公開日：2026年11月9日

AI駆動開発を支えるコンテキスト基盤「Phennec」、正式版を2026年11月5日より提供開始

～Claude Code、Codex、Cursorなどエージェントを問わず共通のナレッジを参照、RAGを自前で構築せずに組織の知識をAI活用～

Aitria株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 CEO：芝陽一郎、以下「Aitria」）は、Claude Code、Codex、CursorなどのAIエージェントを乗り換えても、併用しても、組織のコンテキストとナレッジを共通で参照できるコンテキスト基盤「Phennec」の正式版「Phennec 1.0」を、2026年11月5日（木）より提供開始しました。Phennecは、社内に散らばるドメイン知識を整理し、MCP（Model Context Protocol）を通じて、エージェントに必要な文脈だけを届けます。

正式版では、UIを全面的に刷新するとともに、組織が保有する情報量に応じた料金プランを導入します。Freeプランから利用を始め、データの増加に合わせて段階的にプランを選べます。

背景

AIエージェントを業務や開発に取り入れる企業が急速に増えています。一方で、エージェントが参照できるのは個人の手元にある情報やコードに限られがちです。「なぜその判断をしたのか」といった組織の経緯や意思決定の記録は、Google Driveなどのドキュメントに残されており、エージェントからは見えていません。

AIエージェントの選択肢も急速に増えています。Claude Code、Codex、Cursorなどをチームや用途によって使い分けたり、併用したりする企業も珍しくありません。ところが、エージェントに渡すルールやナレッジはツールごとに個別に用意することが多く、内容の重複やズレが起きたり、ツールを乗り換えるたびに整備し直したりする手間が生じています。

その結果、同じ組織の中でもメンバーごとにエージェントが持つ前提がばらつき、回答や成果物の質が揃わないという課題が生まれています。

こうした課題に対し、社内でRAG（検索拡張生成）の構築に取り組む企業も増えています。ただし、データソースとの連携、文書の分割や検索精度の調整、インデックスの継続的な更新、アクセス権限の管理など、構築にも運用にも専門的な知見と工数がかかります。その結果、PoC（概念実証）から先に進まず、現場での活用に至らないケースも少なくありません。

Phennecは、コンテキストエンジニアリングの考え方にもとづき、散在する組織の知識をAIに必要な文脈として届けます。これにより、AI駆動開発の精度と再現性を組織全体で高めます。

Phennec 1.0の主な特長

社内の情報を「データソース」として接続し、自動でインデックス化
GitHub、GitLab、Google Drive、Notion、Slack、Backlog、DocBase、Confluence、Jira、Amazon S3、ファイルアップロードの11種類のデータソースに対応しています。接続した範囲の情報を、AIが検索できる形に自動でインデックス化します。同期は全プランで手動・自動を切り替えられ、必要なときに「今すぐ同期」も実行できます。
エージェントを選ばず、同じコンテキストを共通で参照
Claude Code、Codex、Cursor、Claude、VS Code（Copilot）、Copilot CLIなど、MCPに対応したAIエージェントであれば、どれからでも同じ組織の情報を参照できます。ナレッジはPhennecに一元化されるため、エージェントを乗り換えても、複数を併用しても、整備したコンテキストはそのまま使えます。特定のAIツールに縛られることなく、そのときに最適なエージェントを選べます。認可画面では、接続先の組織、要求される権限、アクセスを許可するプロジェクトを確認してから認可できます。
保有情報量を「Context Token」メーターで可視化
組織が保有している情報量をContext Token単位でメーター表示します。上限に近づくと画面上でお知らせし、上限に達した場合も、すでにインデックス化された情報はそのまま利用できます。
刷新したUIと、迷わず始められるオンボーディング
画面デザインを全面的に刷新し、日本語と英語に対応しました。初回ログイン時には、メンバー招待からデータソース接続、AIエージェントとの接続までを案内するオンボーディングを用意しています。

自社でRAGを構築・運用する場合との違い

Phennecを使えば、RAG基盤を自前で開発・運用しなくても、組織の知識をAIエージェントから活用できる環境をすぐに整えられます。

	自社でRAGを構築する場合	Phennecを利用する場合
立ち上げ	要件定義・設計・開発が必要	データソースを接続するだけで利用開始
データ連携	ソースごとに連携処理を個別開発	11種類のデータソースに標準で対応（順次拡充）
インデックス更新	同期処理の開発・監視が必要	自動同期／「今すぐ同期」で常に最新化
エージェント対応	ツールごとに連携の作り込みが必要	MCP対応エージェントから共通で参照
コスト	開発費に加え、継続的な運用・保守の人件費	情報量に応じた定額プラン（人数による課金なし）