— INTERNAL R&D / AI DEVELOPMENT OS
Netsujo Agent OS
AIにコードを書かせるだけでは、開発は自律しない。
Netsujo Agent OSは、ChatGPT・Codex・Claude Codeなど複数のAIエージェントを、状態再構築、競合検知、独立QC、Exact-head検証、停止判断、復旧まで含む一つの制御ループとして運用するための社内基盤です。 市販パッケージではなく、Netsujo自身の開発を通じて改善を続けている実運転の仕組みです。
AI DEVELOPMENT CONTROL PLANE
HUMAN
目的・制約・優先順位・例外判断
NETSUJO AGENT OS
Reconstruct → Select → Assign → Verify → Gate → Recover
GitHub / Pull Request / CI / 実行環境のLive Stateと証拠を読み、必要な条件が揃わなければ止める。
WHY
AIを増やすだけでは、人間が新しいボトルネックになる
AIコーディングで実装速度は上がります。しかし複数のAIを並列で動かすと、進捗確認、担当割当、競合回避、レビュー、再検証、復旧という「AIを管理する仕事」が増えます。Netsujo Agent OSは、この管理負荷そのものを次の自動化対象として設計しました。
BEFORE
人間がAIオペレーターになる
「次はこれ」「このPRを確認」「止まっていないか」「誰が触っているか」を人間が一日中確認し、並列化するほど管理イベントも増えていきます。
AFTER
人間は目的と例外判断へ戻る
通常系の状態確認・割当・証拠検証・停止判定・復旧をControl Planeへ移し、人間は目的、優先順位、リスク許容度、不可逆な承認へ集中します。
ARCHITECTURE
AIチーム全体を制御するControl Plane
個々のAIモデルを賢くすることではなく、何を現在状態として信頼し、誰へ仕事を渡し、どの証拠で受け入れ、どこで止め、どう復旧するかを上位レイヤーで管理します。
CONTROL LOOP
「進める」だけでなく、「止める・捨てる・戻る」までを運用にする
01
Reconstruct
現在状態を再構築する
チャット上の記憶ではなく、GitHub・Pull Request・CIなどのLive Stateを読み直し、行動前に「今どうなっているか」を確定します。
02
Select
次に進める仕事を選ぶ
優先順位、依存関係、担当中の作業を確認し、競合せず安全に進められる次のタスクを選定します。
03
Assign
AIへ役割を割り当てる
ChatGPT、Codex、Claude Codeなどを固定的な序列ではなく、タスク特性に応じて使い分けます。同じ領域へ複数writerを重ねません。
04
Verify
独立して検証する
実装者自身の「できた」を完成条件にせず、別コンテキストのIndependent QCと特定HEADに紐づく証拠で確認します。
05
Gate
危険なら止める
CIが通っていても独立QCがHIGHなら止めます。HEADが動けば古いPASSを無効化し、必要な証拠が揃うまで状態遷移させません。
06
Recover
途中から復旧する
セッションやチャットが途切れても、GitHubをSource of Truthとして状態を読み直し、重複作業を避けながら再開します。
PROOF OF OPERATION
24時間の実運転で、何を制御できたか
2026年9月8日13:16から翌9日13:16までのGitHub上の実運転記録を振り返ると、価値は大量のPR作成ではなく、危険な変更を止め、証拠を取り直し、効果の薄い変更を捨て、途中から復旧できたことに現れました。
CIがGREENでも、HIGHなら止める
ORCHESTRATORの実運転ではLinux/DarwinのHosted CI通過後に独立QCでHIGHの互換性問題を検出し、Ready・merge・deploy・Productionを停止しました。
HEADが変われば、検証を取り直す
SIGNALの変更では中間HEADを受入対象から外し、最終HEADに対してconformance・customer access・独立QCなどを取り直してからmergeしました。
速くても、割に合わなければ捨てる
miyakodeitのCI改善候補は約1秒の短縮に対してcorrectness上のHIGHリスクが見つかり、不採用としました。変更を作ることより、採らない判断を優先します。
チャットが切れても、Live Stateから戻る
Recovery Checkpointでは、会話履歴を唯一のタスク台帳にしません。セッション障害後もGitHubの現在状態を読み直し、担当と証拠を再構築します。
※ 24時間の「人間実介入時間」は当時のGitHub履歴だけでは正確に復元できないため、未計測値を推測して掲載していません。
CAPABILITY
Agent OSが示す、Netsujoの開発能力
これはAIツールの利用実績ではありません。複数の実行主体、変化する状態、品質証拠、停止条件を一つの運用として設計し、改善し続ける能力の証拠です。
曖昧な課題を実装単位へ落とす
目的・制約・完了条件を分解し、AIが安全に扱える作業単位へ変換します。
複数AIを競合させずに並列化する
実装・調査・レビューを分け、担当範囲と現在HEADを明確にして同時進行させます。
品質を「自己申告」から切り離す
Independent QC、CI、Exact-head evidenceを組み合わせ、実装者の報告だけで受け入れません。
異常時に止まり、復旧できる
停止条件とRecovery Checkpointを設計し、セッション障害や状態ずれから再構築できます。
技術判断を事業判断につなげる
「作れるか」だけでなく、効果とリスクを比較し、採用・不採用まで含めて意思決定します。
運用知を再利用可能な仕組みにする
一度起きた事故や注意を、次回はルール・Gate・検査として再発防止へ変換します。
HUMAN IN THE LOOP
人間を消すのではなく、判断の場所を変える
Agent OSが目指しているのはHuman-lessではなくHuman-on-exceptionです。定型的な状態確認や検証は機械へ寄せますが、事業責任と不可逆な判断までAIへ委ねません。
HUMAN KEEPS
- 事業の目的と優先順位
- 許容できるリスクと例外判断
- 顧客・契約・一次情報に関する判断
- 不可逆な操作に必要な承認
OPEN DEVELOPMENT RECORD
設計だけでなく、失敗と運用記録も公開しています
Agent OSは完成品を装うための名称ではありません。実運転で起きた失敗、停止判断、設計変更を記事として残し、仕組みそのものを更新し続けています。
FROM INTERNAL CAPABILITY TO YOUR BUSINESS
AIを導入するだけでなく、
運用できる仕組みまで設計する
生成AIのPoC、AIを組み込んだ業務設計、複数エージェントを使う開発運用まで、Netsujo自身の実運転で得た知見をもとに支援します。