MODEL ≠ TALENT
Modelは交換可能なresourceです。AI人材のidentity、役割、評価、履歴はmodel名から独立して管理します。
TECHNOLOGY & PRINCIPLES
技術と設計思想
AIを業務につなぐための構成と、私たちが守る基準。
HIYU
モデルと業務のあいだに、
control planeを。
hiyuは、AI workerを人材として登録・評価・配属し、local、cloud、CLI、software、physicalの実行先を一つの運用面で管理します。依頼を送るだけではありません。正しいworkerが、正しい権限とcontextで、正しい場所に作用し、その結果が残ったことまで閉じます。
HUMANS / TEAMSRequests · Goals · Schedules · Approvals
HIYUAI Execution Layer — identity · placement · policy · scheduler · completion
EXECUTIONExecution Runtime（hiyu 内蔵） — model · tool · repository · cache · secret
COMPANY SYSTEMSData · Repositories · SaaS · Machines · Physical workers
Goal目的と完了条件を定める
Execution Compiler目的を、実行できる手順へ落とし込む
Memory文脈と運用知見を、資産として残す
Judge結果を評価し、次の一手を決める
Approval人の判断が要る操作は、承認まで止める
Auditだれが・いつ・何をしたかを残す
Release検証を通った成果だけを届ける
Human Escalation迷う場面では、人へ引き継ぐ
Cloud ModelsLocal LLMsCLI AgentsSoftware SystemsPhysical Workers
FDE × HIYU
現場で見つけ、hiyuで統制する。Forward-Deployed AI Engineersが顧客固有の業務と制約を発見し、hiyuがその要件をAI workerのidentity、配属、context、権限、承認、実行、監査、完了証明へ変換します。 役割分担の対応表 →
FROM INTENT TO EVIDENCE
一つの依頼を、
検証可能な成果まで閉じる。
01
Intent & Contract
目的 · scope · 受入条件
02
Talent & Route
誰が · どこで · どのruntimeで
03
Policy & Delivery
権限 · approval · liveness · fence
04
Execution
実systemへの作用 · result · artifact
05
Verify & Persist
independent verification · business outcome · 保存
06
Restart & Read-back
controlled restart · 復元 · durability
VERIFIED COMPLETE
hiyuは「AIが返事をした」を成功としません。実際のsystemで効果が起き、結果が保存され、再起動後にも読み戻せて初めてcompleteです。
NON-NEGOTIABLE
AIを本番で働かせるための、
4つの原則。
GREEN DOT ≠ ALIVE
registryやpaneが残っていても、provider processが終了していればworkerではありません。送信直前にexact runtimeを確認します。
SCHEDULED ≠ EXECUTED
cronを保存しただけでは業務は終わりません。入力、権限、worker、artifact、retry、結果、restart復元までがschedulerです。
MERGED ≠ COMPLETE
test、PR、merge、deployのどこでも完了と誤認しません。actual user routeのoutcomeとread-backまで証明します。
SECURITY & DATA BOUNDARY
社内データは、社内に置いたまま。
実装済みと構成可能とroadmapを分けて示す。
IMPLEMENTED
- 根拠つき回答回答に参照元を表示し、どの文書のどこを根拠にしたか確認できる（UDQ）
- 問い合わせ経路の保護origin許可制・rate limit・honeypot・SSL/TLS。メールアドレスをサイトに掲載しない
- analytics / tracking cookie 不使用プライバシーポリシーに明記
AVAILABLE BY CONFIGURATION
- 社内文書を外部AIへ送らない構成self-host・専用cloud・local LLM から要件に合わせて選択
- データ境界と権限の分離project・cwd・account 単位の route と least privilege
- 人の承認を挟む実行書込・deploy 等の操作に approval を要求
ROADMAP
- Trust Center統制項目・監査ログ・retention の一覧公開
- 第三者評価外部監査・認証は取得後に掲載
- incident contact公開窓口と対応 SLA の明文化
PROOF, NOT PROMISES
大きな主張ほど、
小さな証拠まで見せる。
Evidence Contract
Strassenは、prototype、offline test、production、customer outcomeを混同しません。
公開する数字には、scope、環境、期間、baseline、検証日を持たせます。未測定は未測定と表示します。このページには、検証済みの実績数値はまだ掲載していません。
- hiyubuilding in public
- UDQdocument intelligence pilot
- engawacollaboration product
- Researchruntime safety、completion、local model operation
AProduction outcomeactual user route
BReproducible evidenceinstructions + artifacts
CControlled validationfixed environment
DRoadmap / conceptexplicitly labeled
DESIGN PHILOSOPHY
AIが主役のシステムへ。
Strassenのミッションは、AIを中心としたシステムの再定義 — AIが主役の社会をつくることです。多くの会社は「社内データをAIが使えるようにする」ことを目指します。Strassenはもう一歩踏み込み、システムそのものを、AIが主役になるよう定義し直します。AIが仕事をきちんとやり切るなら、人がチャットやUIを操作する必要すらない — そこを見据えています。人の役割は、意図を渡し、境界を決め、結果を承認することです。
AIが直接使う一次基盤。
AIチームが知識を「作る・埋め込む・引く」ためのプリミティブ。AIが直接使うことが前提で、cloudも人向けUIもなしに単体で動くように設計しています。
人のための上物。
coreを人にも使えるようにラップした層。利便のための上物であって、AIが機能するための必須条件ではありません。AIがすべてをやり切れば、本質的には無くてもよい層です。
hiyuの構造はこの思想から来ています。上記は設計方針であり、提供状況は各productのstatusに従います。
OUR THESIS
Enterpriseは、
1つのAI agentを買うのではない。
workforceを運用する。
Modelは急速に賢く、安く、選択可能になります。差がつくのは、企業固有のcontext、実行route、authority、evaluation、そして仕事の結果です。Strassenは、その運用層をつくります。
IDENTITYCONTEXTROUTINGAUTHORITYOUTCOME