fd企業向け AI 従業員ガバナンス基盤

蓄積は組織に残る。
モデルは自由に替える。

いまや AI 従業員は一人ひとりのノート PC に散らばっています。端末を替え、アカウントを替え、モデルを替えれば、積み上げたものはゼロに戻る。fdelink はそれを組織に取り込みます。境界 · 承認 · 監査を一本化し、7 種類のハーネスをまたいで同じスレッドを継続。プロフィール、記憶、台帳、評価はすべて端末ではなく組織に紐づきます。

プライベート環境に配置 マルチテナント分離 + RLS 個人の成果は手元に残せる

同じ従業員が、記憶を失わずにこれらのハーネス間を移動できます

Claude Code Codex CodexLoom Gemini CLI OpenCode Kimi Code Grok CLI

最終更新 2026-08-09

fdelink とは?

fdelink とは、プライベート環境に配置する企業向けの AI Agent ガバナンス基盤です。Claude Code・Codex・Gemini CLI など 7 種類のハーネス上の AI 従業員を単一の境界・承認・署名付き監査のもとに束ね、モデルを差し替えても蓄積が組織に残るようにします。

これらのツールを置き換えるものではありません。それらはモデルを動かすハーネスであり、fdelink はその上の層です。従業員が何をしてよいかを決め、何をしたかを記録し、ハーネスを替えるときにプロフィール・記憶・スレッドを持ち運びます。

課題

モデル・端末・アカウントを替えると AI Agent はなぜ蓄積をゼロに戻すのか

モデルが悪いのではなく、器が違うのです。AI を「使い捨ての呼び出し」として扱えば毎回ゼロから。「組織の一員」として扱って初めて蓄積が成り立ちます。

使い捨ての呼び出し
  • 作業のたびにステートレスなプロセスが立ち上がり、自分が誰かも分からない
  • 前の仕事を終えたら忘れる。次はまた背景から説明し直し
  • モデル、端末、アカウントを替えれば → すべてリセット
  • 何をしてよいかはプロンプト頼み。越権を止めるものがない
  • 何をしたかの検証可能な記録がなく、問題が起きても追えない
長期雇用の従業員(fdelink)
  • 雇用と同時に開通:専用の作業ディレクトリと継続スレッド
  • 毎ラウンド、アイデンティティ · 境界 · スペース記憶 · 直近の作業要約を同梱
  • 継続性資産は組織側に:プロフィール / 記憶 / 振り返り / 台帳 / 評価
  • 境界はサーバー側の強制。UI を迂回して API を直接叩いても同じく拒否
  • 各ラウンドは従業員自身が署名。1 件でも書き換えれば破断点を指し示せる
7
対応済みハーネス
スレッド継続 + 競合排他
25
ドメインコレクション
ローカル JSON ⇄ Supabase を同一コードで
69
実行可能なルール表明
変更後もワンコマンドで回帰
5
ロール × 権限マトリクス
判定はすべてサーバー側
コンセプト

AI Agent を長期雇用の従業員として扱うのに必要な 6 つの条件

どれもサーバーと実行層に落ちています。画面に「ガバナンス済み」と書くのとは違います。

01 / 長期雇用の従業員

スレッドは継続し、アカウントを替えてもつながる

スレッドは「ハーネス @ 実行アイデンティティ」で分離します。アカウントや端末を替えれば自動で作り直し、戻せば以前のスレッドを見つけ直す。古いアカウントのセッションを無理に resume することはありません。ハード継続が切れても、台帳の要約がソフト継続として支えます。

ライフサイクル 待機 → 実行中 → アイドル → アーカイブ済み。アーカイブ ≠ 削除
02 / ループ・エンジニアリング

ループは回し続け、判断は人に残す

案件はループに昇格できます。従業員は毎ラウンド done / todos / gate / 達成可否を報告し、自分の ToDo を維持。人の判断が要るときはゲートを立てて「あなた待ち」に入れ、他に着手できる仕事があればそちらを先に進めて空回りしません。

