ビジネス要件
ARIAが解決するビジネス課題と要件 — 開発だけでなくSI領域全体をカバー
ビジネス課題解決
ARIAが解決するエンタープライズの課題
失敗できないIT運用を確実に支える
highエンタープライズ情シス部門が直面する「オペレーション失敗が許されない」課題に対し、ARIAがAI駆動で品質ゲートを強制実行。要件定義(RDRA)から品質ゲートまでSI全工程を構造的に管理し、人的ミス・手戻り・品質事故のリスクを排除する
測定指標
- Ecocycle 10フェーズの品質ゲートで工程ごとの品質を自動担保
- ATDD Zero Tolerance(ZT-01〜ZT-22)で偽装コード・スケルトン実装を構造的にブロック
- Test-First Must Gate: テストなき実装を構造的に防止し手戻りを排除
AI駆動の開発チーム一括提供でコスト・保守を革新
high開発チームごとAIで提供する体験により、外注・採用・保守にかかるコスト課題を大幅に解決。情シス部門がビジネス推進に注力できる環境を実現し、エンプラ実績から自己学習するAEMが継続的に精度を向上させる
測定指標
- エンプラ開発実績が日次で蓄積され、成功パターンが全プロジェクトに自動還元
- 閉域独自AEMの継続学習により外部API依存を段階的に低減
- CLI-First 30+コマンドで要件定義からリリースまで全工程を自律実行
ゼロデイ攻撃にも構造的に対応
highFirecracker MicroVMのエフェメラルサンドボックスがゼロデイ脆弱性の影響をVM単位で封じ込め、タスク完了後にVMごと破棄して攻撃面をゼロにする。デフォルトPrivateモード(ゼロ送信保証)で機密情報漏洩リスクも完全排除
測定指標
- Firecracker MicroVMでタスクごとにVM生成・完全破棄し攻撃面をゼロに
- virtio-vsock通信(IPスタック不使用)でネットワーク攻撃面を構造的に排除
- デフォルトPrivateモード(ゼロ送信保証)で機密情報漏洩リスクを完全排除
ARIA CLIが家庭教師のようにオンボーディングを伴走
highARIA Knowledge Architectureに蓄積された組織の成功パターン・設計判断・命名規則をもとに、ARIA CLIが新メンバーのオンボーディングを家庭教師のように伴走。属人的なOJTに依存せず、構造化された組織知で安心して即戦力化できる
測定指標
- ARIA Knowledge Architectureに蓄積された組織知で新メンバーの学習を加速
- 属人的OJTからAI伴走型オンボーディングへ移行し教育コストを低減
- セキュアなMicroVMサンドボックス環境で安全にコード実行・実験が可能
技術要件
課題解決を支える技術基盤
エンプラ実績駆動の自己学習
highAezisaiのエンプラ開発実績から日々蓄積される成功パターンをベースに自己学習。正解事例を最速判別し、ハルシネーションを構造的に排除する
測定指標
- Aezisai開発実績が日次でARIA Core Knowledgeに蓄積される
- 成功パターンのシナプティック継承により正解到達速度が継続的に向上する
- ATDD Zero Tolerance(ZT-01〜ZT-22)で品質偽装を構造的に排除する
閉域独自AEM(Adaptive Experience Model)開発
highシナプティック継承 + QLoRA/蒸留/Pruningにより閉域で独自モデルを育成。使うほどLLMを超える精度に成長し、汎用LLMへの依存を段階的に脱却する
測定指標
- 独自AEMの精度が継続的に向上しLLMを超える領域を拡大する
- エンプラ開発特化の訓練データにより汎用モデルでは到達不可能な品質を実現する
- STDP(LTP/LTD)による動的重み更新で成功パターンの自動強化を実現する
CLI-First 30+コマンド
higharia CLIがRDRA→BDD→TDD→品質ゲート→Gitflow→デプロイまで全ライフサイクルを自律実行。claude codeやcursorを超える完全なSDLC統合を実現
測定指標
- Rust製単一バイナリで30+コマンドをワンストップ提供(CLI/MCP/HTTPの3モード)
- Ecocycle 10フェーズで要件定義からリリースまでを自動化
