CC AGI

002 Proof 実証

Proven in production. 実績で、証明する。

CC AGI is not a concept. It has already been proven in nation-scale and large-scale development. CC AGI は構想ではありません。すでに国規模・大規模開発で実証されています。

01/Nation-scale AI国規模 AI

Nation-scale AI: 国規模 AI を、1 dev × 1 month.1人 × 1ヶ月。

A single developer built a nation-scale AI system in spare time alone. With CC AGI, development that once required a large organization is now achievable at the individual level. ひとりの開発者が、隙間時間だけで国家規模 AI システムを構築。CC AGI により、これまで大規模組織を必要とした開発が、個人レベルで実行可能になりました。

02/Large-scale Development大規模開発

Months or years of development, in 30-minute units.数ヶ月〜数年の開発を、30分単位へ。

Builds that took months or years in conventional enterprise development are produced in 30-minute units through the autonomous loops of CC AGI. 従来のエンタープライズ開発で数ヶ月〜数年を要した構築物が、CC AGI の自律ループによって 30 分単位で生産されます。

03Built in 30 Minutes30 分で実装した、構築デモ動画

i/Build Demo Ⅰ構築デモ Ⅰ

ii/Build Demo Ⅱ構築デモ Ⅱ

003 Definition 定義

CC AGI is not AI. CC AGI は、AI ではない。

CC AGI is neither AI nor an AI agent. It orchestrates thousands, tens of thousands, and ultimately hundreds of millions of AIs as a single production system —— the AI command-and-control system itself. CC AGI は AI でも、AI エージェントでもありません。数千、数万、そして将来的には数億の AI を、ひとつの生産システムとして統制する —— AI 指揮統制システムそのものです。

Operating layer for the agent civilization.

AI that moves AI.AIを動かす、AI。

The more existing AI and agents evolve, the more CC AGI's value grows. CC AGI is the upper-layer concept that exists outside of AI. 既存の AI や AI エージェントが進化するほど、CC AGI の価値も向上する。CC AGI は、AI の "外側" に存在する 上位概念です。

004 The Limit 限界について

The age of using AI has its limit. AI を “使う” 時代の、限界。

Today's multi-agent systems are barely more than AIs talking to each other. 現在のマルチエージェントは、いま AI 同士が会話しているだけ の状態に近い。

Single AI → agents → multi-agent. AI has evolved, but current multi-agent systems still lack global design. Each agent decides on its own, tasks branch and diverge, and a human is needed at the end to integrate everything. The results do not converge — this is the structural limit of present-day AI development. 単体 AI からエージェント、そしてマルチエージェントへ。AI は進化を続けてきましたが、現在のマルチエージェントには根本的な問題が残ります。全体設計が存在しないため、各エージェントは個別に判断し、タスクは途中で分岐し、最後に人間が統合する必要がある。“収束しない” —— これが現在の AI 開発の構造的限界です。

01Each agent decides on its ownエージェントごとに勝手に判断する
02No global design exists全体設計が存在しない
03Tasks branch off mid-flowタスクが途中で分岐する
04A human integrates it at the end最後に人間が統合する
05Cannot follow real-world change現場変化に追従できない
06Outputs do not converge結果が収束しない

Conventional AI

Adding more
AIs.AI を、
増やしている。

CC AGI

Designing the
AI foundation.AI 基盤を、
設計している。

005 Core Philosophy 設計思想

Implementing society into AI. AI に、社会構造を実装する。

The essence of CC AGI is not task management. It is implementing the real-world structures —— rules, permissions, approvals, priorities, business logic —— in a form that AI can understand. That is true AI socialization. CC AGI の本質は、単なるタスク管理ではありません。実社会に存在する ルール・権限・承認・優先順位・業務ロジック を、AI が理解できる形で実装する —— それが本当の AI 社会化です。

Rule · ルール

Employment rules就業規則
Approval hierarchy承認構造
Workflowワークフロー
Permission design権限設計

Manner · マナー

Priority order優先順位
Communication sequenceコミュニケーション順序
Escalation pathsエスカレーション

Law · 法則

Formulas数式
Functions関数
Business logic業務ロジック
Physical laws物理法則

006 AI Production Factory AI 生産工場

The factory for AI. AI 生産工場。

AI is not a tool. It should be designed as a production line itself —— CC AGI runs AI as a "factory." Inside, five layers compose the whole. AI は道具ではない。生産ラインそのものとして設計されるべきである —— CC AGI は、AI を "工場" として稼働させます。内部は五つのレイヤーで構成されています。