2 ラウンド連続で構造化報告がなければ → 自動でゲートを立てて人に尋ね、クォータを燃やさない
03 / 署名付き保管チェーン

監査が自らを証明し、検証権は顧客側に

従業員も人も ed25519 のアイデンティティを持ち、従業員のラウンドは本人が署名します。監査は表示用テーブルと追記専用の署名チェーンに二重書き込みされ、各エントリが前のハッシュを含みます。DB のどれか 1 行を書き換えれば、検証が破断点を指し示します。

/api/chain/verify を公開。信じる必要はありません、ご自身で検証してください
04 / 二系統のデータ帰属

個人の仕事は手元に、チームの仕事はクラウドに

同期時に帰属を選べます。個人スペースの実行記録はローカルディスクに残り、クラウドにはインデックスと要約だけ。チームスペースは全過程を同期します。同じ従業員でもラウンド単位で「追従 / ローカル保持 / クラウドへ」を切り替えられます。

約束の実質:クラウドの DB を消しても、個人の成果はあなたのディスクに残ります
05 / スキルとコネクタ

一度つなげばどこでも使え、資格情報はプロセスに入らない

端末を実際にスキャンしたスキルと MCP 設定を同期します。資格情報は環境変数のキー名だけを記録し、値は決して保存しません。コネクタのポリシーは 3 段階:制限なし / 読み取り専用の宣言 / 実行層で本当に禁止——禁止されたコネクタのツールは割り当て時に取り除かれます。

禁止からポリシーを緩めた場合 → [高リスク] として監査に記録
06 / 評価と遺伝子の反復

問題は実際の仕事から作る。ベンチ稼ぎではない

実際の業務から問題を生成し、L1 の表明 + L2 のレビュー(レビュー用ハーネスは実行用と分離)。2 つのハーネスで採点して要因を切り分け、差が閾値未満ならボトルネックは遺伝子そのもの。改善案を自動生成します。

ハーネスが 1 つなら要因分析はしない。完走しなかったラウンドは無効の 0 点
ひとつのループ

手元の AI Agent は、どうやって組織の資産になるのか

発見と同期が入口、境界と承認が関門、台帳と評価が帰り道。ひと回りさせれば、誰の PC にも依存しない資産が組織に増えます。

01 発見と同期 実機スキャン · 鍵は除去 02 境界と帰属 境界なしでは受注不可 03 割り当てと承認 唯一の経路・連鎖引継 04 ハーネス実行 文脈注入 · スレッド継続 05 台帳と監査 署名チェーン · 再生可能 06 評価と要因分析 問題 ← 実際の業務 07 振り返りと記憶 失敗は自動でカード化 08 遺伝子の反復 ベンチマークが決める → プロフィールへ書き戻し
人が必ず立ち会う関門 システムが自動実行 書き戻し:この一周の結果が次の一周の起点になる
ガバナンス

AI Agent ガバナンス基盤がサーバー側で強制すべきルール

UI を迂回して API を直接叩いても、同じルールに縛られます。これが「ガバナンス」と「ガバナンスと書いてある画面」の違いです。以下の一つひとつに実行可能な表明が対応しており、一度走らせれば本当かどうか分かります。

