アイスリーデザイン、チーム向けAI OS「Phennec（フェネック）」のクローズドベータ版を公開

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LLMの制約とコンテキスト設計の重要性

大規模言語モデル（LLM）は、仕様書作成などの非構造化データ生成において優れた能力を発揮します。しかし、単体では「コンテキスト維持の難しさ」「入力できる情報量の制限」「知識のリアルタイム更新ができない」といった技術的制約が存在します。

現在、AIエージェント側で会話履歴の要約やRAG（検索拡張生成）などの工夫が講じられていますが、「AIにどのような情報を、どう与えるか」というコンテキスト設計が依然として成果を左右する状況です。特にシステム開発現場では情報が各ツールに分散しており、AIが最新の仕様や設計意図を正確に把握できないことが、自律的な業務自動化の大きな障壁となっていました。

Phennecの概要と主要機能

Phennecは、AIエージェントが人間と同等以上の成果を出すために必要な情報を整理・最適化して提供する「コンテキスト・エンジニアリング・レイヤー」として構築されました。主な機能は以下の通りです。

  • マルチソース・コンテキスト統合: GitLab、Google Drive、Notion、Backlogなどのデータを自動で最新状態に同期し、AIエージェントにとっての「信頼できる情報源」を構築します。

  • セマンティック検索とRAGの最適化: 意味理解に基づいた高度な検索により、膨大なデータの中からAIエージェントが「今、そのタスクで必要としている情報」を抽出します。

  • MCP（Model Context Protocol）対応: 最新の標準プロトコルに対応した「MCPプロキシ」機能を備え、CursorやDevinといった外部AIツールから社内知識へシームレスにアクセス可能です。

  • 集中コントロールパネル: どのデータがAIに参照されているかを可視化し、チームごとの権限や検索設定を柔軟にカスタマイズできます。

成果と利用シーン

Phennecを導入することで、システム開発のライフサイクルにおける以下の重要シーンで効率化が実現されます。

  • 現行システムの見える化（引き継ぎ・モダナイゼーション検討）: ドキュメントが不足しブラックボックス化した既存システムのコードや過去の議論ログをPhennecで統合し、AIがこれらを横断的に解析することで、仕様把握やモダナイゼーション時の影響範囲調査の工数を削減します。

  • AIエージェントによる開発自動化: Devin等の自律型エージェントやCursorに対し、プロジェクト固有のルールや過去の修正経緯をリアルタイムで供給することで、AIが「文脈を知らない」ことによる誤生成を防ぎ、即戦力としての活用を可能にします。

  • オンボーディングとナレッジ共有の高速化: 新規参加メンバーがAIに質問するだけで、過去のIssueや仕様書から正確な回答を得られる環境を構築し、チームの立ち上がりを加速させます。

アイスリーデザインは今後、Phennecを「AI時代のナレッジ・インフラ」として進化させ、企業の知的資産をAIが最大限に活用できる社会の実現を目指すとしています。

クローズドベータ版のお申し込み

現在、限定的なパートナー企業向けに提供が開始されています。先行利用（ウェイトリスト）を希望する企業は、公式サイトより登録が可能です。

アイスリーデザインについて

株式会社アイスリーデザインは、Design × AI × Engineeringに精通したAI駆動のデジタルエンジニアリング企業です。UX/UIデザイン、モダナイゼーション、モダンスタック技術、CI/CD、DevOps環境、AIをフル活用した開発スタイルで顧客のデジタルシフトを支援しています。

  • 会社名：株式会社アイスリーデザイン

  • 事業内容：情報通信業

  • 所在地：〒107-0052 東京都港区赤坂八丁目１番22号NMF青山一丁目ビル３階

  • 代表者：代表取締役 芝 陽一郎

  • 設立：2006年7月26日

  • URL：https://www.i3design.jp

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本リリースに関する問い合わせは、アイスリーデザイン広報担当宛に以下の方法で可能です。

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