Trust Stack｜本物を選別する3層構造

1. なぜ「気持ちの中立」ではダメか

家電批評・MONOQLO・食べログ・OpenWorkなど、中立を掲げるメディアは多数存在します。しかし「気持ちで中立を守る」運営は、金銭インセンティブが働いた瞬間に崩れます。だから私たちは、構造で中立を担保する道を選びました。

AI参謀の場合、選別の構造は2種類。1つ目がフェアシェアモデル（紹介料の半分をユーザー還元で、贔屓するインセンティブを殺す）。2つ目が本ページで解説する「Trust Stack」です。

2. Layer 1：Open Portfolio（改ざん不可な公開情報）

コンサル側が本人の意思で公開する実績情報です。公開されているため改ざん履歴も見える状態で、後から盛ることができません。

• GitHub公開必須：自作MCPサーバー・プロンプト集・業務自動化スクリプト。Claude Code／Cursorを日常使いしているなら必ず公開できる資産があります。
• AI内製日報：週1回、自社業務の自動化事例をnote／YouTubeで発信。継続的な実装力の証明。
• 公開Q&A回答履歴：当メディアの公開Q&Aで、無料相談への回答を蓄積。回答の質そのものが実力の一次情報になります。

3. Layer 2：Verified Outcomes（嘘つけない実績）

クライアント案件のBefore/Afterを、クライアント本人の承認付きで公開します。承認ボタン押下後は編集不可となり、「後から盛る」が構造的に不可能です。

• クライアント業種・規模（従業員数）・期間を明記
• Before/Afterの数値を公開（売上／粗利／工数／離職率等）
• 施策の具体（使用したAIツール・MCP・実装内容）
• クライアント承認フロー：コンサルが書く → クライアントに送信 → クライアント承認ボタン押下 → 公開＆編集不可確定
• 未承認のものは「未検証」マーク付きで別表示（盛ったものと検証済みを構造で区別）

4. Layer 3：Peer Review（同業者の相互監視）

掲載参謀は、他参謀のプロフィールに反論・指摘コメントを書けます。盛った数字・誇大表現は、同業者のプロの目で見破られる構造です。

• 編集部の独立レビュー（家電批評式）
• 他コンサルからの反論コメント欄（公開・建設的批判のみ）
• 承継社長ネットワーク経由の紹介制（コールドアプライを弾く）

5. AI Agent Usage Score（独自指標）

Trust Stack 3層に加えて、「経営理解度 × AI実装力」の2軸マッピングで各参謀を可視化します。家電批評の◎△×評価のコンサル版です。

エセは「経営理解度は高いがAI実装ゼロ」象限に自動的に溜まります。本物は両方が高い象限に来ます。

6. 掲載申請から公開までのフロー

1. 参謀登録フォームから申請
2. 編集部による取材（オンライン60分）
3. Trust Stack 3層の項目を開示・登録
4. 最初のクライアント承認済み実績を1件以上登録
5. 編集部の最終審査・掲載
6. 掲載後も、他参謀のPeer Reviewは随時反映

7. よくある質問