VERITAS AI PARTNERS
THE OPEN STUDIO | CONFIDENTIALITY: ZERO
47 AGENTS RUNNING

語るより、
動かす

この画面で動いているのは、私たちが毎日使っているAIエージェントの仕事ぶりを一枚に再現したものです。
提案資料ではなく、こういう「動くAI」を作って納品するのが私たちの仕事です。
まずは、眺めてみてください。

GPU Utilization
87%
Tokens/sec
2,847
+12.4% vs avg
Active Models
12
Fable 5·Opus 4.8·GPT-5.6·Gemini·Grok·+7
Latency p50
42ms
Sub-100ms target
global_activity.log
10:42:01
SYS Push to main at veritas/crm-ai-engine #a1b2c3d
10:41:15
SLK [Chizawa] Reviewing architecture docs for Q4 scale.
10:35:22
FIG [Kento] Updated "LLM Dashboard Admin UI" frames.
10:28:44
SYS Deploy successful (Production) - 1.2s
10:15:00
SYS Commit #9f8e7d6: "fix: token leak in RAG pipeline"
10:02:11
SLK [Yuki] API testing completed. All green. ✅
09:55:01
SYS Push to staging at veritas/demo-environment
09:40:15
SLK [Chizawa] Client sync starting.
09:12:22
FIG [Kento] Exporting assets for frontend integration.
08:58:44
SYS Vercel build started (Preview)
08:30:00
SYS Commit #3a4b5c6: "feat: intialize new vector DB"
08:15:11
SLK [Yuki] Morning standup notes posted.

AI Brain · Live Inference

>> Multi-agent orchestration. What our AI is thinking, right now.

47 AGENTS · STREAMING
Agent_001
CLAUDE FABLE 5
> Analyzing customer schema...
> Building RAG pipeline
tok: 847 ctx: 128K
Agent_002
GPT-5.6
> Generating React component
> function Dashboard()
tok: 1,243 fn-call: 12
Agent_003
GEMINI 2.5 PRO
> Long-context analysis
> 487K tokens loaded
tok: 487K ctx: 1M
Agent_004
GROK 4.3
> 16-parallel deep search
> Scanning X feed
parallel: 16 sources: 247
orchestrator.live → veritas_brain
● STREAMING
[14:23:01] orchestrator route.classify(input) → claude-fable-5
[14:23:01] claude-fable-5 → context_window: 8421 tokens
[14:23:02] claude-fable-5 → reasoning step 1/4: parsing customer intent...
[14:23:02] claude-fable-5 → reasoning step 2/4: retrieving from vector_db (pinecone)...
[14:23:03] retriever top_k=5 found, similarity 0.94
[14:23:03] claude-fable-5 → reasoning step 3/4: synthesizing response with retrieved context
[14:23:04] claude-fable-5 → reasoning step 4/4: format as JSON for LINE Messaging API
[14:23:04] success response.length=487, latency=2.1s, cost=$0.012
[14:23:05] orchestrator awaiting next inference

Active Execution State

>> Currently running implementations. Real-time telemetry.

4 ACTV LOAD: NORMAL QUEUE: 0
PRJ-089

RAG Document Analyzer

非構造化データ抽出AIの構築。チャンク最適化フェーズ。

Completion 78%
Kenji Sarah
Last commit: 12m ago
PRJ-092

LINE Customer Success AI

CRM連動型自動応答ボット。プロンプトインジェクション対策実装中。

Completion 45%
Hiroto Aoi
Last commit: 2h ago
DEPLOYING

AI-Driven E-Comm Matrix

商品推薦アルゴリズムの本番環境デプロイ。A/Bテスト準備。

Completion 99%
Sho Kenji Sarah
Deploying
PRJ-098

Competitor Scraping Bot

競合サイトの価格・在庫変動を監視するETLパイプラインアーキテクチャ設計。

Completion 12%
Ren Aoi
Last commit: 1d ago

Internal Workspace

LIVE

>> Unfiltered engineering logs. Channel: #dev-general

5 active now · 2 typing
# dev-general
12 members
Sho
Sho Chizawa 09:42 AM

LINE BotのAPIレート制限回避ロジック、キューイングシステムをRedisに移行完了。レイテンシ200ms低下。ドキュメントは /docs/arch-v2 に。

🚀 3
🔥 1
GitHub 10:15 AM APP

PR #128 merged into main by @kenji

feat: parallel embedding processing for large PDF batch uploads
Kenji
Kenji Tanaka 11:02 AM

バッチ処理確認しました。UI側でステータスのプログレスバーをポーリングする部分、WebSocketに切り替えておきます。

👀 2
Sarah is typing
Message #dev-general... (Read Only · Live Feed)

Public Roadmap

SYNCED just now

>> Scheduled releases and upcoming architectural changes.

Velocity:
67% Sprint · 23/34 issues closed

This Week (v2.4.1)

ETA 2d 4h

LLMオーケストレーターのマルチエージェント対応

94%
Feature AI Core @sho · @kenji

RAG処理パイプラインのメモリリーク修正

62%
Bug High Priority @sarah

Streaming UI for /chat endpoint (Vercel AI SDK)

28%
Feature UI @hiroto

Q3 Phase 2 (Backlog)

ETA 3w

各社独自データの自動ベクトル化基盤のSaaS化

Epic Infra +12 sub-issues

音声入力対応 (Whisper v3 + リアルタイム議事録)

