人海戦術は不要。
オベリスク型へ移行
AIが大量作業を代替するいま、ジュニアが作業をこなしシニアがレビューするモデルは成立しない。人間が集中すべきは判断・設計・品質保証。ENGORGIOは、責任あるものが判断・設計・実装・運用までを直結させる「オベリスク型」で動く
オベリスク型構造
ENGORGIOのチーム構造は、ピラミッドではなくオベリスク——細く、高い。
上部(判断と責任)・中核(設計と実装)・外縁(専門性の接続)の3層で、意思決定と実行の距離をゼロにする。
人数で解決しない。文脈の摩耗を、構造で防ぐ。今後の日本企業に必要な構造。
フェーズで人を入れ替えない
提案した人間が作り、作った人間が運用する。
理想論ではなく、判断の品質を保つための設計原則。
何を問題として定義したか、何を捨てたか——その暗黙知は、引き継ぎ資料では伝わらない。
AI Nativeな働き方
AIが大量作業を代替した世界で、人間が集中すべき場所は判断・設計・品質保証。
ENGORGIOのチームはこの前提で設計。少数で長期コミットする体制が「開発20%・運用80%」を可能にする。
大きなチームを持つことが価値だった時代は、終わった。
パートナーエコシステム
オベリスクの「外縁」——専門性の接続——コアの外にある専門知へのアクセスの仕組み。
Databricks、Snowflake等のテクノロジーリーダーとのパートナーシップを通じて、必要な専門性を構造的に確保する。
専門性は内製に閉じる必要はない。重要なのは、接続が偶発的ではなく設計されていること。
開発20%・運用80%の実践
プロジェクトベースのローテーションではなく、長期コミットを前提に設計。
システムを設計し構築した人間がそのまま運用するとき、運用の質は根本的に異なる。設計上のトレードオフを理解し、何を犠牲にし、なぜそうしたかを知っている。
開発20%、運用80%は指標ではない。作ったものに、初期の興奮が冷めた後も寄り添い続けるコミットメント。
デリバリーチームの組織
複数プロジェクトの統括、シニアステークホルダーとの関係構築、POCからスケールまでのデリバリー
LLM/Agent開発、クライアント埋込型、技術的障害の解決
UX/UI、エージェントの人格・行動設計、ブランド統合、プロトタイプからローンチまで
本番信頼性、SLO、オブザーバビリティ、インシデント対応、AIインフラ最適化
ビジネス要件、ドメイン知識、ユーザーフィードバック、受入基準
設計・構築・運用——DiscoverからDeployまで同じチーム
Governed Data+AI Architecture
アーキテクチャの継続的進化を、分散と統制の両立で支える。Data Mesh Governance、RBAC/ABAC、Data Catalog、Lineage、Data Quality を統合した基盤プラットフォーム。
全社的なAI Native変革、ワークフロー再設計、コーチング(「AIを使うべき」から「AIがデフォルト」へ)
独立レイヤー — 主にScaleフェーズで活動
サービスラインとチームマッピング
| Service Line | Duration | Primary Roles | Client Touchpoint |
|---|---|---|---|
| AI Strategy | 2 weeks+ | Delivery Lead + Software Engineer + Experience Designer | CxO / Board |
| AI Agents LLMOps | 12 weeks+ to production | Software Engineer + Experience Designer + SRE + Delivery Lead | Tech team + Business leaders |
| Data+AI Platform development | Ongoing | AI Applied SRE + Software Engineer + Delivery Lead | Platform / Infra team |
| AI at Scale | Ongoing | Delivery Lead + SRE + Adoption Specialist | CxO to frontline |
| Adoption | Ongoing | Adoption Specialist | All departments |
まずは、将来への意思を共有してください。
最初の会話は、変革の起点を一緒に探す場。何を変えたいのか、何が変えられていないのか——そこから。