01/Agent Orchestration

The agent “director” commands the AI “staff.” AI エージェントの「部長」が、AI「社員」を指揮する。

Tasks are decomposed, given parent-child relationships, prioritized, and run in parallel. An orchestration system in which the agent "director" commands the AI "staff." タスクを分解し、親子化し、優先順位を整理し、並列実行する。AI エージェントの「部長」が AI「社員」に対して指揮を執るオーケストレーションシステム。

Even when many agents run concurrently in parallel, the system never breaks. This is a world-first structure. 複数のエージェントが同時並列で動いても、破綻しません。これは世界に先駆けた構造です。

02/Rule-based Architecture

Not inference. Structure. 推論ではなく、構造で動かす。

Through guardrails and rule-based design, the structure reliably converges from A to A′. ガードレールとルールベースにより、A を入れたら A′ に必ず収束する構造です。

Conventional AI

Massive data × inference
→ presumably the best answer大規模データ × 推論
→ もっとも適切と思われる答え

CC AGI

Guardrails × rule-based
→ A in, A′ out, every timeガードレール × ルールベース
→ A を入れたら A′ が必ず出る

03/Toyota Kaizen × Global

Japanese Kaizen, fused with global market value. 日本型改善思想と、グローバル市場評価を融合。

We deliver AI not as technology but as a "production structure." This lets Customer Cloud occupy both the tech-product and strategy-consulting valuation axes simultaneously. AI を技術ではなく、"生産構造" として提供する —— これにより Customer Cloud は、技術プロダクトと戦略コンサルファームのバリュエーション軸を同時に獲得します。

04/Vertical × Horizontal

Vertical line of production. Horizontal line of intelligence. 縦軸の生産ラインに、横軸の知能ラインを通す。

Development, operations, and improvement are structurally connected. A new production-factory system —— CC AGI sits at its intersection. 開発・運用・改善が構造的に接続される。新型の生産工場システム —— その交差点に CC AGI が存在します。

05/Self-healing TDD

Self-healing test-driven development. 自己修復型 TDD。

Autonomously looping through tests and repairs, converging toward the goal. From requirements to implementation and deployment —— every phase is orchestrated. 自律的にテストと修復を繰り返し、ゴールへ収束する。要件定義から実装・デプロイまで —— 全工程を統制します。

007 Software Production Factory 受託開発生産工場

Scale by lines, not by hires. 人ではなく、ラインで拡張する。

Traditional development firms scaled by “adding people.”
Customer Cloud, through AI and AI orchestration, has built “a development structure expandable simply by adding lines.” This is not contract development —— this is the “production-factory model” of the AI era. 従来の開発会社は、“人を増やす” ことで拡大していました。
Customer Cloud は、AI と AI orchestration により “ラインを追加するだけで拡張可能な開発構造” を構築しています。これは単なる受託開発ではなく、AI 時代の “生産工場モデル” です。

Legacy Model旧モデル

A model that “factorized” contract development. Projects are decomposed, routed to dedicated engineering lines, and outputs are produced through standardized processes —— a scalable contract model, free from individual dependency. 受託開発を “工場化” したモデル。案件を分解し、各エンジニアラインに投入。標準化されたプロセスで成果物を生産する —— 属人性を排除した、量産可能な受託モデル。

New Model新モデル

Onto the existing production factory we integrate Super AI “CC AGI”. Evolved into an AI-powered “hyper-speed production factory” —— Factory × Super AI. 既存の生産工場に スーパー AI “CC AGI” を統合。AI による “超高速生産工場” へ進化 —— 工場 × Super AI 化。

Development Speed開発速度

Standard通常

2–5× faster速い

Engineering Hours工数

100%

40–70% reduction削減

Quality品質

Individual-dependent個人依存あり

Standardized & uniform標準化・均一化

Gross Margin粗利率

30–40%

Initial ~55% → at scale 65–70%初期 ~55% → 量産期 65–70%

Scalabilityスケーラビリティ

Gradual緩やか

Add lines to expandライン追加で拡張可能

Scale Trajectoryライン追加のみで成長可能

Now

→

Lines

→

Lines

→

200

Lines

→

∞

No upper limit

A highly reproducible scaling model. Free from talent dependency, the same production capacity can be cloned many times over —— this is Customer Cloud's scale strategy. 極めて再現性の高い拡張モデル。 人材依存から脱却し、同じ生産能力を、何倍にも複製できる —— これが Customer Cloud のスケール戦略です。

