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

high

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

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

high

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

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

high

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

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

high

aria 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

high

Firecracker 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

high

aria 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

1

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

2

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

3

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

4

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

5

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

6

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

1

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

FIDO2 / DID認証エフェメラルMicroVMゼロトラスト
2

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

自然言語入力6層皮質パイプライン動的ルート選択
3

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

Tantivy全文検索Hebbian連想ブースト5-Route LLMルーティング
4

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

自律的タスク実行ATDD Zero Tolerance構造的品質保証
5

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

成果物レビュー判断根拠の透明化即時フィードバック反映
6

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

STDP学習・重み更新UpFlow卒業ルールDownFlow組織知伝播

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

1
個人の暗黙知・ノウハウが属人化し、退職と共に消失
2
要件定義・設計・実装・テストに複数SI/ベンダーが必要
3
新メンバーの立ち上げに数ヶ月の引き継ぎ期間が発生
4
機密データの外部送信リスクで閉域環境のAI活用が困難

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

1
5層シナプティック構造体に組織知を永続保持・自動継承
2
1人のバーチャルSIとして全工程を24/365で遂行
3
Self-Learning Patternsの自動卒業で即座に組織横断展開
4
デバイスローカル閉域モード(ゼロ送信保証)でデータ主権を完全担保

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Cursorclaude codearia 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

Phase 0-1

要件定義・顧客旅程

RDRA要件 + カスタマージャーニー

Phase 2-3

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

Phase 4-5

トレーサビリティ・Gherkin

要件追跡 + 受入シナリオ

Phase 6-7

テスト設計・TDD実装

CA 4層テスト + RED→GREEN→REFACTOR

Phase 8-9

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

Route 1
~80%

Local-First

日常タスクの約80%

Qwen3.5-35B

Route 2

Japanese

日本語特化タスク

Swallow-70B

Route 3

Long Context

大規模コード解析

Kimi

Route 4

Cloud Premium

複雑な推論

Bedrock (Claude)

Route 5

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

継続的に向上

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)

全ライフサイクル自動化

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

ゼロ送信保証

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

ハードウェアレベル分離

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