人海戦術は不要。
オベリスク型へ移行

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。

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。

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。

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。

クライアントの課題を構造化し、AIネイティブなビジネスモデルと戦略を描く。エンジニア・デザイナー・SREと一つのチームになり、アイデアからプロダクションまでを共に推進する。

ビジネスデザインと全体のオーケストレーション。スライドではなく動くデモで価値を証明し、チームの力を束ねて変革を届ける。

コンピュータサイエンスとデータ技術の進化を体感してきたエンジニアが、LLM・AIエージェント・RAGの最前線でプロダクトを作る。積み重ねてきた開発経験と最新のAI技術が交差する場所。

AIエージェントを前提に、ユーザー体験を根本から再設計する——UX/UIからエージェントとの対話・振る舞いまで。ブランドとAI能力を接続し、プロトタイプからローンチまで一貫して担う。

オベリスクでは、設計と実装は別フェーズではない。自分の仕事をプロダクションまで見届け、運用にも寄り添い続ける。

UX/UIデザイン、会話型AIデザイン、エージェント行動モデリング、ブランド統合、プロトタイプからプロダクションまでのデリバリー。

AIの時代、プロダクトのリリースは始まりに過ぎない。アプリケーション、インフラ、AIモデル——すべてをスコープに、AI Native DevOpsの実践で本番環境の信頼性と精度を守り続ける。

オベリスクの「開発20%・運用80%」——作ったものが初期の興奮が冷めた後も価値を届け続けることを保証する役割。

SLO駆動の信頼性設計、Kubernetes/クラウドネイティブ基盤、AIモデルサービング、オブザーバビリティスタック、インシデント管理。

組織の心理的障壁を解きほぐし、「AIを使うべき」から「AIがデフォルト」への転換を導く。コミュニケーション設計、トレーニング、コーチングで変革を定着させる。

オベリスクの独立レイヤー——主にScaleフェーズで活動。テクノロジーが組織変革と出会う場所で、持続可能な定着が勝負。

チェンジマネジメント、ワークフロー分析、AIリテラシープログラム、エグゼクティブコーチング、組織変革。