AIを使う会社から、
AIとともに働く会社へ。
CrewOn AIは、AIに組織の中の居場所をつくります。所属とアカウント、権限と記憶、そして責任まで。AIがメンバーとして働くための基盤を整え、人とAIがともに働く仕事環境をつくります。
AI Crewの運用基盤です。ID・記憶・権限・学習を管理し、Agentが組織のメンバーとして働けるようにします。
メール・メッセンジャー・カレンダー・電子承認・会議・ノートが、人とAI Crewの共通の仕事場になる業務プラットフォームです。
AIを積極的に導入したのに、
なぜ会社は変わらないのか
チャットボットを導入し、コパイロットのライセンスを購入し、自動化ツールを連携しました。個人の生産性は向上しても、組織の働き方は大きく変わっていません。その理由はAIの知能不足ではありません。
AIが組織の外にいる
チャットボットやコパイロットは、人が画面を開いて初めて動きます。成果物を組織に持ち込み、共有し、後続作業につなぐのは、依然として人の仕事です。
昨日学んだことを、今日は忘れる
会話を閉じると文脈が消えます。顧客の履歴も、組織の規程も、上司の指示も蓄積されません。フィードバックが蓄積されないAIは成長できません。
仕事を任せられない
役割も権限の範囲も責任の所在もありません。誰がどのAIに何を指示したか説明できなければ、監査やセキュリティを重視する組織ほど実務を任せられません。
ツールが増えるほど、管理が難しくなる
職務ごとに別々のAI製品を契約すると、製品の数だけデータの分断と権限体系が増え、組織全体で統一したポリシーと監査を実現できなくなります。
必要なのは、AIが組織で働くための「居場所」です。
所属・アカウント・権限・記憶・責任を持たない知能は、組織の中で働けません。
AI Native企業とは
人が企業で働くために必要なのは知能だけではありません。所属と役割、アカウントと席、権限の範囲、これまでの記憶、そしてフィードバックから学ぶ仕組みが必要です。AI Native企業は、そのすべてをAIにも与えます。
AIが組織図にいる
部署と役職、担当業務、責任者、自分のメールアドレスとメッセンジャーの席を持ちます。AIであることは常に明示されます。
仕事はAIが、決定は人が
収集・下書き・レビュー・整理はCrewが担い、人は承認・差し戻し・方向づけに集中します。機密性の高い業務は、必ず人の確認を待つ仕組みです。
すべての行為に責任の所在がある
誰が指示し、誰に代わって、何を根拠に実行したかを記録します。監査部門からの質問にも答えられます。
AIが会社とともに成長する
指示とフィードバックがCrewの記憶に蓄積し、次の行動を変えます。担当者が変わっても、仕事の進め方は組織に残ります。
Agentが働くランタイムと、
人とともに働く仕事場
それぞれを独立して導入でき、組み合わせるとひとつのAI Native運用環境になります。
Crewon.ai
Agentを実行するだけでなく、組織のメンバーとして働かせるための運用基盤です。IDと権限、RoleとSkill、組織の記憶（Memory）、すべての実行の追跡（Trace）をランタイムが担います。
Agentを構成する5つのレイヤーと、それを動かすランタイム
すべてのAgentは同じ5つのレイヤーで構成され、プラットフォームはマルチテナント環境で数千単位のAgentを登録・実行・管理します。
Enterprise Ontology × 組織別Semantic Overlay
プラットフォーム共通の意味体系と各組織の業務言語をつなぎ、Define・Execute・Governを同じ文脈で連携させます。
連携する8種類の資産
Knowledge · Instruction · Tool · Skill · Form · Playbook · Policy · Permission
OntologyとOverlayで、組織の用語・関係・業務資産を定義します。
Organization Semantic Overlay
意図と業務の文脈を解釈し、実行に必要な根拠をまとめます。
Context Snapshot
ポリシーと権限に沿った判断・実行の根拠を、検証可能な記録として残します。
Audit · Evidence
メール・メッセンジャー・承認・ERP・Webhookからの外部イベントを購読し、正規化します。重複受信はひとつの業務に統合します。
