種の「必要な機能・エッジケース・関連法令・アンチパターン」を要件に自動注入。未経験ドメインの場合は正直に警告。

ファイルに書き込む「前」に構文解析・アンチパターン検出・シークレット混入チェック。動かしてから気づく手戻りを削減。

ビルド・型検査・テスト・lint のエラーがゼロになるまで最大 50 回自動でループ。失敗パターンは記憶して次回は最初から回避。

30 体のレビュー結果を「過去の的中率 × 専門性」で重み付けして集約。3 体以上が同じ指摘なら信頼度高、矛盾する指摘は両論併記。

計画は最上位モデル、実装は中位、軽い判定は軽量モデルやローカル AI へ自動ルーティング。品質を保ちながらコストを 30〜50% 削減。

「このエラーは過去こう直した」「この設計判断はこう転んだ」を案件横断で蓄積。同じ過ちを繰り返さない仕組み。

SaaS・EC・予約・iOS・Android・ゲーム等 12 種の雛形を装備。認証・DB・決済・メールの繋ぎ込みまでセットで立ち上げ。

実装完了後、実際に起動・操作・実測して PASS しない限り「完成」と報告できない検証ゲート。画面の成功表示ではなく、DB の行・ログ・実挙動で確認。

ポート占有・環境変数未設定・DB 接続エラーなど「納品直後に動かない」原因を事前チェックリストで構造的に潰す。

「攻撃者ならどう壊すか」「初心者ならどう間違えるか」「3 年後の保守者はどこで迷うか」を、生成直後に敵対視点で読み直す。

CEO・CTO・CFO・法務・UX・現場・エンドユーザーの 7 視点で同じ成果物を評価。技術的に正しくても現場で使えないものを弾く。

すべての指摘・実装・判断に自信度（高・中・低）を付与。低自信の箇所には「人間の判断が必要」マーカーを自動付与し、推測と確信を区別。

ログ・コード・実測値の根拠なしに「原因は◯◯」と断定しない。根拠が不十分なら実装を止めて確認する、が全エージェント共通ルール。

短期（いまの会話）・長期（永続保存）・エピソード（成功/失敗パターン）の 3 層で記憶。セッションをまたいでも「前にこう解決した」を覚えています。

「このエラーはこう直した」を蓄積し、同じ過ちを繰り返しません。次回は最初から回避するので、案件ごとに速く・安全になります。

過去案件・議事録・レビュー結果を「意味」で横断検索。言葉が違っても「これ、前のアレに似てる」を秒で見つけて知見を流用します。

各専門 AI の過去の的中率を記録。よく当たる AI の意見は重く、外しがちな AI は軽く扱う。レビューの精度が使うほど上がります。

これまでのやり取り・フィードバック・採用率から、トーンや進め方の好みを反映。回を重ねるほど「分かってる」提案に近づきます。

1 件ごとの学びが、次の全案件の資産になります。担当者の経験が消えずに蓄積される「組織の脳」として働きます。

打ち合わせの録音・動画（mp3 / mp4 等）を渡すだけで、Whisper が文字起こし → 5 段階構造化 → ヒアリングシートに自動変換。

過去案件・議事録・レビュー結果を「意味」で横断検索。キーワードが違っても「これ、前やったアレに似てる」を秒で発見。完全ローカル動作。

軽量なチェックはローカル LLM（Ollama 等）に振り分け、クラウド AI の呼び出しを削減。プライバシー要件が高い案件は全レビューをローカル化可能。

Stable Diffusion / Flux によるヒーロー画像生成、背景除去、アップスケール、ブランドスタイル統一（LoRA）まで一気通貫。商用ライセンスを起動時に自動確認。

プロモ動画・チュートリアル・縦型ショートを OSS モデル＋FFmpeg で生成・編集。字幕は文字起こしと連携して自動付与。

ベクター変換・最適化・アニメーション・アクセシビリティまで、サイトの図版品質を OSS だけで完結。