- ZT-01〜ZT-22自動検出 + ATDD Zero Tolerance出口ゲートで品質担保
エフェメラルサンドボックス × データ永続化
highFirecracker MicroVMでタスクごとにVMを生成・破棄。SynapticSeedにより学習結果と経験知は暗号化して安全に永続化。利用者限定の認証・管理画面で一元管理
測定指標
- VM起動 < 150ms、タスク完了後に完全破棄(メモリゼロイング + ディスクワイプ)
- SynapticSeed(AES-256-GCM暗号化)で経験知をVM間で安全に継承
- 利用者限定の認証・管理画面でサンドボックスセッションを一元管理
Ecocycle 10フェーズ — 要件からリリースまで
higharia ecocycleで要件定義(RDRA)→顧客旅程→ユーザーシナリオ→DDDドメインモデル→トレーサビリティ→Gherkin→テスト設計→TDD/PBT実装→品質ゲート→運用/Gitflowの10フェーズを管理。汎用AIツールがカバーする実装フェーズのみでなく全工程を自動化
測定指標
- フェーズ間出口ゲート75+自動チェック(ファイル存在・YAML構造・相互参照・曖昧性スキャン)
- Test-First Must Gate: テストなき実装を構造的にブロック
- 全10フェーズのCLIワンコマンド実行(aria ecocycle run --all)
重要な要件
失敗できないIT運用を確実に支える
エンタープライズ情シス部門が直面する「オペレーション失敗が許されない」課題に対し、ARIAがAI駆動で品質ゲートを強制実行。要件定義(RDRA)から品質ゲートまでSI全工程を構造的に管理し、人的ミス・手戻り・品質事故のリスクを排除する
AI駆動の開発チーム一括提供でコスト・保守を革新
開発チームごとAIで提供する体験により、外注・採用・保守にかかるコスト課題を大幅に解決。情シス部門がビジネス推進に注力できる環境を実現し、エンプラ実績から自己学習するAEMが継続的に精度を向上させる
ゼロデイ攻撃にも構造的に対応
Firecracker MicroVMのエフェメラルサンドボックスがゼロデイ脆弱性の影響をVM単位で封じ込め、タスク完了後にVMごと破棄して攻撃面をゼロにする。デフォルトPrivateモード(ゼロ送信保証)で機密情報漏洩リスクも完全排除
ARIA CLIが家庭教師のようにオンボーディングを伴走
ARIA Knowledge Architectureに蓄積された組織の成功パターン・設計判断・命名規則をもとに、ARIA CLIが新メンバーのオンボーディングを家庭教師のように伴走。属人的なOJTに依存せず、構造化された組織知で安心して即戦力化できる
エンプラ実績駆動の自己学習
Aezisaiのエンプラ開発実績から日々蓄積される成功パターンをベースに自己学習。正解事例を最速判別し、ハルシネーションを構造的に排除する
閉域独自AEM(Adaptive Experience Model)開発
シナプティック継承 + QLoRA/蒸留/Pruningにより閉域で独自モデルを育成。使うほどLLMを超える精度に成長し、汎用LLMへの依存を段階的に脱却する
利用プロセスフロー
ARIA ビジネス利用フロー
セキュア認証 & セッション開始
FIDO2物理キーまたはDID/VC認証でログイン。エフェメラルサンドボックス(Firecracker MicroVM)が100ms以内に起動し、完全隔離された安全な作業環境を提供
課題投入 & 意図理解
自然言語で課題や質問を投入。6層皮質処理パイプライン(L-IV入力受容層)がタスクの複雑度を評価し、動的閾値ゲートで最適な処理ルートを自動選択
組織知検索 & 連想推論
Tantivy高速検索エンジン + Hebbian連想ブーストにより、5層シナプティック知識ベースから関連する組織経験・成功パターンを横断検索。5-Route Adaptive LLM Routingで最適なモデルを選択
自律実行 & 品質保証
AIエージェントがコード生成・テスト・ドキュメント作成・Git操作を自律実行。ATDD Zero Tolerance(ZT-01〜ZT-22)により偽装コード・テスト偽装・型エラー無視を構造的に検出・排除
レビュー & フィードバック
