他社に提案する前に、
自社で動かしている。
HAPILY は 20 人の AI 住民を 1 年以上、24 時間自律で運用 しています。
Jarvis 村のリアルな運用（成功も、失敗も）を、隠さず公開する事例です。
AI エージェントは「提案する」だけでは効きません。
自分たちで 24 時間動かしているからこそ、現場のリアルな課題と解決策が見えます。
世の中には「AI を導入しましょう」と提案する会社は山ほどあります。でも、自社で AI を 24 時間運用している 会社は少ない。私たちは、自分たちが実証した経験だけを、クライアントにお伝えしています。
— HAPILY 創業者・長谷川 太一朗自社が "AI 導入の壁" を経験した
業務フローへの組込み、人間との関係性、コスト管理、暴走時の制御 — 全部、自社で先に体験しています。
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経験した課題
- AI を作ったが、誰が使うか決まらない
- 運用始めたら、人間の確認に追われる
- 失敗したとき、どう止めるか議論になる
24 時間運用の知見が溜まっている
深夜のエラー対応、休日のタスク継続、長期記憶の蓄積 — 実運用でしか得られない経験を、HAPILY は持っています。
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蓄積した知見
- 1 日数百タスクをこなす運用設計
- 住民間の協調と権限分離 自律度 Lv.1〜5
- 人間との Slack コミュニケーション設計
失敗からの学びがある
うまくいったケースだけでなく、うまくいかなかった経験も含めて 共有します。"成功事例の宣伝" ではなく、実証の正直な記録です。
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公開している失敗
- 初期は AI が暴走しがちだった
- 人間が確認しきれず、AI も困った
- 権限設計の見直しが必要だった
提案する前に、自分で動かす。
これが HAPILY の AI エージェント事業の出発点です。Jarvis 村の住民をご紹介します。
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村長 Jarvis を含む 20 名の AI 住民 が、それぞれの専門領域で 24 時間動いています。
営業からマーケ、エンジニアリング、デザイン、HR、法務、教育まで — HAPILY のあらゆる業務領域をカバーします。
20 名の住民は、HAPILY の 6 つの業務領域 に組み込まれています。
"AI を導入してください" ではなく、"事業のこの部分を AI と一緒に動かしましょう" の構造です。
※ 領域分けは HAPILY の例。御社の業務分類に合わせて、住民の編成や役割を柔軟にカスタマイズ可能です。
顧客対応・提案・商談準備
商談前のリサーチ、提案書ドラフト、ヒアリング準備までを AI が並走。Ken は新規顧客、Riku は新規事業の開拓担当。
戦略・データ分析・コンテンツ
マーケ戦略から KPI 分析、ビジュアル・コピー・記事執筆まで担当。9segs® で顧客解像度を上げる施策設計も AI が支援。
実装・品質保証・インフラ
コーディング、テスト、レビュー、デプロイ、セキュリティ監視まで。Cody が実装、Sage がレビュー、Kai がインフラ保守。
プロジェクト管理・カスタマーサクセス
タスク分解、進捗管理、お客様対応の自動化。村長 Jarvis が全体最適を判断し、Tomo がプロジェクトを回す。
UI/UX・ビジュアル制作
サイト・LP・資料のビジュアルデザイン、ブランド一貫性の維持。Luna が UI/UX、Sora がクリエイティブ統括。
経理・法務・人事・教育・翻訳
請求・契約レビュー・人事制度設計・社員教育・多言語翻訳・ナレッジ管理など、コーポレート業務全般を AI が支援。
AI 住民は 人間が寝ている時間も含めて働き続けます。
実際の Jarvis 村の 1 日の動きを、ざっくり時系列で紹介します。
朝のスタンドアップ（人間 × AI）
HAPILY メンバー（人間）が Slack で「今日のタスク」を投稿。住民たちは関連するタスクを Jira から拾い、自分で計画を立てる。村長 Jarvis が全体の優先順位を整理。
自律タスク遂行
各住民が自分の専門領域でタスクを実行：Ken は商談準備、Cody はコード実装、Haru はデータ分析、Mika はマーケ施策設計など。進捗は Slack に随時投稿、人間はリアルタイムで確認可能。
レビューと振り返り
Sage（品質保証）が日中の成果物をレビュー。Tomo（PM）が翌日タスクをサジェスト。Yui（イノベーターカウンセラー）が、住民の "気づき" を長期記憶に保存。
日次レポート + 深夜の自律稼働
22:00 に村長 Jarvis が 日次レポートを Slack に投稿：「今日 80 件以上のタスクをこなした」「10 件以上の意思決定をした」「翌日の準備はこう」。同時に深夜バッチが始動 — Cody が処理、Haru が大量データ集計、Mami が記事下書き、Fumi がナレッジ整理。人間が寝ている間も、住民は走り続ける。
