AI駆動開発を支える
コンテキスト基盤
文脈で分かれるAI活用の成否
「いま必要な文脈だけ」を抽出し、AIに届ける設計思想——それがコンテキストエンジニアリングです。
LLMの性能が成熟したいま、AIの価値を引き出すのは文脈の設計力です。
文脈の量より質が
精度を決める
情報を詰め込むほど、AIの出力は不安定になる。的確な文脈を渡すことが、精度向上の鍵です。
文脈の最適化が
コスト削減に
情報量はトークンコストに直結。的確な文脈設計は、品質を保ちながらAI運用コストを抑えます。
設計された文脈は
資産になる
属人的なプロンプトに頼らない。整理された文脈があれば、全員が高い精度でAIを使えます。
コンテキスト設計がない組織現場で
起きていること
自分の頭にしかない
暗黙知が個人に留まったまま組織に浸透しない。属人性が高くなり、組織のAI活用も止まってしまう。
情報を渡しすぎて、
結局使えない
何でもAIに与えるほど出力は膨大になり、取捨選択にかえって時間がかかる。AIを使っているのに、作業効率が上がらない。
AIの出力が正しいか、
判断できない
経験や判断基準がまだ少ないため、AIの出力をそのまま使ってしまいがち。品質にばらつきが生じ、安定しない。
個人の悩みは、
放置すれば組織全体の損失になります。
散在
仕様・ADR・Slack・PRがバラバラ
風化
更新されず、古い情報が残る
サイロ化
情報が部署・個人の中に留まる
的外れなAI出力
社内文脈を知らず一般論を返す
AI投資の失敗
"現場で使えない"で停滞
Phennecは、
この連鎖を断ち切ります。
コンテキストでAIはここまで変わる
Phennecの有無で、AIの体験は大きく変わります。
同じトラブルシューティングで、文脈なしAIとPhennecありAIの回答精度の差をご覧ください。
どんな開発環境にも柔軟にフィット
特定のLLMやツールに縛られない中立設計だから、どんな開発環境にも導入できます。
複数のデータソースを統合し、各AIエージェントに最適な文脈を届ける。
分散したデータソースを統合し、最適な文脈を動的にAIへ提供・管理
複数のデータソースをそのままAIに渡すと、コンテキストは肥大化・汚染しがち。Phennecが間に入り、必要な文脈だけを最適化して渡すことで、散在した知識を「現場で使えるスキル」へ昇華します。
Phennecが持つ4つの特長
情報ソースの統合
社内ツールのデータをリアルタイムで同期し、AIが参照できる信頼できる情報源を構築。
RAG最適化
意味を理解した上で、今のタスクに必要な情報だけを抽出。精度の高い文脈をAIに届けます。
MCPへの対応
Cursor・Claudeなど既存のAIツールへ、社内の知識を安全に接続します。
スキルの配布・管理
組織のノウハウをAIが活用できる形として整備し、チーム全体に配布。常に最新の状態で運用できます。
導入しやすい3つの理由
ベンダーロックなし
特定のLLM・ツール・クラウドに縛られない。最新モデルへいつでも差し替え可能です。
開発環境は変更不要
Cursor・Claude・Devinなど、今使っているツールをそのまま活かせます。
環境・統制要件に合わせた設計
セキュリティ要件や社内ポリシーに合わせて設計できるため、導入時の不安を解消します。
AI駆動開発を支える階層構造
各階層で人間が担うことと、Phennec・AIが担うことを明確に分担することで、AI駆動開発を組織全体で回せる状態を実現します。
- レイヤー 1 コンテキスト基盤初回セットアップのみ。以降はメンテナンス不要実行時にGit・プロジェクトのライブデータを取得・更新
- レイヤー 2 作成・編集実際の環境で開発・作業する開発環境上でスキルを作成・テスト・改善
- レイヤー 3 コンテキスト・スキル標準化チーム共通のスキル・ルールを定義し、コネクター説明に組み込むPhennecのコネクター説明に組み込まれたスキル・ルールを参照し、同じ前提で作業する
- レイヤー 4 ガバナンス権限・ポリシーを設定するロール権限・監査ログの範囲内で自律的に実行
- レイヤー 5 実行必要なスキルを選び、実行を開始・承認する選択されたスキルに沿って、実環境で作業を実行する
既存のツールチェーンを活かし、
中央集権的なアップデートと
確実なバージョン管理を実現。
Phennecを土台とした
4つのソリューション
御社のAI活用の課題に合わせてお選びいただけます。
AI駆動開発内製化サービス
Phennecの計測・ガバナンスを活かし、AI駆動開発を組織全体に根づかせるまで伴走します。
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AIエージェント基盤構築サービス
Phennecをコンテキスト基盤として社内に構築。AIエージェントが本領を発揮できる開発環境を整えます。
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AI駆動開発研修
エンタープライズ水準 AI駆動開発の最前線。AI駆動開発を実践するエンジニアが、AI駆動開発の全体像・実装ガイドライン・活用事例を網羅してお伝えします。
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AI-UXスプリント
Phennecで整理した文脈を土台に、UX設計からプロトタイプ・本番化まで一気通貫で支援します。
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自社環境でPhennecを体験できます
まずは御社のデータでPhennecによる変化を体感してみてください。
無償のデモアカウントまたは
ブートキャンプをご提供
デモによる適用イメージの確認から、ブートキャンプでの自社データによる検証まで、すべて無償で体験できます。ブートキャンプは月4社限定です。
- 自社データで効果を体感できる 御社のデータソースに接続し、Phennecありとなしの差を実際に確かめられます。
- 次のステップが明確になる 体験をもとに、自社の課題に合ったサービスの活用方法をご提案します。
よくあるご質問
AIツール（Cursor・Copilot等）との違いはなんですか？
CursorやCopilotは「AIがコードを書くツール」です。PhennecはそれらのAIツールに「何を渡すか」を制御する基盤であり、競合ではなく組み合わせて使うものです。Phennecがあることで、CursorやCopilotの出力精度が上がります。
既存のRAGとの違いはなんですか？
RAGは「質問に関連するドキュメントを検索して回答を生成する」仕組みです。PhennecはRAGの機能も持ちつつ、「いまのタスクに必要な文脈だけを構造化して渡す」という設計思想が異なります。RAGは検索精度が主眼ですが、Phennecはコンテキスト全体の最適化が主眼です。
特定のLLMに縛られますか？
PhennecはLLMと切り離した設計のため、Claude・GPT・Gemini・ローカルLLMなど、あらゆるモデルに対応しています。最新モデルへの乗り換えも自由で、特定ベンダーに囲い込まれるリスクがありません。
セキュリティ要件が厳しいですが対応できますか？
はい、対応しています。金融機関など高セキュリティ領域での導入実績があり、権限制御・監査ログ・ガードレールを標準で備えています。御社のセキュリティポリシーに合わせて設計しますので、まずはお気軽にご相談ください。