成果物をレビューし、人間のフィードバックを反映。判断根拠・使用データ・信頼度スコアを透明に開示。修正が即座にナレッジベースに反映
経験蓄積 & 組織知昇格
成功パターンをSTDP重み更新で学習し、.synaptic経験則として蓄積。卒業ルール(UpFlow)により個人の経験が組織全体の標準知識へ自律的に昇格・DownFlowで全ユーザーへ伝播
5層シナプティック継承 — 知識フライホイール
各ステップで収集・生成された経験データは5層シナプティック継承フロー(.synaptic → .aria → .ide → .cursor → .well-known)で段階的に昇格・伝播。個人の成功パターンがUpFlow卒業を経て全組織の標準知識に自律的に反映されます。ゼロ送信保証のPrivateモードでデータ主権を完全担保しながら、汎用LLMの約1/10のコストでエンプラ実績ベースの高精度AI支援を実現します。
ビジネス価値・投資対効果
ARIA導入によるビジネス変革と投資回収分析
ARIA導入によるビジネス変革フロー
従来運用
結果:知識属人化、SI依存、引き継ぎコスト増大、データ主権リスク
ARIA運用
結果:自律型ランタイムによるLLM超越精度、エンプラ実績駆動の自己学習、コスト1/10、データ主権完全担保
導入検討要因
競合優位性
- エンプラ実績駆動:Aezisaiの日々の開発実績が成功パターンとして蓄積、全ユーザーが即座に活用
- 閉域独自AEM:ARIA Knowledge Architecture + Hebbian/STDPで経験知を自律進化させる独自モデル
- エフェメラルサンドボックス:Firecracker MicroVMで破棄しつつSynapticSeedでナレッジ永続化
- Ecocycle 10フェーズ:要件定義→テスト→実装→品質ゲート→リリースの全工程をCLIで自律実行
- ARIA Knowledge Architecture:4ディレクトリ + synaptic.db による構造化ナレッジ管理
リスク軽減効果
- 段階的導入によるリスク分散
- いつでも従来運用への復旧可能
- 専任サポートチームによる支援
- 複数企業での実証済み効果
aria CLI vs Cursor vs claude code
汎用AIコーディングツールと構造的に異なるアプローチ
| 比較軸 | Cursor | claude code | aria CLI |
|---|---|---|---|
| 実行方式 | クラウドAPI依存(各社LLM切替) | Claude API完全依存 | Local-First(80%ローカル、必要時のみCloud Escalation) |
| 知識管理 | Rules/Notepads(プロジェクト単位) | セッション終了で消失 | ARIA Knowledge Architectureに永続蓄積→組織知として自律進化 |
| ライフサイクル | コード生成・編集・デバッグ | コード生成・編集のみ | RDRA → BDD → TDD → 品質ゲート → Gitflow → デプロイ |
| 品質保証 | Linter連携(手動) | なし(手動レビュー) | ZT-01〜ZT-22自動検出 + ATDD Zero Tolerance出口ゲート |
| 偽装コード断絶 | なし(スケルトン・TODO生成あり) | なし(スケルトン・TODO生成あり) | ZT-01〜ZT-10で偽装コード・スケルトン・TODO・モックを構造的にブロック |
| コスト | 月額$20〜 + API課金 | トークン課金・使うほど増加 | ローカルLLM+AEM成長で使うほど減少 |
| データ保護 | コードをクラウドLLMに送信 | 全コードをClaude APIに送信 | デフォルトPrivate(ゼロ送信保証) |
Ecocycle 10フェーズ
aria ecocycle で要件定義からリリースまで全工程を自律実行。汎用AIツールがカバーする実装のみでなく全ライフサイクルを管理
要件定義・顧客旅程
RDRA要件 + カスタマージャーニー
ユーザーシナリオ・DDD
ユーザーストーリー + ドメインモデル
トレーサビリティ・Gherkin
要件追跡 + 受入シナリオ
テスト設計・TDD実装
CA 4層テスト + RED→GREEN→REFACTOR
