風音（Kazane）AIに仕事を任せても、意味と責任を失わない。

Kazaneが自動化するのは、業務の中にある調査、整理、確認、作成、記録、引き継ぎです。

AIに任せられる仕事は、業種や部門ごとに違います。Kazaneは、最初から万能な自動化を約束するのではなく、業務の中で繰り返し発生する具体的なタスクを、AIが扱える単位へほどきます。

自動化の対象を明確にすることで、どこまでAIへ任せ、どこから人が確認するのかを決めやすくします。

Kazaneは実行し、会社の来歴元帳は来歴を残す。

Kazaneは、AIが業務タスクを進める実行側の基盤です。会社の来歴元帳は、その実行から生まれた問い、前提、判断、成果物、修正、根拠、未確認事項を、後からたどれる会社の記憶として整えます。

この連携により、AIに仕事を任せても、どの資料を見て、なぜその前提で進め、どこまで実行し、どこで人が確認したのかを失いません。自動化された仕事を、あとから説明し、改善し、次の業務へ渡せる状態にします。

AIが働くほど、「なぜ」と「誰が」が見えにくくなる。

AIは、調査、下書き、整理、実行、レビューを担えるようになりました。しかし、仕事がチャットや個別ツールの中だけで進むと、目的、判断、根拠、未解決点が分断されます。

風音が扱うのは、タスクの進捗だけではありません。仕事が生まれた理由から、AIが行った作業、人間へ戻された判断、参照した証拠、次に更新すべき文脈までを、一続きの記録として扱います。

仕事の発生から、判断と改善までを一つの流れに。

風音は、仕事を単なるタスクとして切り分けるのではなく、文脈、担当、引き継ぎ、証跡、判断履歴を持つ一つの流れとして扱います。AIが進められるところはAIへ、判断が必要なところは理由を添えて人へ戻します。

来歴があるから、実行後に意味のずれを確認できる。

AIが業務を実行するとき、重要なのは「結果が出たかどうか」だけではありません。何を見て、どの前提で判断し、何を実行し、その前後でどんな差異が生まれたのかを確認できる必要があります。

ZYXでは、このように仕事の前後で、何が保存され、何が変換され、何が補完され、何が未確認として残ったかを見る視点を RDE と呼びます。Kazaneと会社の来歴元帳が残す来歴は、この視点から業務を振り返り、改善し、必要に応じて説明するための材料になります。

サンプル画面

現在の Kazane で検証している主要画面です。業務フロー全体の俯瞰、文脈カード、引き継ぎ、責任境界、監査までを、一つのローカル業務OSとして扱う構成を確認できます。

組織の文脈を、組織の手元から始める。

風音は Tauri ベースのローカルアプリとして開発されています。仕事、文脈、判断、証跡を扱うからこそ、機微な情報を最初からクラウドへ置くことを前提にしません。

また、風音は人間の責任をAIへ移すための製品ではありません。AIは作業主体になれても、法的・組織的な責任主体ではありません。重要な判断を人へ戻し、その理由と承認を記録できることを重視します。

現在、v0.8の開発・自己利用段階です。

風音は現在、公開開発中の初期プロダクトです。Tauri デスクトップアプリを中心に、ローカル SQLite、Work Item、Context Card、Handoff Note、Evidence Log、Escalation Gate、RDE Audit、エージェント向け CLI / MCP 接続を実装・検証しています。

まずは開発、文書作成、調査、運用などの内部業務で自己利用し、AIと人間の協働フローを改善しています。一般向けの安定版ではないため、機能、データ形式、導入方法は変更される可能性があります。

風音という名前

風音は、目に見えない変化を知らせる音です。

仕事にも、まだ明文化されていない気配があります。小さな違和感、判断を待つ沈黙、引き継がれなかった背景、変わり始めた前提。風音は、そうした兆しを拾い、後からたどれる記録へ変えていくことを目指しています。