LLMは、考える頭脳
文章を理解し、判断を組み立てる中心です。ただし、頭脳だけでは業務画面を開いたり、DBに問い合わせたり、承認待ちをしたりできません。
AI Harness Development
AIを、業務システムで使えるようにする。
Brain Fiber は、LLMの周りにブラウザ操作、DB接続、スクレイピング、 業界特化の処理、人の承認を組み合わせたハーネスを実装します。 モデル単体では届かない業務システムへ、AIが安全に触れるための 接続・操作・制御の仕組みを作ります。
What is harness?
ハーネスとは、AIを業務につなぐ仕組みです。
LLMは文章を理解し、判断を組み立てられます。しかし企業の業務では、 ログイン済みの画面を開く、DBから必要な範囲だけ取る、PDFを読み解く、 既存フローの承認を待つ、といった周辺機能が必要です。
Brain Fiber が作るのは、この周辺機能です。ブラウザ、DB、 スクレイピング、業界特化の関数、監査ログ、人の確認点をAIにつなぎ、 業務の中で実際に動く形へ接続します。
Horse harness analogy
頭脳だけでなく、力を仕事に伝える仕組みが必要です。
ハーネスは、もともと馬具を指す言葉です。馬の頭が賢くても、 手綱や馬具がなければ、力を安全に方向づけて仕事に使うことはできません。 AIでも同じです。
ハーネスは、力を伝える馬具
馬の力を仕事に使うには、手綱や馬具で方向を決め、荷台や道具へ力を伝えます。同じように、AIの判断を業務システムへ安全につなぐ仕組みがハーネスです。
業務システムが、実際に動く場所
ブラウザ、DB、PDF、外部Web、承認フロー、ログが仕事の現場です。ハーネスがあることで、AIはこれらを扱えるようになります。
VIYV solutions
Brain Fiberがつくる VIYV（バイブ）ソリューション。
viyv-browser と viyv-db は、VIYV（バイブ）ソリューションを構成する 自社ハーネスです。案件ごとに必要な接続を見極め、既存の自社ハーネスと 個別開発のハーネスを組み合わせて、AIが業務システムを扱える範囲を広げます。
VIYV solution: viyv-browser
Browser harness
VIYV（バイブ）ソリューションを構成する、Brain Fiberのブラウザ操作ハーネスです。ログイン済みの業務画面、SaaS、社内ポータルをAIが安全に操作できるように、クリック、入力、画面読解、承認待ちを部品化します。
VIYV solution: viyv-db
Database harness
VIYV（バイブ）ソリューションを構成する、Brain FiberのDB接続ハーネスです。PostgreSQLや業務DBに、権限、スキーマ理解、監査ログ、取得範囲の制約を付けて接続します。AIが勝手に触らない境界を作ります。
Web / PDF / file
Scraping harness
Webページ、PDF、社内ファイル、公開情報から必要な情報を取り出し、構造化、検証、差分検知まで含めてAIの入力にします。
業界特化
Domain harness
証券、印刷、管理部門など、領域ごとの用語、判断基準、帳票、例外処理をAIが使える関数やワークフローに落とし込みます。
Human-in-the-loop
Workflow harness
人の確認、承認、差し戻し、通知、実行停止を挟み、AIの出力がそのまま業務事故につながらない運用線を作ります。
Log / test / improve
Evaluation harness
実行ログ、失敗分類、品質評価、プロンプトや手順の改善サイクルを用意し、使うほど現場に合う仕組みにします。
Harness modules
AIができることを増やす、具体的な接続部品。
チャットUIを作るだけでは、業務の入口に立っただけです。 実際には、Brain Fiberがつくる VIYV（バイブ）ソリューションの viyv-browser や viyv-db のように、AIが現場の画面、データ、ファイル、 外部情報に触れるためのハーネスが必要になります。
viyv-browser
AIがブラウザを操作できるようにする。
viyv-browser は、Brain Fiberがつくる VIYV（バイブ）ソリューションのブラウザ操作ハーネスです。既存のWeb画面を作り替えず、ログイン済み画面の読み取り、フォーム入力、検索、転記、確認画面での停止を実装します。社内SaaSや管理画面にAPIがない場合でも、AIが業務画面を扱えるようになります。
viyv-db
AIに業務データを扱う接続線を持たせる。
viyv-db は、Brain Fiberがつくる VIYV（バイブ）ソリューションのDB接続ハーネスです。DBのスキーマ、テーブル権限、クエリの範囲、監査ログを含めて、AIが必要なデータだけを取得できる状態を作ります。RAGだけでは扱いにくい構造化データや台帳業務に向いています。
Scraping / domain harness
AIが外部情報と業界知識を使えるようにする。
公開Web、PDF、帳票、社内ファイルを収集し、業務で使える粒度に正規化します。さらに業界固有のチェック、分類、判断手順を関数化し、AIが現場の文脈で動けるようにします。
Where it works
守秘性の高い業務領域で、既存システム前提に実装します。
証券領域および大手印刷領域で、LLMと既存システムを接続する実装を 支援しています。業務データ、画面操作、帳票、外部情報、承認フローが 混在する現場で、AIが使える接続線を一つずつ増やしていきます。
How we build
FDE的に現場へ入り、使われる単位で作る。
業務を観察する
担当者の画面、データ、判断、例外処理、人の確認点を洗い出します。
AIに必要な接続を決める
ブラウザ、DB、スクレイピング、ファイル、通知、承認など、必要なハーネスを選びます。
小さく実装する
実データと実画面に触れる最小構成を作り、AIがどこまで任せられるかを確認します。
運用の境界を入れる
権限、ログ、人の承認、停止条件、失敗時の戻し方を入れて本番に近づけます。
使いながら改善する
利用ログと現場の違和感をもとに、ツール、プロンプト、UI、手順を更新します。
Themes
相談されることが多いテーマ
- 証券会社の調査、照合、レポート作成
- 印刷大手のデータ処理、帳票、制作運用
- 社内SaaSを横断する検索、転記、更新
- 公開情報・PDF・Webからの継続的な収集
- 人の承認を含むAIワークフロー
- FDE的に現場へ入り込む伴走実装
Start from one workflow
まずは、AIをどこにつなぐべきかを整理します。
既存の業務、使っている画面、接続したいDB、収集したい情報、 人が確認すべき点をもとに、最初に作るハーネスを定義します。
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