品質ゲート・運用
ZT-01〜ZT-22クリア + Gitflow PR
75+自動チェック × フェーズ間出口ゲート
ファイル存在・YAML構造・相互参照・曖昧性スキャン。Test-First Must Gate: テストなき実装を構造的にブロック
5-Route Adaptive LLM Routing
タスク特性に応じて最適なLLMを自動選択。日常タスクの約80%をローカルLLMで処理しコストを構造的に削減
Local-First
日常タスクの約80%
Qwen3.5-35B
Japanese
日本語特化タスク
Swallow-70B
Long Context
大規模コード解析
Kimi
Cloud Premium
複雑な推論
Bedrock (Claude)
Batch
バッチ・一括生成
Qwen3.5-122B
aria-cli 統合バイナリ
Rust製の単一バイナリで CLI / MCP / HTTP の3モードを統合。30+コマンドをワンストップ提供
CLI モード
ターミナルから直接30+コマンドを実行
- • aria chat — AI対話、aria search — 知識検索
- • aria ecocycle — 10フェーズ管理、aria bdd/atdd — 品質ゲート
- • aria composer — 複数ファイルAI編集
MCP サーバーモード
aria serve --mcp でCursor等のIDEと統合
- • 9ツール(chat, search, check, knowledge等)
- • 5リソース(knowledge, rules, config)
- • 4プロンプト(architecture, review, test等)
HTTP サーバーモード
aria serve --http でREST APIを提供
- • RESTful API エンドポイント
- • WebSocket リアルタイム通信
- • AG-UI Protocol 対応
パフォーマンス実測値
< 100ms
起動時間
~50MB
メモリ使用量
< 200ms
検索速度(10,000文書)
10K+
req/sec 並行処理
料金プラン
Coming Soon
正式な料金プランは現在準備中です。リリース時にお知らせいたします。
Community
Coming Soon
Professional
Coming Soon
Enterprise
Coming Soon
導入効果
エンプラ実績ベースの開発品質
Aezisaiのエンプラ開発実績に基づく成功パターンが日々蓄積。汎用ツールでは到達不可能な精度で全工程を遂行する(ATDD Zero Tolerance ZT-01〜ZT-22 + BDD品質ゲート)
Ecocycle 10フェーズ
aria ecocycleで要件定義(RDRA)からリリースまで10フェーズを管理。汎用AIツールがカバーする実装のみでなく全工程を自律実行
データ主権の完全担保
デフォルトPrivateモードでコード・設計の外部送信を完全遮断。ローカル完結で日常タスクを処理
エフェメラルサンドボックスのゼロデイ防衛
タスクごとにVMを生成・完全破棄。ゼロデイ脆弱性の影響をVM単位で封じ込め、利用者限定の認証で不正アクセスを構造的に排除
経営陣・事業責任者の判断ポイント
競争優位性の確保
- • エンプラ実績駆動:Aezisaiの日々の開発実績が成功パターンとして蓄積、全ユーザーが即座に活用
- • 閉域独自AEM:ARIA Knowledge Architecture + Hebbian/STDPで経験知を自律進化させる独自モデル
- • エフェメラルサンドボックス:Firecracker MicroVMで破棄しつつSynapticSeedでナレッジ永続化
リスク軽減効果
- • 汎用LLM依存からの構造的脱却
- • デフォルトPrivateモードによるデータ主権担保
- • ATDD Zero Tolerance(ZT-01〜ZT-22)で偽装コード・スケルトン実装を構造的に排除
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5層シナプティック継承フローで経験を永続化。エンプラ実績から自律学習し、汎用LLMを超える認知基盤