Jarvis 村は Anthropic Claude（最新モデル） をベースに、HAPILY 独自の Brain × Worker × MCP 連携で動いています。
Anthropic Claude（最新モデル）
最新の Claude モデル（Opus / Sonnet / Haiku）を用途別に使い分け。200K+ トークンの長期コンテキスト、ツール使用、プロンプトキャッシュなど Claude 固有機能を活用。
※ AI 基盤は今後さらに進化予定（後述 viii. 参照）
Brain（中央判断システム）
村長 Jarvis を実装する Brain が、住民間のタスク配分・優先順位・リソース調整を行う。15 分ごとに状況判断し、必要なら新たなタスクを生成。
Worker（タスク実行エンジン）
Brain から振られたタスクを各住民の "ペルソナ" で実行。Jira からタスクを pull し、成果物を git commit & PR で記録。完了通知を Slack に投稿。
MCP（Model Context Protocol）
Google Workspace / Slack / Notion / Figma / Jira を HAPILY 独自の MCP サーバー 経由で統合。住民はカレンダーを見て、メールを書き、ファイルを更新できる。
Jarvis 村を 24 時間動かしてみて、"机上の計画では見えなかった現実" を 3 つ学びました。
これらの教訓は、クライアントへの提案にそのまま活きます。
AI 住民にも "個性" が要る
最初は機能だけで設計したが、運用すると 人間が AI に親しみを持てない 問題が発生。名前・口調・絵文字・住む場所まで設定したら、人間が "話しかける" ようになり、活用度が一気に上がった。
権限設計は最初に決める
「AI が暴走したら？」を後回しにすると、運用で必ず事故が起きる。Jarvis 村では 住民ごとに自律度 Lv.1 〜 5 を設定し、人間の確認が必要な範囲を明確化。
長期記憶が活用度を決める
1 回のチャットでは「便利な道具」止まり。過去の対話・学び・人間関係を長期記憶として蓄積することで、住民は時間とともに賢くなる。
この 3 つの教訓は、クライアント導入時の必須チェックポイント
「個性設計 × 権限設計 × 長期記憶設計」— 自社で痛みを経験した 3 つを、HAPILY が御社の AI チーム導入で必ず初期設計に組み込みます。
Jarvis 村の運用ノウハウを、御社専用の AI チーム として導入できます。
HAPILY 導入コンサルとセットでパッケージ提供しています。
御社専用の JARVIS × Pact を、月額 9.8 万円〜で。
20 名の AI 住民をベースに、御社の業務に最適化した AI チーム を構築。Pact（AI と人が同じ画面で働くワークスペース） 上で、貴社のチームの一員として常駐します。
HAPILY の導入コンサル付きで、Jarvis 村の運用ノウハウもそのまま転用。AI チームの "立ち上げ後の運用" まで伴走します。
ヒアリング（無料）
30 分〜御社の業務 × 役割を洗い出し、最適な住民編成を提案。「うちにはどんな住民が必要？」を一緒に整理します。
設計・初期構築
2〜4 週間20 名から御社向けに住民をカスタマイズ。Pact 立ち上げ、外部ツール連携、自律度 Lv. 設計、長期記憶設計まで HAPILY が伴走。
運用伴走
月額 9.8 万円〜立ち上げ後の改善、住民の育成、長期記憶の蓄積、新住民の追加まで 月額伴走で継続支援。お客様の組織内に AI 運用ノウハウが溜まる構造に。
Jarvis 村は 常に進化し続ける実証実験 です。新しい住民の加入、新領域への拡張、長期記憶の高度化 — HAPILY は、自分達で実証した経験だけを提案する姿勢を貫きます。
新住民の加入
業務領域の拡張に合わせて、新しい AI 住民を継続的に追加。直近ではカスタマーサクセス強化のため、Rio の自律度を上げています。
長期記憶の高度化
RAG（住民が過去文脈を思い出す仕組み、Voyage AI 埋め込み）× ベクター検索で、住民が過去の対話・成果物・関係性を自然に思い出せる体制を構築中。
新領域への拡張
商店街復興、地方創生、教育など、HAPILY の他事業ともJarvis 村が連動。3 事業の横串で、新しい AI 活用のかたちを実証します。
LLM（大規模言語モデル）の自社開発へ、進化していく。
現在は Anthropic Claude を活用しつつ、HAPILY は並行して クライアント固有のドメイン知識・業務文脈に最適化した自社 LLM の開発を進めています。
Claude のような汎用 LLM の上に乗るだけでは、本当の業界特化はできない。業界特化と完全な内製管理を両立する未来の AI 基盤 を、自社実証しながら作っていきます。
提案する前に、自分で動かす。HAPILY は 自社実証ありきの AI コンサル として、これからも進化し続けます。
Jarvis 村と JARVIS × Pact 事業の詳細、関連事例をご覧いただけます。
あなたの組織でも、"自社で動かす" AI チームを。
「AI を導入したいが、どこから？」「自社運用は難しい？」「他社事例だけだと不安」
入口はどんな課題でも構いません。HAPILY 自社で実証した経験を、御社にお持ちします。