Feature Voice unestimated

Services & Pricing

>> Engagement protocol. まず45分の無料相談で、AIが合う業務かどうかをお伝えします。合わない場合は、はっきりそう言います。

STEP 01

AI診断

15〜30万円 · 1〜2週間

業務フローを拝見して、AIが効く箇所と効かない箇所を切り分けます。導入した場合の効果は数字でお見せします。

deliverable: 診断レポート+動くプロトタイプ

excludes: 本番システムの実装

STEP 02

AI実装

50〜150万円 · 3〜6週間

顧客対応AI、社内ナレッジ検索、業務レポートの自動化など、診断で決めたシステムを本番で動くところまで作ります。コードを書くのは代表本人です。

deliverable: 本番稼働するシステム+手順書

excludes: AI API利用料等の実費(見積時に目安提示)

STEP 03

AI顧問

月額15〜50万円

月次レビュー、プロンプト改善、新しいモデルへの追随、チャットでの相談対応まで。作って終わり、にはしません。

deliverable: 月次改善レポート+随時の改修

contract: 月単位・いつでも解約可

※ 料金は税別の目安です。内容により変動するため、正式なお見積りは無料相談のあとにお出しします。

Public Repositories

>> Production systems from our own group operations, reframed as repositories. We don't do "case studies". We display functional architectures.

veritas / line-crm-ai-engine

Production

LINEを通じた顧客対応を自動化するAIエンジン。既存CRMと同期し、顧客ごとに文面を変えた一次返信を自動送信。応答時間96%短縮(自社EC実測)。

TypeScript
応答時間 −96%
24/7 稼働

veritas / cs-draft-engine

Production

問い合わせメールへの返信下書きをAIが自動生成。送信前に必ず人が確認する設計で、CS対応の品質と速度を両立。

Python
Zendesk連携
Draft自動生成

veritas / competitor-monitor

Production

競合サイトの価格変動・新商品追加を24時間監視し、差分をSlackに即時通知。人が巡回する運用を丸ごと置き換える監視システム。

JavaScript
HTML/DOM
Alert: 15min

veritas / amazon-ads-optimizer

Production

Amazon Advertising API / SP-API と連携した広告分析エンジン。50+ キャンペーンの成果をAIが一元分析し、入札判断の材料を毎朝自動集計。

Python
SP-API
50+ campaigns

Team Matrix & Live Status

>> Current node states. Who is doing what, right now.

Coding
Meeting
Offline
Sho Chizawa

遅沢 翔

Sho Chizawa

Founder · Lead Architect

Current Process

● CODING

$ claude-code edit veritas/rag-engine
→ tool_call: search_codebase("auth flow")
→ Generating types & integration tests

commits/wk: 42 PRs: 128 Tokyo
Kenji Tanaka

田中 健司

Kenji Tanaka

Principal AI Engineer

Current Process

● CODING

$ cursor agent --model claude-opus-4-8
→ Refactoring multi-agent orchestrator

commits/wk: 187 LoC: 12.4K Tokyo
Sarah Lindqvist

Sarah Lindqvist

RAG · Evals · Long-Context

ML Researcher · RAG/Vector

Current Process

● RESEARCH

→ Tuning pgvector embeddings
→ Benchmarking bge-m3 vs OpenAI v3-large
→ recall@10: 0.94 ↑ vs baseline

evals: 312 recall@10: 0.94 Tokyo
Hiroto Yamazaki

山崎 大翔

Hiroto Yamazaki

Frontend Eng · Next.js / React

Current Process

● CODING

→ Streaming UI w/ Vercel AI SDK
→ Next.js 15 + Server Components
→ Lighthouse: 98/100

deploys/wk: 34 UI tests: 312 Osaka
Aoi Nakamura

中村 葵

Aoi Nakamura

DevOps · Infra · MLOps

Current Process

● MONITORING

$ kubectl get pods -A
→ 47 pods running, 0 errors
→ Vercel + AWS Lambda · uptime 99.99%

incidents: 0 SLA: 99.99% Fukuoka
Ren Fujimoto

藤本 蓮

Ren Fujimoto

UX/UI Designer · Figma

Current Process

● DESIGN REVIEW

→ Figma: LLM Dashboard v3
→ 47 components, 12 prototypes
→ Handoff to Hiroto in 2h

frames: 847 figma: live Tokyo

7th seat is open.

always_scouting · 腕利きのAIエンジニア、いつでも話を聞かせてください(カジュアル歓迎)

apply.now() →

FAQ

>> $ man veritas

実際には誰が対応するのですか?

代表の遅沢が直接対応します。営業窓口と実装者が同一人物のため、伝言ゲームがありません。判断と最終責任は、AIではなく代表本人が持ちます。

機密情報の取り扱いは?

NDA(秘密保持契約)の締結に対応します。AIモデルの利用はAPI経由を標準とし、入力データがモデルの学習に使われない設定で運用します。なお、お問い合わせフォームには機密情報を記載しないでください。

納品後、御社に依存し続けることになりませんか?

原則として、コード・設定・運用手順書の一式をお客様側の環境とアカウントに引き渡します。顧問契約がなくても運用を継続できる状態で納品するのが標準です(詳細な帰属・利用条件は契約時に定めます)。

表示料金以外にかかる費用は?

AIのAPI利用料やサーバー費用などの実費が別途かかります(多くの場合、月数千円〜数万円の規模)。見積時に目安と上限の設計をあわせて提示します。

対応地域は?

拠点は東京ですが、打ち合わせはオンライン中心のため全国に対応します。

次のRepoは、
あなたの案件。

立派な要件定義書は、なくて大丈夫です。
いま困っていることと、やってみたいことを、代表に直接聞かせてください。話しながら、動くかたちにしていきます。

veritas-shell● interactive

~/veritas $ init project-discovery --client="you" --type="45min-video-call"

ready. 試しに help と打ってみてください。

~/veritas $
代表に直接、45分話す(無料)