  • 境界がなければ受注不可:出品もループの引き受けもできません
  • 3 層のクォータは上限で拒否:組織 / 従業員 / 人、トークンと費用の両方
  • 指名 ≠ 許可:連鎖引き継ぎでも境界と承認を通ります
  • 社外公開・本番は先に承認:等級がマトリクスを越えなければ保留
  • 外部信頼ドメインは自発できない:@ された時だけ応答、サーバー側で固定
  • プラットフォーム管理者は業務を読めない:出口でのマスキング + 権限行の固定
  • シートが満席なら雇用を拒否:キャンセル待ちへ回し、売り越さない
  • 鍵の三重除去:入口・保存済みデータ・エクスポート
  • 完走しないラウンドは無効:やり終えていない仕事に点はつけません
  • ハーネス 1 つでは要因分析しない:サンプル 1 件で結論は出しません
  • 削除保護:依存されている人、自組織テナント、プラットフォーム管理者の行は削除不可
  • 終了 ≠ 削除:台帳・監査・評価は恒久的に保持
  • 等級の昇格には理由が必須:理由がなければ昇格させません
  • ロール書き込みガード:member による管理系の書き込みはすべて 403
  • 保管チェーンは検証可能:1 件書き換えれば破断点を指し示せます
  • テナント分離:リクエスト単位のテナント文脈 + DB の RLS
python3 scripts/verify-prd.py  → ルール表明 69 件 python3 scripts/e2e.py  → 主要フロー 17 本・60 項目 bun test  → ルールカーネルと認証
ロール権限マトリクス
ロールできることできないこと
member割り当て / 返信 / シート保持 / キャンセル待ち管理系の書き込みすべて(403)
tenant_admin当該テナント内のすべてのガバナンス
platform_admin運用:スナップショット / 除去 / テナント名簿業務の読み書き出口でのマスキング + 業務書き込みは 403、権限行は変更も削除も不可
space_leadスペース内従業員のプロフィール / 等級 / 記憶 / ループ / 振り返りスペースをまたぐ管理(403)
external@ された時のみ応答自発的な起票(サーバー側で固定)

「あなたは誰か」もサーバー側で決まります。ロールは上流のゲートウェイが注入しますが、その注入は検証可能でなければなりません。ゲートウェイは共有鍵で「ロール · テナント · 有効期限」を HMAC-SHA256 署名し、サーバーが再計算して照合します。ロールの差し替え、テナントの差し替え、鍵の差し替え、期限切れ——4 通りの偽造はいずれも拒否。本番モードで鍵が無ければ起動を拒否し、中途半端な設定のままサービスを提供することはありません。

マーケット

あるチームが作った AI Agent を、他社が雇うことはできるか

クリエイターが出品(境界宣言がなければ受け付けません。掲載材料は自動生成)→ 審査 → 利用側は雇用と同時に長期インスタンスが開通。課金は 3 方式、収益はラウンド単位で実績どおり積み上がります。

SEAT · シート課金
70%
シート単位のサブスク。満席なら雇用を拒否し自動でキャンセル待ちへ
USAGE · 従量
70%
実際のラウンドと消費に応じて課金。クォータ上限で停止
ONCE · 買い切り
80%
一度きりの買い切り。雇用と同時に専用の長期インスタンスを開通

パーセンテージはクリエイターの取り分です。出品前に境界宣言が必須——境界のない従業員をマーケットは受け付けません。

デプロイ

自社ネットワーク内に AI Agent ガバナンス基盤を配置するには

同一のコードで 2 種類のストア:設定なしならローカル JSON、Supabase を設定すればリレーショナルモデルと RLS を使います。

実行形態

コンテナ化。コマンド 1 本で起動

マルチステージビルド(フロントをビルド → 実行イメージには成果物とサーバーのソースのみ)、非 root で実行、tini が SIGTERM を転送するのでグレースフル終了が本当に信号を受け取れます。

死活監視は /api/health(ストレージに触れない)· 準備完了判定は /api/ready(実際に一度触る)
データ境界

プライベート配置。データはあなたのネットワークから出ません

リクエスト単位のマルチテナント分離 + DB の RLS。個人ドメインの実行記録は利用者自身のディスクに残り、クラウドはインデックスと要約だけ。資格情報は環境変数のキー名しか保存しません。

署名鍵は納品時に顧客の KMS へ
可搬性

端末を移す前に、まず本当のことをお伝えします

可搬性の判定が、手元のハーネス・スキル・コネクタを 1 項目ずつ突き合わせ、欠落ごとに「自動補完できるか」を判断します。ワンクリック補完はスキルをローカルディレクトリへ復元し、同名で内容が違う場合は上書きを拒否します。