008 Architecture アーキテクチャ

Upstream to downstream. 川上から、川下へ。

CC AGI uses a DAG (Directed Acyclic Graph). Dependencies are wired in a single direction, structuring the entire task graph —— by adding weights for functions, formulas, and phenomena onto this structure familiar from causal inference, we achieve precise task allocation. CC AGI は DAG（有向非巡回グラフ）を採用しています。依存関係を一方向で接続し、タスク全体を構造化する —— 因果推論分野で用いられるこの構造に、関数・数式・現象の重み付けを加えることで、秀逸なタスク割り当てを実現します。

Conventional従来エージェント

Each agent makes its own branching decisions. Result: a human integrates everything at the end.各エージェントが、個別に分岐判断する。結果、最後に人間が統合する。

CC AGI指揮統制

A global design exists from the start. The AIs coordinate among themselves and converge on the goal automatically.最初から全体設計が存在する。AI 同士が協調し、自動的にゴールへ収束する。

009 Dynamic Tasks 動的タスク

Handles the invisible tasks. 見えていないタスクを、扱える。

On real development sites, tasks always appear that do not exist in the requirements. 実際の開発現場では、要件定義に存在しないタスクが必ず発生する。

Normally, plans and task lists built from requirements are limited to what could be anticipated at that moment. But once development begins, all kinds of on-site adjustments emerge. 通常、要件定義書をもとに作成される計画やタスク一覧は、その時点で想定できる範囲の内容に限られます。しかし実際に開発工程へ入ると、現場レベルでさまざまな調整が発生します。

This isn't unique to software. Building a new apartment is the same — even when the design is clean, construction reveals concrete issues like "the bathroom is 3 cm short," requiring adjustment of another dimension. これはソフトウェア開発に限らず、マンションの新築工事でも同様です。設計段階では問題がなくとも、実際に施工してみると「トイレの寸法が 3 センチ足りない」といった具体的な課題が見つかる — 別の部分の寸法を調整するなど、新たな対応が必要になる。

Spec changes. On-site adjustments. Added requests. Exception handling —— these on-the-ground edits compound, and new tasks that weren't in the original plan emerge one after another. 仕様変更。現場調整。追加要求。例外処理 —— このような現場レベルの調整が積み重なることで、本来の計画には存在しなかった新しいタスクが次々に発生していきます。

CC AGI is designed with change itself as the premise. End-to-end tasks are wired by dependency, and every additional or adjustment task that surfaces mid-execution is folded into the same flow and managed as a whole. CC AGI は、変化そのものを前提として設計されている。最初から最後までのタスクを依存関係ごとに接続し、実行中に発生する追加タスクや調整タスクも含め、すべての流れを統合的に管理します。

Controlling a process that never stops changing —— without breaking. This is why CC AGI achieves advanced automation. 変化し続けるプロセスを、破綻なく制御する。これが、CC AGI が高度なオートメーションを実現できる理由です。

010 Full Automation 全自動化

Phase 1 through 7, orchestrated by AI. Phase 1 から 7 まで、すべて AI が統制する。

The human only states the request. CC AGI executes every phase —— delivering the feel of telling AI to "just handle it," the way a manager would tell a team. 人間は、要望を伝えるだけ。CC AGI が、全工程を実行する —— 上司が部下に「これやっておいて」と言うように、AI に開発を委ねる感覚を実現します。

Phase 01

Requirements要件定義

Clarify what you want to build.「何を作りたいか」を整理する。

Phase 02

Design設計

The architectural blueprint.建物でいう設計図を書く。

Phase 03

Planning計画

Work plans and role assignments.作業計画と役割分担を決める。

Phase 04

Implementation実装

The actual code.実際にプログラムを書く。

Phase 05

Testingテスト

Verify it really works.ちゃんと動くかを検証する。

Phase 05.5

Quality Check品質チェック

Professional final review.プロの目で、最終確認。

Phase 06

Documentationドキュメント

The user manual.取扱説明書を作る。

Phase 07

Deployデプロイ

Release to the world.世の中に公開する。

011 Government Adoption 政府採用

Selected by the Digital Agency of Japan. デジタル庁、正式採択。

Customer Cloud's domestic LLM CC Gov-LLM has been officially selected —— one of 7 companies from 15 applicants —— in the Digital Agency's Government AI ("Gennai") public call. The sovereign-LLM layer beneath CC AGI's command-and-control has entered nationally-scaled trials. Customer Cloud が開発した国産 LLM CC Gov-LLM は、デジタル庁の ガバメント AI（源内）公募において、応募 15 件のうち 選定 7 社のひとつとして正式に採択されました。CC AGI が「指揮統制」を担う、その下層の主権 LLM レイヤーが、国家レベルで実証段階に入っています。

