ImageMax Narditdata & ai systems

Max Nardit

Data & AI Systems Engineer。可視性、計測、エージェント的システムに取り組んでいます。

AI はいま、人と探しているもののあいだ、そして仕事とそれを動かすソフトウェアのあいだに入り込んでいます。答え、振り分け、記憶し、忘れ、そしていまや自分で動きます。たいていは、それが正しいかどうかを誰かが確かめる前に。私はその層をオリジナルデータで研究し、その中で動くツールを作っています。出発点はデジタルマーケティングの供給側でした。クロール、アナリティクス、自動化、レポーティング、マーケティングに見えていたものの下の配管です。本当の問題はマーケティングではありませんでした。可視性、計測、コントロール。それがずっと問題でした。AI はその問題を小さくしたわけではありません。もっと見えないところへ動かしたのです。

限定的な協業私について

Beetroot が窓の杜で紹介 · オリジナルデータの研究 · 公開しているオープンソースツール

~/visibilityresearch × ai
何が見つけられ、信頼され、行動につながるかを決めるシステム

01 / テーゼ

オペレーティングテーゼ

AI は二つのことを同時に変えています。人が情報を見つける方法と、仕事がソフトウェアの中を流れる方法です。

この変化は検索だけの問題ではありません。トラッキング、アトリビューション、コンテキスト、メモリ、ハンドオフ、信頼に関わります。人が選択する前に何を目にするかを決めるシステムです。

そのレイヤーに取り組んでいます。一部はリサーチです。何が変わるかを計測し、検証に耐えるものを公開します。一部はエンジニアリングです。コンテキストを保ち、失敗を可視化し、AI 支援の仕事を検査可能にするツールとワークフローを作ります。

02 / フォーカス

現在のテーマ

  • 01

    可視性と発見

    人、ビジネス、ツールが、AI システムが回答・要約・ルーティング・実行するようになっても見つけられ続けるには。

  • 02

    計測とトラッキング

    クリック、Cookie、リファラー、ダッシュボードが全体像を語らなくなったとき、何が機能しているかをどう知るか。

  • 03

    エージェント的システム

    実際のワークフローに触れるエージェントのための、メモリ、ハンドオフ、オーケストレーション、ツールの境界、復旧。

  • 04

    運用上のエビデンス

    オリジナルデータの研究、フィールドノート、公開したツール。予測より検証結果を。

03 / アーティファクト

選定アーティファクト

同じレイヤーをめぐって作ったツール。メモリ、クリップボード、エージェントのハンドオフ、モニタリング。意味があるところはローカルファーストで、直接ぶつかった問題から作っています。

  1. 01Beetrootワークフローのコンテキストを保つための、Windows 向けローカルファーストなクリップボード環境。windows
  2. 02Clipboard MCP人と AI エージェントの間をつなぐクリップボード・ブリッジ。mcp
  3. 03Share2Agentブラウザからエージェントへのハンドオフ用サーフェス。browser
  4. 04Agent Recall長期実行されるコーディングエージェントのためのスコープ付き永続メモリ。mcp
  5. 05Claude Usage DeckClaude.ai の制限を監視する小さな運用ツール。chrome

04 / 記事

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05 / お問い合わせ

お問い合わせ

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