（事業精度：商品品質精度と事業品質をかけ合わせた造語）
事業精度を高めるのは当然として、多くは事業拡大スピードに追いつかない悩みを抱える。一般に精度追求は終わりがない。かつ事業のようにtry&error が許されず、概して向き合い方が保守的になりがち。一方、事業本体はtry&errorを高速に繰り返すことを求められる。精度の保守性に対し、革新性が求められる。
では「革新的な」精度保証とはなにか。スピード感。高速に精度を上げていく。そんなことは可能か。AIを使えば可能。ただしAIを活用すればスピード感は期待できるが、肝心の精度については上がるかもしれない、下がるかもしれない、と定まらない。
LLMに代表される今のAIに対し、人間側ができることは、プロンプトによる精度要求だけ。それはAIによって生成されるプログラムコードに対しても同様。つまり精度要求はプロンプトを通してしかできないという事実。
では、精度保証されたコードをどう作るか。一案は仕様、その理想型としての形式仕様。vibe coding を仕様によって仕切る。しかし、かつて自動プログラミングが経験したように、正確な仕様を作るには人的・時間コストが膨大にかかる。と同時に仕様さえできれば高精度のコードが生成される保証もない。つまり、AIにおける計算ロジックの不安定性（ロジックに関するHallucination）という問題がある。仕様の複雑さが逆にAI側に混乱を引き起こす。
では仕様によるアプローチは無意味か？たしかに仕様全部を想定するのは大変だが、「それが壊れたら意味的に破綻する」制約条件に限定すれば、AI側の論理推論を最大限に生かしつつ、計算ロジックの不安定性を引き起こさない（現時点では仮説。要検証）。
かつて制約プログラミングは理論（形式性）と実践（コード生産性）の両立を計れた数少ないソフトウェア技術だったが、今は忘れ去られている。それがAI（特にvibe coding）と組み合わさることで、再度、形を変えて復活するかもしれない。当社はその一助となることを目指す。
P.S. 制約プログラミングとDXの関係は、DX仕様を制約ベースで記述する、と定式化できるが、今は仮説の仮説レベル段階で、これ以上は言及せず。