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AeroGenie の構築。
AeroGenieのエージェント型AI意思決定エンジンをどのように構築しているかの開発ログ — ランタイム、AIシミュレーション、マルチエージェントAI、そしてその基盤となるガバナンスについて。
2026年6月
アーリーアクセスを開始。
AeroGenie のウェイトリストを公開し、航空、金融、サプライチェーン、セキュリティの各分野にわたる最初のデザインパートナーグループのオンボーディングを開始しました。アーリーアクセスは、現実の重要度の高い意思決定 — 価格戦略の変更、混乱への対応、キャッシュ予測、インシデントのトリアージ — に焦点を当て、それらをガバナンスの効いた単一のワークスペース内でエンドツーエンドに実行します。
2026年5月
Mojo で高速化されたランタイムが、単一ノード上で毎秒数千件の What-if シミュレーションを継続的に処理できるようになりました。
意思決定を点予測ではなく確率として。
シミュレーションエンジンは、単一の数値ではなく、意思決定に対する完全な結果分布 — 下限、上限、最も可能性の高い結果、そして下振れリスク — を返すようになりました。チームはコミットする前に、前提条件のストレステスト、複数の経路の比較、そしてどの変数が実際に結果を動かすかの確認を行えます。
MCP 接続: カスタムの接続コードなしで、データベース、ファイル、API、ツールをミッションに紐づけられます。
2026年4月
ケイパビリティフォージ: ミッションのために組成されるエージェント。
事前構築されたエージェントの固定ライブラリに依存するのではなく、AeroGenie は意思決定に必要なエージェントをその場で組成するようになりました — データを読み取る役、シミュレーションを実行する役、トレードオフを比較考量する役、意思決定パックを準備する役。ミッションランタイムがそれらを調整し、単一でレビュー可能な計画にまとめます。
再生可能な監査証跡: すべてのミッションをステップごとに再生できます — データ、前提条件、承認、アクション。
自分の LLM を持ち込み — プロバイダールーターが Anthropic、OpenAI、Google、およびローカルモデルに対応しました。
2026年3月
トリガー型の意思決定。
ミッションはプロンプトから始める必要がなくなりました。AeroGenie は、イベント、アラート、メトリクスのしきい値、システムシグナルを取り込み、ワークフローを自動的に開始できるようになりました — シグナルから分析、意思決定、アクションへと進み、ポリシーが求める箇所には常に人間を介在させます。
ポリシーベースの自律性を備えた Human-in-the-Loop 承認 — 安全な場面では自律的に、重要な場面では制御下に。
2026年2月
ミッションワークスペース。
ワークスペースのエンドツーエンドな初公開 — Cursor や Codex のような環境を、ビジネスオペレーション向けにしたものです。ミッションは目標から始まり、適切なコンテキストとデータを見つけ、問いから意思決定までの経路を構築し、すべてのステップを可視化したまま証拠まで追跡できるようにします。
フルコンテキスト分析: 行をサンプリングしたりページを流し読みしたりするのではなく、ドキュメントやデータセット全体を読み込みます。
2026年1月
シミュレーション + ML: シミュレーションが、確率レンジを用いて機械学習の出力をストレステストし、補強するようになりました。
最初の Mojo 高速化関数ライブラリ: 最適化、予測、数値解析、不確実性モデリング。
2025年12月
科学グレードの意思決定ランタイム。
チャットレイヤーの下にあるエンジンを立ち上げました: Mojo で高速化された高性能な数理ランタイムで、シミュレーション、最適化、確率、予測のために構築されています。LLM が意図とインタラクションを担い、重い推論は最適化された数理上で実行され、データに基づき監査に耐える形で根拠づけられます。
企業データを明確でガバナンスの効いた意思決定へと変えることについての解説映像を公開しました。
2025年11月
社内ノート: 単一の学習済みモデルが対象を絞り込む一方で、なぜシミュレーションは多数の問いにわたってスケールするのか。
2025年10月
始まりは航空宇宙だった。
IAG が、ビジネスにおいて最も過酷な運用環境のひとつから意思決定の課題を持ち込んできました: 航空機、路線、天候、乗務員、燃料、安全のすべてが相互に作用する航空です。それにはチャットボットやダッシュボード、スプレッドシート以上のものが必要でした。私たちはその世界のために AeroGenie を構築し — そして同じパターンが、重要度の高い意思決定が行われるあらゆる場所で繰り返されることに気づきました。
AeroGenie を設立 — 複雑で重要度の高い業務のためのエージェント型意思決定エンジンを構築するために。