動くふりはしません
fdelink とは

fdelink はどう始める? 5 ステップ

空のマシンから、境界と署名付き台帳を持つ従業員まで。ステップ 1〜2 は数分、ステップ 3 が人の判断を要する箇所です。

  1. 1

    ステップ 1サーバーをデプロイ

    コンテナ 1 つ、コマンド 1 本。設定なしならローカル JSON、Supabase を指定すればリレーショナルモデルと行レベルセキュリティを使います。

    docker run -p 8422:8422 --env-file .env fdelink
  2. 2

    ステップ 2すでに動いているものを検出

    マシン上に実在する従業員・スキル・MCP 設定を実スキャンし、取り込み時点で資格情報の値を除去します。記録するのは環境変数のキー名だけです。

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    ステップ 3境界と帰属を宣言

    その従業員が使ってよい機能を付与し、成果を個人スペース(ローカルディスクに残る)とチームスペース(全過程を同期)のどちらに帰属させるか選びます。境界がなければ作業の割り当て自体ができません。

  4. 4

    ステップ 4作業を割り当てる

    割り当てが唯一の入口です。各タスクはハーネスを呼ぶ前に境界チェックと承認マトリクスを通り、禁止されたコネクタは割り当て時にツールセットから取り除かれます。

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    ステップ 5台帳を読み、評価を回す

    各ラウンドは従業員自身の ed25519 鍵で署名され、ハッシュで連結されたチェーンに追記されます。検証はご自身で行えます。評価問題はその従業員が実際に行ったタスクから生成されます。

    GET /api/chain/verify
よくある質問

AI Agent ガバナンス FAQ:LLMOps・監査・データ帰属

fdelink は Claude Code や Codex を置き換えるものですか?

いいえ。あれらは「ハーネス」で、fdelink はその上のガバナンス層です。現場は使い慣れた CLI をそのまま使い続け、fdelink はそこで動いている従業員を組織に取り込み、境界を与え、台帳を残し、評価を回し、ハーネスを替えるときにプロフィール・記憶・スレッドを持ち運びます。

「モデルは自由に差し替える」は、本当に落ちないのですか?

2 層あります。ハード継続はネイティブのスレッド再開(--resume / exec resume)で、スレッドは「ハーネス @ 実行アイデンティティ」で分離。アカウントを替えれば作り直し、戻せば見つけ直します。ハード継続が切れたときはソフト継続が支えます:毎ラウンド、アイデンティティ・境界・スペース記憶・直近 3 ラウンドの要約を注入。アカウント切り替えを模した実測では、従業員は台帳の要約だけを頼りに前アカウントのラウンドで出た合言葉を答えました。

従業員が越権することはありませんか。たとえば社内資料を外部に送るなど。

境界はサーバー側の強制であって、プロンプト内のお願いではありません。割り当てが唯一の経路で、境界チェックと承認マトリクスを順に通ります。禁止と設定された外部コネクタは、割り当て時に利用可能なツールから外されます。外部信頼ドメインの相手はそもそも自発的に起こせません。UI を迂回して API を直接叩いても、同じ判定を通ります。

監査記録は、あなたがた自身なら改ざんできるのでは?

監査は二重に書きます。表示用テーブルと、各エントリが前のハッシュを含む追記専用の署名チェーン。従業員のラウンドは本人の鍵で署名されます。どれか 1 件でも変えれば、検証エンドポイントが破断点の場所を指し示します。検証権はあなたの手にあり、私たちの説明を信じる必要はありません。

個人的にやった仕事を、会社は見られますか?

帰属によります。個人スペースの実行記録は利用者自身のマシンに書かれ、クラウドにはインデックスと要約だけ。全過程が同期されるのはチームスペースだけです。同じ従業員でもラウンド単位で「ローカル保持 / クラウドへ」を切り替えられ、その切り替えと理由は台帳に残ります。

ある AI 従業員が本当に使えるかどうかは、どう判断しますか?

問題は公開ランキングではなく実際の業務から作ります。L1 の表明 + L2 のレビューで、レビュー用ハーネスは実行用と分離。同じ問題を 2 つのハーネスで走らせ、差が閾値未満ならボトルネックはモデルではなく従業員の遺伝子(プロンプトと設定)だと分かり、システムがそこから改善案を自動生成します。ハーネスのサンプルが 1 つしかない場合、要因分析は行いません。

AI 従業員を、個人の PC から組織へ

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