01 / Applicants

15 apps 件

Total applicants to the Government AI callガバメント AI 公募応募総数

02 / Selected

7 selected 社

Result of rigorous document review and evaluation厳正な書類審査・評価テストの結果

03 / Submitted

2026.01.30

Officially submitted to the Digital Agency AI Strategy Unitデジタル庁 AI 実装戦略総括班宛正式提出

04 / Announced

2026.03.06

Digital Agency public-call result announcedデジタル庁公募結果公表

Performance行政実務で証明された性能

92.0%

GovQA administrative QA accuracy. Law 100% / Social insurance 100% / Subsidies 90% / Procedures 85% / Tax 85%.GovQA 行政 QA 正答率。法令 100% / 社会保険 100% / 給付金 90% / 手続き 85% / 税務 85%。

+10.3pt

Outperforms GPT-5.2 on JSQuAD Japanese reading. Third-party evaluation via NII's open "llm-jp-eval v2.0.0."JSQuAD 日本語読解で GPT-5.2 を上回る。 NII 公開「llm-jp-eval v2.0.0」による第三者評価。

100×

100× parameter efficiency. With ~13B parameters, matching or exceeding estimated trillion-parameter foreign LLMs.パラメータ効率 100倍。約 130 億パラメータで、推定数兆パラメータ規模の海外 LLM と同等以上の性能。

Selected Models採択企業・モデル（五十音順）

NTT DATANTT データtsuzumi 2
Customer CloudカスタマークラウドCC Gov-LLM
KDDI × ELYZALlama-3.1-ELYZA-JP-70B
SoftBankソフトバンクSarashina2 mini
NEC日本電気 (NEC)cotomi v3
Fujitsu富士通Takane 32B
Preferred NetworksPLaMo 2.0 Prime

Roadmap採択後のスケジュール

2026.05

Large-scale "Gennai" demonstration begins in government政府における「源内」大規模実証開始
2026.08

Domestic LLM trial begins within Gennai源内における国内 LLM 試用開始
2027.01

Evaluation & validation results (partial) announced評価・検証結果（一部）の公表
2027.04

Top models procured as Government AI (paid, planned)優れたモデルをガバメント AI として政府調達（有償・予定）

01 / Source

Public-call result for domestic LLMs trialed in Government AIガバメント AI で試用する国内大規模言語モデル（LLM）の公募結果

digital.go.jp / news

02 / Performance

CC Gov-LLM National Super AI — benchmark detailsCC Gov-LLM 国家スーパー AI — ベンチマーク詳細

go-customer.cloud / pitch / gov-llm

012 Comparison 比較

Structural difference from existing AI. 既存 AI との、構造的な違い。

Conventional

従来 AI

CC AGI

AI ControlAI 制御

Individual個別

Global control全体統制

Structure構造

Distributed分散

Integrated統合

Task Managementタスク管理

Static静的

Dynamic動的

On-site Adaptation現場対応

Weak弱い

Strong強い

Convergence収束性

Low低い

High高い

Human Intervention人間介入

Required at the end最後に必要

Minimized最小化

Many Companies

"Adding more AIs."「AI を、増やしている。」

Customer Cloud

"Designing the AI foundation."「AI 基盤を、設計している。」

AI that moves AI. AIを動かす、AI。

Proven in production. 実績で、証明する。

CC AGI is not AI. CC AGI は、AI ではない。

AI that moves AI.AIを動かす、AI。

The age of using AI has its limit. AI を “使う” 時代の、限界。

Implementing society into AI. AI に、社会構造を実装する。

Rule · ルール

Manner · マナー

Law · 法則

The factory for AI. AI 生産工場。

Scale by lines, not by hires. 人ではなく、ラインで拡張する。

Legacy Model旧モデル

New Model新モデル

Upstream to downstream. 川上から、川下へ。

Handles the invisible tasks. 見えていないタスクを、扱える。

Phase 1 through 7, orchestrated by AI. Phase 1 から 7 まで、すべて AI が統制する。

Selected by the Digital Agency of Japan. デジタル庁、正式採択。

Structural difference from existing AI. 既存 AI との、構造的な違い。

従来 AI

What comes next is not an AI agent. AI の次は、AI エージェントではない。

The era of building AI ends. The era of designing AI foundations begins. AI を作る時代は終わる。これからは AI 基盤を設計する時代へ。