ManifestoAyato Studio — Harness Engineering & Domain-Specific Data Architecture
AIを作るな。
ハーネスとドメイン特化データを作れ。
AIモデルではなく、特化データ（高品質データ）とハーネスが優先。
「巨大テック企業が数千億円を投じるAIモデル（LLM）の事前学習やファインチューニングに、中途半端な規模のコストで消耗戦を挑むのは愚策である。」
もはやLLMの知能は、PCのOS並みに設備投資の参入障壁が高い巨大資本のゲームです。 数ヶ月かけて中途半端なコストでファインチューニングした特化モデルは、ハイパースケーラーが次世代のフロンティアモデルを出した瞬間、知能の差で一撃で陳腐化するリスクをはらんでいます。
だからこそ、LLMの知能は「いつでも交換可能なOS（コモディティ）」として割り切り、巨人の肩に乗るのが合理的な戦略です。
時代が変わっても絶対に価値が目減りしない、私たちが手元に積み上げるべき永続資産は2つしかありません。
The Two Pillars
手元に残る2つの永続資産
01Domain-Specific Data
ドメイン特化データ（高品質データ）
RAGの燃料となり、必要に応じてファインチューニングの種となる、自前のクリーンな一次情報資産。汎用モデルを即座に専門家に変貌させるのは、モデルではなくデータである。
- ▸strata — arXiv 15.7万本のLaTeX・数式抽出データレイク
- ▸finance — SEC EDGAR / EDINET 法定開示データ基盤
- ▸Story_creator 設定図・辞書マスター
02Harness
ハーネス（制御・実行システム）
巨人の暴れ馬（汎用LLM）を手綱で縛り、ハルシネーションや429エラーを防いで目的を完走させる外側の設計。知能の交換可能性を殺さずに、暴走だけを遮断する。
- ▸Story_creator — 長編整合性監査ゲート
- ▸resilient-llm — 429自己学習・キー回転・TTFT監視
- ▸CLI_Subagents — Git Worktree分離・指紋照合
実利主義のエンジニアリング
- 1AIモデルを追うな。自前で無理にモデルを作るな。
- 2ハイパースケーラーの知能を最大限に活かし、知能はいつでも交換可能にしておけ。
- 3そして、自分だけの「ドメイン特化データ」と「ハーネス」を構築せよ。
Ayato Studio は、汎用AIを現場の特化型システムへ昇華させる「ハーネス工学」と「ドメイン特化データパイプライン」の実践知（ADR）を公開しています。 ここにあるプロダクト（OSS・データ・ツール）は、その思想を証明するための副産物です。