01話しかけて、任せる
ラーメン店本部
「来週の限定メニューを、全店のお知らせに」
本部の担当者は、いつもの言葉で頼むだけ。AIが各店のページの今の内容を読み取り、根拠つきの変更案を店ごとに用意します。
デモを見る↗専門家でなくても、業務知識がプリセットされた「Pack」を選び、統制(承認・監査・予算)が効いた状態で、AIエージェントを業務に常駐させられる基盤。
資料請求 →Pack は業務知識のある人が組んだスキルの束。自分の業種を見つけ、必要になったスキルを足していく。
資料請求 →会社まるごとの X Company、建物単位の X Concierge。既存システムをつなぐ J Claw MCP と、ひとりで始める AIソロプレナーまで。
資料請求 →J Claw
Make any AI action-safe.
自由に考えるAIを、安全に働くAIへ。
Intelligence can be probabilistic.
Actions must be safe.
現在の多くのAgent基盤は、モデルにツール、メモリ、Skill、認証情報を与え、実行能力を拡張する方向に進んでいる。
JClawは逆方向から設計する。まず「何をしてよいか」をRuntimeが定義し、その許可された行動空間の中でAIに判断・提案させる。
このためJClawの本質は、AI Safety一般でも、単なるAgent Governanceでもない。JClawが扱うのは、AIの判断が現実のActionへ変換される境界、すなわちAction Safetyである。
ここでいうActionはAPI callに限定しない。データ更新、送信、決済、予約、契約、設備制御、ロボット操作、他Agentへの委任など、「AIの判断が外部世界に副作用を持つ瞬間」全体を指す。
自由に考えるAIを、安全に働くAIへ。
J Claw
Make any AI action-safe.
Intelligence can be probabilistic.
Actions must be safe.
PackはAIに業務を任せるための「職務定義書」です
Pack — Job description
その業務についてAIが何を知っていて(業務文脈・暗黙知)、何ができて(Capability)、どこまでやってよいか(Policy・権限)を、業務単位でひとまとめにしたもの。





不動産鑑定士Pack
鑑定評価の手順、判断基準、参照すべき資料。専門家の業務文脈と暗黙知を、AIが読める職務定義としてまとめます。何を知っていて、何ができ、どこまでやってよいかを Pack 単位で定義します。
因果監査
送信・更新・契約など、外部に影響する Action は必ず承認待ちで停止。誰が、何を根拠に承認したのかを、因果でたどれる形で残します。
システム連携
いま使っている基幹システムや SaaS はそのまま。Adapter が接続口になり、許可された操作だけを AI に渡します。
タッチポイント
LINE、Web、メール、社内チャット。顧客や社員が普段使う窓口から、同じ Pack が同じルールで応答します。
因果監査ログ
どの知識を参照し、なぜその提案になったのか。応答トレースと監査ログを改ざんできない形で記録し、後から検証できます。
Packは、業務のプロが持つ知識や仕事の進め方を、AIエージェントですぐ使える形にまとめた「仕事のセット」です。たとえば、営業、経理、契約管理、受発注、採用、顧客対応など、業務ごとに必要な知識・手順・判断ルール・AIスキルがあらかじめ組み込まれています。そのため、自社でゼロからAIを開発したり、複雑なプロンプトを作ったりする必要はありません。必要なPackを選び、自社のルールに合わせて設定するだけ。AIの専門家がいなくても、すぐに業務で使い始められます。
Pack Market業種×スキルの公開マーケット。自分の業種を見つけ、必要になったスキルを足していく。掛け算は1,000 Packへ。
社内Pack Market構想中社内で生まれた運用ノウハウをPackにして共有する仕組み。Packを作った人に報いる、報償設計とともに。
対応している AI モデルとサービス
AIが提案し、あなたが承認する。その一連が、日々の業務画面としてそのまま動きます。
01話しかけて、任せる
「来週の限定メニューを、全店のお知らせに」
本部の担当者は、いつもの言葉で頼むだけ。AIが各店のページの今の内容を読み取り、根拠つきの変更案を店ごとに用意します。
デモを見る↗02差分で、確かめる
「エアコンが効かない」と LINE で届いたら
AIが物件・設備の FAQ を参照して、返信と手配の案を出します。送るか、直させるか、やめるか — 手配や送信の手前で、担当者が決めます。
デモを見る↗03Packで、増やす
「車検はいつまで?代車は?」から始める
まずはサービス工場の問い合わせ(Web・LINE・SMS)から。必要な業務は Pack で足していき、承認待ち・履歴・監査ログは一か所で見られます。
デモを見る↗※ 3 つの例は J Claw のデモ環境です。




普段の言葉で指示するだけ。AIが対象サイトの現状を読み取り、根拠つきの変更案を用意します。
変更前と変更後が並んで出る。適用するか、別案を出させるか、やめるか — 決めるのはあなたです。
左に並ぶのは導入したPack。稼働中・設定中がひと目で分かり、承認待ち・変更履歴・監査ログはガバナンスに集約されます。
※ 画面は開発中のプロトタイプです。表示内容は実際の画面と異なる場合があります。
自律と統制はトレードオフではない。特許出願技術に裏づけられたJ Claw独自のハーネスこそが、安心して任せ、広げていける条件。その10の特長。
不可逆な操作は awaiting_approval で必ず停止。AIが迷えば、止まってあなたに聞く。実行の引き金は、あなたの指にある。
誰が承認し、なぜ動いたか。特許出願の独自技術により因果を記録する。
お客様ごとの情報は運用ルールではなく、設計として分離。本部-店舗、顧問先等のBtoBtoC運用が可能に。
テナント×ロール×チャネル×信頼レベル。操作の軸と資格の軸を分け、各段で毎回「この範囲か」を確かめる。
業務の範囲を形式で定義し、AIが動ける領域(ODD)に境界を引く、J Claw独自の業務定義書。
トークン費用はPack料金に込み(注:Packにより異なる)。予算は青天井にならず、予測できる。
AIエージェントの高い自律 × 高い統治。自動運転におけるL4レベル(ロボタクシー)を運用設計できる。
使い慣れたAIや現在AI導入検討中のモデルから、そのままMCPで呼び出せる。既存AIソリューションと接続可能。
社内における現場知見をPackに変える。使われるたび、skillの作り手に収益が還る。社内キーパーソンの報償フィードバックシステム。
プロンプトで守らず、構造で守る。未導入のPackはAIから見えず、実行の経路は一本しかない。
三層の構造。判断の主語は、常にあなたのまま。
根拠つきの下書き・実行案を用意する。迷ったら、止まってあなたに聞きに来る(Waiting Human)。
不可逆な操作は必ず承認待ち(awaiting_approval)で停止。実行の引き金は、あなたの指にある。
実行と因果はCADE監査ログに改ざん不可で記録。「なぜ動いたか」を後から検証できる。

AIソロプレナーは、営業・マーケティング・経理・契約などの仕事を、複数のAIエージェントと分担する新しい働き方です。必要な業務ごとにAIを配置し、あなたは経営判断や顧客との関係づくりに集中。人を増やす前に、AIの仲間を増やす。少人数のまま、できる仕事と事業の規模を広げていきます。
導入例(5社・社名確認中): 請求書の夜が消えて、本業の朝が増える — 承認者の1日を、事例で。
営業で見たあのdemoを、自分の手で。登録不要・ブラウザで動きます。
firstviewの問いへの答えは、ここで配っています。
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私たちは業種の専門家との対話から仮想企業 X Company を作り、Packに変えていきます。あなたの現場知が、次のプリセットになります。