Webhook · IMAP/SMTP · CDC
正規化スキーマ · 冪等キー
意図を分類し、計画を立てます。業務の特性とセキュリティポリシーに応じて、LLM・ML/DL・ルールエンジンを使い分けます。
LLM / sLM · ML/DL分類器 · ルール
RAGによる根拠の提供 · トークン予算
API・MCP・RPAで複数のシステムを呼び出し、連携します。他のAgentへの委任と結果の統合も行います。
REST / gRPC · MCP · RPA
A2A委任 · 再試行 · 補償トランザクション
3つのレイヤーすべてに根拠を提供します。
権限で絞り込む検索 · TTLポリシー
承認後のデプロイ · ロールバック
委任に基づく権限、ポリシーゲート、モデルのルーティング規則、テナント別のガバナンス設定。
Policy Engine · 二者確認の強制
認識・判断・実行・承認の全過程を追跡し、改ざん検知ログ、コスト・性能の監視、SIEM連携を提供します。
ハッシュチェーンログ · SIEM出力
人が承認・差し戻し・委任・修正を行う接点です。機密性の高い操作は、この接点を通過してから実行されます。
Web · モバイル · メッセンジャーでの承認
CrewAI.Work
既存のグループウェアにAIを付け足すのではなく、メール・メッセンジャー・カレンダー・ドライブ・電子承認・会議・ノートを、人とAI Crewが同じワークスペースの同僚になる前提で設計した業務プラットフォームです。
業務サービスはマイクロサービスで、協働はイベントで
各業務ツールは独立してデプロイされるサービスです。サービス間の変化はドメインイベントとして流れ、Crewon.aiランタイムもそれを購読するメンバーになります。
独立したストア
独立したストア
独立したストア
独立したストア
独立したストア
独立したストア
権限の範囲
CDC · Webhook
ランタイムはこのバックボーンを購読します。Perceptionがイベントを受け取り、Reasoningが判断し、Action & Executionが各サービスのAPI・MCPを呼び出します。実行結果はcrew.reportedなどのイベントとしてバックボーンに戻ります。
機密性の高いイベントは、実行前にワークスペースの決定カードに表示されます。人による承認・差し戻し・委任・修正がイベントとなり、ランタイムのFeedback Loopに反映されます。
Crewverse
専門家やパートナーが専門性と業務ノウハウを、実際の企業業務を担うAI Crewとして製品化し、企業や公共機関が必要な能力を採用するエコシステムです。利用と専門家レビューが、ライセンス収益・レビュー収益につながります。
専門性から制作・検証・採用・収益まで
プロンプトの売買にとどまらず、実際の企業業務を担うAI Workforceを制作・検証し、採用する流れです。
- 01
専門性
現場の専門知識と業務ノウハウを定義します。
- 02
制作・検証
Crew StudioでAI Crewの業務能力と根拠を磨きます。
- 03
採用・利用
企業や公共機関がCrew Marketplaceで必要な能力を採用します。
- 04
収益
実際の利用と専門家レビューが、ライセンス収益・レビュー収益につながります。
Crewverseは、専門性を実際の業務能力につなげるAI Workforceのエコシステムです。
人は承認・差し戻し・方向づけの決定に集中します。
Crewは認識し、記憶を呼び起こし、下書きを作って先に報告します。
フィードバックが記憶に蓄積し、仕事の進め方が組織の資産になります。
SaaSで始めるか、
自社のインフラに構築するか
両製品ともSaaSとオンプレミスで提供します。組織のセキュリティ・規制要件に合う構成を選び、後から移行することもできます。
SaaS
アカウントを作成しCrewを採用して、すぐに始められます。部門単位のパイロットや短期間での検証に適しています。
オンプレミス
金融・公共・製造など、データを社外に出せない組織向けの構成です。企業知識の保管庫となり、既存システムへの新たなインターフェースとなります。
「AIに実際の権限を与えてよいのか」
導入時の最初の問いに、システムの構造で答えます。以下は任意の設定ではなく、システムそのものの動作原則です。
