Kashi
会議の"内容"ではなく"構造" — 誰が・どれくらい・誰の後に話し、誰の質問が返らなかったか — を何回分も重ねて、対話が崩壊する前のサインを役割別に映すプロダクト。
Product overview ＋ how it works · 事前共有用 · 2026-06
何を解くか
日本で「退職代行」が普及している ＝ 社内の対話が崩壊しきった"見える末端"。誰かが辞める前には、構造的な早い兆候がある — 人が黙る・一人が会話を支配する・同じ問題が未解決で戻る・特定の人の質問だけ飛ばされ続ける。実在するのに複数の会議に散らばっていて1会議では証明できないから、手遅れまで不可視。
既存ツールは全部この層を外す：サーベイは四半期で答えた人だけ／通報は誰かが出して初めて／会議要約botは1会議ずつ／感情AIは職場で規制が厳しく日本の"遠回し"を見逃す。共通の弱点 ＝「人が声を上げる」か「何を言ったか」に依存し、声を上げる頃にはもう諦めている。
どんなプロダクトか
Kashi は会議の構造だけを読む（内容・感情・個人スコアはやらない）。同じチームを何回分も縦断で重ねて、辞める前のパターンを役割別に映す。判定は下さない — 人がレビューして決めるための、根拠と注意書き付きの"flag"。
どう動くか（フロー）
1
入力
会議の録画・文字起こし（Zoom / Teams / Meet）。raw text はメモリ内のみ。
2
構造だけ抽出（内容は読まない）
誰が・いつ・誰の後に・どれだけ話したか／質問は返ったか／遮られたか。言葉そのものは見ない。
3
決定論で分類
発話を question / proposal / deferral 等に・会議を13タイプに（standup・1on1・incident は判定除外）。
LLM 不使用・CI で determinism lock4
4つの検出器（D01–D04）
話題クローズ／選択的先送り／後追い credit／未応答質問。多発生＋集中ゲートで初めて発火。
5
縦断で確定 ← 他ツールと違う所
同じチームを8回以上重ねて初めて"パターン"。1会議は証拠にならない。
6
役割別に映す（DBで強制）
Member＝自分のみ／Manager＝自分のファシリの鏡／Exec＝5人以上の集約。
SQL row-level security（UI でなく）・k≥5
🚫 やらないこと
- 内容・感情・トーンを読まない
- 個人をスコア/ランクしない
- 誰が辞めるか予測しない
- ハラスメントか判定しない（人が判断）
- 「signal 無し＝問題無し」と言わない
🔒 データの扱い
- raw text は保存しない（メモリ処理→破棄）
- 残るのは構造マーカーのみ（例 D01 conf=med count=4）
- コード強制の 12-field blocklist が content 永続化を物理的に防ぐ
なぜ汎用 LLM／GPT ラッパーに食われないか
監査可能・再現可能・内容不問の3性質（構造レーンは決定論・CIロック、汎用LLMは確率的・不透明・内容を読む設計）＋ refusal（個人スコア・人事判断をしない）が SQL と契約に焼き込まれている — 来月書き換えられるプロンプトではない。さらに価値は縦断ベースラインに時間で蓄積する。
Justine Acaylar · Kashi
全記述は社内 canon 準拠 · 盛らない方針