THE CHALLENGE
“点”のAI活用
AIの活用が現場やツールごとに点在し、PoCや部分的な生産性向上が進む段階。部分最適は加速している一方で、組織全体としては「まだ成果が見えない」状態。
OUR APPROACH
「点」のAI活用では、組織の成果にならない。
多くの企業がAIを導入し、現場での活用も進んでいます。しかし、開発プロセス全体として設計・運用されていないために、組織の成果につながっていないケースが大半です。Aitriaは、AI駆動開発を組織のプロセスとして体系化することで、“点”の活用を組織全体の競争力へと転換します。
THE SYSTEM
“組織の力”へと体系化する
AI駆動開発をプロセスに組み込み、組織の成果として積み上がる“体系”へ。複雑な要件や統制にも耐えうるシステムを、組織として実装・運用し続けられる状態。
OUR STANDARD
AI駆動開発における3つの品質基準
UXを妥協しない“設計品質”
複雑な業務要件に忠実なロジックを属人化せず安定して再現する。その上で、ユーザー体験を徹底的に追求した設計を実装し切れるか。
クリアな“ガバナンス品質”
企業固有のセキュリティ基準・要件に適合。AIが生成したコードや判断を人がレビュー・承認できる体制を整え、AIの判断根拠を説明できる状態を保てるか。
変化に強い“保守品質”
仕様の意図や変更時の影響範囲を常に把握できる状態を保つ。作って終わりではなく、継続的に改善し、長期にわたって成果を出し続けられるか。
AI-DRIVEN METHOD
Aitria独自のAI駆動開発メソッド
要件定義から運用まで、開発の全工程にAIを組み込み、速さと品質を両立する。そのメソッドを、組織のプロセスとして定着させます。
AI駆動開発は、AIにコードを
書かせるだけではありません。
ドメイン知識や設計判断をAIが使える形に整え、開発ライフサイクル全体を速く・安定して回すメソッドです。ステークホルダーがすばやく合意し、その内容に基づいてAIエージェントが実装・テスト・レビューを支援。最終的なリリース判断は人が担います。
SYSTEM / 01HUMAN × AI
要件定義CONTEXT → AI PROCESSING → HUMAN REVIEW
要件定義
業務フロー・ルール・論点を整理し合意済み要件セットを整備
設計
アーキテクチャ設計・API仕様を構造化し設計判断を記録
実装・テスト
確定した要件・設計に基づきコード・テストを生成
レビュー
変更理由・テスト結果をAI/人で妥当性確認
リリース
CI/CDへ組み込み品質を担保したままデプロイ
運用改善
運用データを取り込み継続的に改善を重ねる
各工程で必要なコンテキストをAIエージェントに渡し、精度の高い出力を引き出す。
その基盤を担うのがPhennecです。
例えば要件定義では、こうした人とAIの協働が実現します。
工程例：要件定義 — INPUT から「合意済み要件セット」へ
INPUT
- 顧客ヒアリング
- 既存業務資料／現行仕様
- 議事録／既存課題
- 制約条件
AI PROCESSING
- 業務フロー整理
- ビジネスルール抽出
- 画面仕様たたき台生成
- 論点／未確定事項の抽出
HUMAN REVIEW
- 業務妥当性の確認
- 優先度判断
- 例外ケース判断
- 合意／承認
OUTPUT
- 業務フロー／機能一覧
- ビジネスルール
- 画面仕様
- 論点／未確定事項一覧
SOLUTIONS
課題別4つのソリューション
〈体験・品質〉〈開発環境〉〈運用・組織〉 —— 課題のある領域は、組織によって異なります。
状況に合わせて最適な解決策を選べるよう、4つのサービスをご用意。いずれも独自のコンテキスト基盤Phennecが支えます。
OUR TECHNOLOGY / CONTEXT ENGINEERING
AI駆動開発を支える
コンテキスト基盤
「AIを入れたのに、現場で使われない」「ツールは揃えたのに、成果にならない」—— その根本は、AIに渡すコンテキストが整っていないことにあります。
Phennecは、散在する情報を構造化し、AIエージェントへ的確に橋渡しするコンテキスト基盤です。
複数のデータソースをそのまま読み込ませると、AIの精度が落ちる。Phennecが間に入り、今のタスクに必要な情報だけを選んでAIへ渡します。
分散データソース
GitLab
GitHub
Notion
Slack
Google Drive
backlog
AIエージェント
Cursor
GitHub Copilot
Devin
Claude“Phennec” 4つの特長
01
マルチソース・コンテキスト統合
GitLab・Notion・Slack・Drive などの分散データを自動で最新同期。AIにとっての「信頼できる情報源（SSoT）」を構築。
02
セマンティック検索とRAG最適化
意味理解に基づく検索で、膨大なデータから「今そのタスクで必要な情報」だけを正確に抽出。
03
MCP対応
MCPプロキシで外部AIツールから社内知識へシームレスかつセキュアにアクセス。
04
スキル・ディストリビューション
AI駆動開発のノウハウを“スキル”としてパッケージ化し、現場へ配布・バージョン管理。組織横断で再利用できる「現場が使えるスキル」として展開・統制します。
CASE STUDIES
エンタープライズ中心の支援実績
金融・IT通信・物流・医療・流通 —— 規制と品質基準が厳しいエンタープライズ案件で実装・運用を重ね、いまも更新し続けている“実践知”です。
顧客対応を高度化する生成AIチャット
AI見積アプリで実現する引越DX
AIエージェント基盤・内製化支援
金融某金融会社 様
大手決済・金融機関向けAIエージェント基盤構築、MVP開発・UX支援など、金融水準の品質・セキュリティ要件への対応実績。
OUTCOME
金融水準の統制を維持したままAI前提の開発プロセスを構築
AI-PMOによる開発の透明化
医療某ヘルスケア企業 様
Phennecを活用しDrive・GitHub・Slackの議論からAIが客観的にステータス・リスクを抽出する仕組みを設計・運用。
OUTCOME
上流設計の不足が顕在化し、同じファクトでリビルド方針を合意
次世代POSエコシステム開発
美容・流通某美容業界企業 様
DDD（ドメイン駆動設計）とAI駆動開発を組み合わせ要件定義から全工程にAIを実装。購入確率予測AI・失客予測AIを具現化。
OUTCOME
要件定義工程を大幅短縮、2万超の顧客基盤に届くエコシステムを共創
数万人規模のAIエージェント基盤
IT・通信某通信会社 様
SpecDD（仕様駆動開発）の導入から開発・テスト実装支援、エージェントマーケットプレイスのUX設計までを一気通貫で支援。
OUTCOME
PM・PO・開発一体型のモダンプロセスが定着し標準モデルを確立
WHY Aitria
Aitriaが選ばれる理由
01
Design × AI ×Engineering の統合
設計（UX）・AI・実装を一体で持つから「作れる」で終わらせない。金融水準の品質・セキュリティを保ったまま要件定義から運用まで一気通貫で支援できる。
02
自社実践で鍛え続けるメソッド
開発プロセスと自社プロダクト「Phennec」で、AI駆動開発を日々実践。現場の知見をメソッドに還元し続けている。
03
ツール導入を超えた組織への定着
ノウハウの移転と内製化支援で顧客組織が自走できる状態へ。属人化を生まず、“組織の力”へ変える。