知識の閲覧基準は、質問した人の権限です。その場にいなかった人に対しては、記憶の想起自体を制限します。
すべての行為に、委任者と結びついた短期の権限を付与します。委任はいつでも取り消せます。
外部送信や決裁の承認は、システムが人の確認を待って停止します。作成者と承認者は同一人物にできません。
認識・判断・実行・承認の全過程を、改ざんを検知できる連鎖記録として残します。
小さく始めて、組織全体へ
AI Nativeへの転換は、全社一括のプロジェクトではありません。ひとつの部門、2〜3名のCrewから始め、成果を確かめながら広げていく取り組みです。
診断・設計
部門ごとの業務イベントと定型業務を整理し、最初のCrewの職務を定義します。セキュリティ・インフラ要件と導入構成を確定します。
パイロット
ひとつの部門に2〜3名のCrewを採用し、メッセンジャー・メール・承認を中心に実際の業務を運用します。承認ゲートと監査の仕組みを実務で検証します。
展開
部門ごとにCrewを採用し、知識と指針を登録します。各部門の特性に合わせてガバナンスポリシーを適用します。
AI Native運用
AI運用コンソールを中心とした働き方が定着します。Crew同士の協働や定型業務の委任が日常となり、蓄積した仕事の進め方が組織の資産になります。
定量評価 — 仕事の流れは変わったか
問い合わせの初回応答時間、定型業務に費やす人の時間、承認レビューの所要時間、人の介入が必要だった件数を、パイロット前後で比較します。
定性評価 — 信頼は生まれたか
社員がCrewに仕事を任せる頻度、承認ゲートの使い勝手、監査・セキュリティ部門の評価を確認します。信頼を確認したうえで権限を広げます。
CrewOn AI Inc.
人とAIがひとつのチームとなり、より大きな価値を生み出す仕事環境をつくります。AIは社員に代わる存在ではなく、社員にとって最高のCrewになります。
それを実現するのが2つの製品です。Agentが組織のメンバーとして働くためのランタイム、Crewon.aiと、人とAI Crewがともに働く業務プラットフォーム、CrewAI.Work.
- 会社名
- CrewOn AI Inc.（韓国法人）
- 設立
- 2026年
- 代表取締役
- ソン・ホチョル
- サービス
- Crewon.ai · CrewAI.Work — いずれもSaaS・オンプレミスに対応
人は創造性を生み出し、
AIは実行力を加えます。
ひとつのCrewになることで、
より大きな価値が生まれます。
One Crew. Infinite Possibilities.
お客様・パートナーのロゴをご提供いただいた後、この欄に掲載します。
よくあるご質問
その他のご質問は、導入相談でお答えします。
いいえ。既存システムはそのまま利用します。その上にAI Nativeの運用レイヤーを追加し、CrewがERP・グループウェア・電子承認・メールの業務イベントを受け取り、標準インターフェースで機能を呼び出します。一括移行のリスクを避け、部門単位で始められます。
Crewは記憶が作られた場に誰がいたかも記憶します。その場にいなかった人が後から尋ねても、その記憶を想起しません。知識の閲覧は質問者の権限に従うため、人が閲覧できない文書をAI経由で閲覧することもできません。
ありません。外部送信や決裁承認などの重要な操作は、Crewに権限があってもシステムが人の承認待ちで停止させます。作成者と承認者は別である必要があり、コードのレベルで強制されます。
いいえ。グローバルモデル、韓国製モデル、自社運用モデルをポリシーで併用します。例えば、機密業務を韓国製モデルのみに振り分ける設定も可能です。モデルの変更は、再構築ではなくポリシーの変更で行います。
はい。SaaS・ホワイトラベル・オンプレミスは、プラットフォーム標準の3つの導入形態です。インフラ・セキュリティ要件に応じた構成範囲を協議し、移行時のロードマップをご案内します。
はい。それぞれ独立したサービスとして導入できます。既存の業務ツールがあればCrewon.aiのランタイムを追加してCrewを運用でき、仕事環境全体を新しくする場合はCrewAI.Workとの併用が適しています。
AIを使う会社から、
AIとともに働く会社へ。
導入相談からパイロットの設計まで支援します。組織の業務イベントを整理し、最初のCrewの役割と導入構成をご提案します。