株式会社らしくは2026年7月、人とAIの協働フレームワーク「CycleGen Core」をGitHubで公開しました。
8月には、開発者以外も導入できる配布物と導入方法を公開しました。
Claude CodeやCodexにプラグインとして追加し、調査や企画などの探索的な仕事に使えます。
記事の概要
CycleGen Coreは、個人利用向けの機能をまとめたオープンソースのフレームワークです。
ライセンスにはApache License 2.0を採用しています。
Claude CodeやCodexなどのAIエージェントに1文を渡すと、必要なものの確認から導入まで案内します。
約1時間を1サイクルとし、AIが最大30分作業した後に、人が判断や承認、方向修正を行います。
過去の判断や知見は利用者の手元に置き、現在の仕事に関係する数件だけをAIモデルに渡します。
らしくは2025年夏から約1年で、2,000を超えるサイクルを重ねました。
取締役の白木氏は500時間を超える協働で、週10時間、標準労働時間の25％を空けました。
実証体制は現在2組織3名で、成果が同じ条件で再現するかは今後検証します。
記事のポイント
- 時間で判断点を設計： 約1時間を1サイクルとし、AIの作業時間と人の判断時間をあらかじめ分けます。
- 文脈を手元で管理： 過去の判断や知見をローカルに蓄積し、必要な情報だけをAIへ渡せます。
- 週10時間を創出： 取締役の白木氏は、定型業務をAIと分担し、週10時間を戦略立案などに振り向けました。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： AI導入の評価軸が、単発の作業効率だけでなく、人の判断点や知識の保管場所を含む業務設計へ広がる可能性があります。まずは個人単位で対象業務と検証指標を決めることが求められそうです。
- 同業のサービス提供者： AIに知識を預けるだけでなく、利用者側で文脈を蓄積・選別する考え方が示されたことで、ナレッジ管理サービスは保存機能だけでなく、AIへ渡す情報の制御まで競争領域になる可能性があります。
- 導入効果を測る企業： 週10時間の創出という事例は参考になりますが、実証体制は2組織3名に限られます。自社で試す際は、業務時間の削減だけでなく判断の質や再利用性も継続して確かめる必要があります。
このニュースの背景
チャット型AIでは、依頼のたびに前提を説明し直す必要があり、仕事の文脈を次の作業へ引き継ぎにくい状況がありました。
エージェント型AIがまとまった作業を進められるようになり、人が判断する間隔が一往復ごとから数十分程度へ延びています。
事業開発や調査研究などの探索的な仕事では、何を異常として止めるかを事前に決めにくいため、人が判断する場をあらかじめ設計する必要が生じています。
また、仕事が数日から数か月続くなかで過去の知見を再利用するには、利用者の手元に文脈を蓄積し、現在の仕事に関係する情報だけをAIへ渡す仕組みが必要になります。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社らしくのプレスリリース（2026年8月27日 10時10分）AI時代のナレッジマネジメントのフレームワーク「Cy…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000138771.html