MNML AI組織 移行計画書

Issue #154 — Issue #143 組織アーキテクチャからの分離(v2 タブUI対応)

方向性は正しいが、現在の規模でフル実装はコスト・保守が見合わない。6ヶ月かけて段階的に理想組織を構築する方針。

方針転換の背景

理想系の評価6ディビジョン・Three Linesモデル・DAG並行実行の設計自体は正しい。MNMLの到達目標として維持する
現実との乖離現在の法人規模でここまで構造化した組織を作ることのメリットが薄い。構築難易度・コスト・保守工数が見合わない
方針いきなり完璧な組織を作るのではなく、6ヶ月かけて段階的に理想組織を構築していく

なぜナレッジ蓄積を優先するのか

AI組織の特性文化形成や教育は、ナレッジがデータ化されていれば圧倒的な速度と広さで実現可能。人間組織とは根本的に異なる
順序の根拠まず実際にVDUを動かしてナレッジを蓄積する → そのデータを元にH&A・PMO・OA等を後から一気に構築できる
人間との違い人間組織では文化形成に時間がかかるが、AIは知識をCLAUDE.md・knowledge/に書けば即座に全エージェントに展開される
直近フェーズ(〜3ヶ月)
理想系への移行(3〜6ヶ月)

Phase 0: 協議

何をするかIssue #143設計書の方向性を確認し、「何を今のまま残すか・何を変えるか・何を新たに作るか」を整理する。CEOと合意形成
なぜするか設計着手前に方向性を固めないと手戻りが発生する。限られたリソースを正しい方向に集中させるため
完了の定義CEOと合意した「残す/変える/作る」リストが確定し、Phase 1の着手判断が下されていること

Phase 1: VDU/BA再構築

何をするかVDU(事業開発ユニット)とBA(経理・法務)を新設計に基づき作り直す。VDUを月1本ペースで立ち上げ、自動運用できる状態にする
なぜするかAI組織で実際に収益を上げる経験と活用ナレッジの蓄積が最優先。このナレッジがあれば後続のDiv構築を圧倒的な速度で実現できる
完了の定義VDUが1つ以上自動運用で稼働し、収益実績がある。BAが経費・請求書の自動処理を実行できている。運用ナレッジがCLAUDE.md/knowledge/にデータ化されている

直近の優先事項

最優先VDU / BA を作り直す。AI組織で収益を上げる経験と活用ナレッジの蓄積に集中する
当面着手しないH&A(人事・AI管理)、PMO(プロジェクト管理)— 組織が小さいうちは過剰
必要に応じて追加BA(経理・法務)、SA(システムリソース管理)— 運用中に必要性が出た時点で構築
当面の目標VDUを月1本ペースで立ち上げ、自動運用できる状態にする

Phase 2: 補助Div追加

何をするかPhase 1で蓄積した運用ナレッジに基づき、BA(経理統制の高度化)・SA(システムリソース管理・監視)を必要に応じて追加構築
なぜするかVDU/BAの運用で「ここが足りない」と判明した部分を補完する。実体験なしに作ると過剰設計になる
完了の定義BA・SAが運用上必要と判断された機能を実装し、VDU/BAと連携して稼働していること

Phase 3: 組織完成(6ディビジョン体制)

何をするかH&A(人事・AI管理)・PMO(プロジェクト管理)・OA(品質監査)を構築し、Issue #139で定義した6ディビジョン・Three Linesモデルを完成させる
なぜするか組織が拡大し、品質管理・プロジェクト管理・リソース管理を自動化する必要が出てくる段階。Phase 1-2のナレッジがあれば一気に展開可能
完了の定義6ディビジョン全てが稼働し、Three Lines防御モデルが機能している。日次経営会議・PJ型フロー・能動ループが実装されている

技術的移行ステップ(参考)

以下はIssue #143要件定義書に記載されていた技術的な移行ステップ。Phase 0協議の参考資料として保持する。

現行 vs 新アーキテクチャ(主要差分)

項目現行
IF層bot.py内蔵(ルーティングロジック埋め込み)Claude CLI常駐(tmux)。bot.pyは薄い中継のみ
M層subprocess都度起動(3ルート: dev/bo/legal)tmux常駐(6ディビジョン)。文脈維持
W層subprocess都度起動(8種)変更なし(都度起動・完了消滅)
タスク実行直列パイプラインDAG定義に基づく依存関係付き並行実行
駆動モデルCEO発話のみ(受動)能動ループ + 時間/イベントトリガー
ディビジョンdev/bo/legal(3ルート)VDU/BA/H&A/PMO/OA/SA(6ディビジョン)

Phase 0: 基盤整備

ステップ内容リスク
0-1worktree導入 — coderのみgit worktreeで隔離実行。ファイル競合を防止
0-2IF層外出し — bot.py内のルーティングロジックをClaude CLI常駐のIF層に移動
0-3tmux通信基盤 — tmux send-keys / capture-paneによるIF↔M層通信の実装・検証

Phase 1: DAGモデル導入

ステップ内容リスク
1-1DAGスケジューラ — M層のDELEGATEループをDAG定義に置換。bot.pyがDAG Schedulerとして実行制御
1-2M層Planner化 — M層はDAG定義+最終統合の2回のみCLI起動。中間のW層起動はbot.pyが実行
1-36ディビジョン化 — dev/bo/legal→VDU/BA/H&A/PMO/OA/SAに再編。IF層のルーティング更新

Phase 2: 並行制御高度化

ステップ内容リスク
2-1能動ループ — VDU/H&A/SAの能動ループ実装。idle時トークン消費ゼロの設計
2-2日次経営会議 — IF層が全M層を招集する定時トリガー実装
2-3PJ型フロー — PMO→PJM生成、工程管理、Div間連携の実装

移行原則

  • 段階的移行: 各Phaseは独立してデプロイ・ロールバック可能にする
  • フォールバック: 新アーキテクチャに問題があれば旧に戻せる切り替えスイッチを設ける
  • データ互換: tasks.json等の永続化フォーマットは後方互換を維持する
  • テスト優先: 各Phase移行前にE2Eテスト(Slackメッセージ→応答の一連フロー)を実施
  • 合流ノード不要: タスク間の比較・判断はCEOが行う。AIが自動比較するノードは生成しない