はじめに
この記事は「サカナAI×Google提携」を“題材（素材）”として、ECOTの ニュース読解テンプレ（10人格×KPI×反証） を実演するためのもの。
目的は「結論を断言すること」ではなく、判断ミスを減らす観察項目（KPI）を固定し、続報で更新できる状態にすること。
チェックリスト（まず「何を見るか」だけ決める）
素材の事実（3行だけ：詳細はA/Bへ委譲）
- サカナAIはGoogleとAI開発で提携し、Googleから出資も受ける（額は非公表）。
- Googleの生成AI（Gemini等）を活用し、AIエージェントなどの関連サービス開発を進める。
- Googleのクラウド基盤を通じて、国内の金融機関・政府機関などへ提供し「信頼性の高いAI普及」を掲げる。
チェック① 入口はどこ？（最初に刺さるユースケース）
- 入口タスク候補：文書処理／社内照会／手順作業／監査補助／問い合わせ一次対応
- このニュースで「入口」が示されているか？：概念は示されたが、具体業務は未確定
- 次に欲しい一次情報：どの業務から入るか（入口タスク）と運用手順の開示
チェック② 規制/制度/現場で詰まる点（監査・データ主権・責任）
- 監査：誰が何を入力し、何が出力され、どう利用されたか（ログと追跡可能性）
- データ主権：データの保管場所、アクセス権、越境リスク、委託先の統制
- 責任：誤作動時の停止、承認フロー、責任分界（ベンダー/導入側/運用委託）
チェック③ 勝ち筋（性能→運用→実装実績）
- 競争軸：モデル性能より「運用パッケージ」と「導入実績」に寄る
- 仮説：Google Cloudの器で、監査・権限・運用を“導入できる形”に寄せて普及レーンを作りたい
10人の専門家AIで同じ事実を検証（視点を変えて“盲点”を潰す）
【制度屋】（説明責任/調達/ガバナンス）
- 問い：金融・政府が稟議で通せる形に“信頼性”が定義されているか？
- 観察点：ログ監査、権限、更新承認、隔離・切り戻しの文書化
【リスク屋】（最悪の日にどう壊れる？）
- 問い：エージェントが誤作動した時、被害が限定される「止まり方」があるか？
- 観察点：権限の最小化、人間の停止スイッチ、例外時の手動切替
【会計屋】（採算と責任分界）
- 問い：PoCはできても本番で“継続単価”が合うのか？誰が運用費を持つ？
- 観察点：推論コスト、監視・評価の運用人件費、保守契約、責任分界の明確さ
【戦略家】（差別化と参入障壁）
- 問い：差別化はモデルではなく「規制産業での実装実績」と「運用設計」になり得るか？
- 観察点：金融/政府の本番導入、パートナー網、運用パッケージの標準化
【現場屋】（詰まり所：例外処理と権限設計）
- 問い：現場が怖くて使えない最大理由（例外処理・権限設計）を潰せるか？
- 観察点：運用手順、例外時の処理、データ整備、現場の“怖い”を消す設計
KPIと反証（続報で“判断を更新”するための監視項目）
KPI① 本番導入事例（数・用途・継続の匂い）
- 観測先：公式発表、Google Cloud事例、登壇、公共調達の公開情報
- 見るもの：金融/政府で「本番運用」事例が出るか／入口業務は何か／追加展開があるか
KPI② ガバナンス開示（ログ監査・権限・更新承認・隔離）
- 観測先：運用ガイド、セキュリティ/コンプラ資料、導入事例の運用説明
- 見るもの：ログ、権限、更新承認、隔離・切り戻し（止め方）が具体化するか
KPI③ 体制拡張（採用・パートナー・運用契約）
- 観測先：採用、提携、運用サービスの案内
- 見るもの：SRE/セキュリティ/導入支援の増強、パートナー増、保守運用の匂い
反証（うまくいかない条件＝判断更新のトリガー）
- 反証A：金融/政府で導入が進まずPoC止まりが続く
- 反証B：責任分界が曖昧で、現場が怖くて使えない（止め方がない）
- 反証C：推論コスト＋運用コストが重く、継続単価が合わない
- 反証D：事故（情報漏洩・誤作動）が起き、規制産業が一気に冷える
