ビジネス要件

ARIAが解決するビジネス課題と要件を詳しく説明します

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）

high

ARIA Knowledge Architecture + Hebbian/STDP学習により閉域で独自モデルを育成。使うほど精度が向上する経験駆動型の自律進化

測定指標

  • 独自AEMの精度が継続的に向上する
  • エンプラ開発特化の経験データにより汎用ツー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

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

2

閉域独自AEM（Adaptive Experience Model）

ARIA Knowledge Architecture + Hebbian/STDP学習により閉域で独自モデルを育成。使うほど精度が向上する経験駆動型の自律進化

3

CLI-First 30+コマンド

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

4

エフェメラルサンドボックス × データ永続化

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

5

Ecocycle 10フェーズ — 要件からリリースまで

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

機能フロー図

ARIA 機能フロー

1

情報入力・収集

現場での作業実行、意思決定プロセス、結果データを自動収集

メール・チャット会議録音業務システム連携
2

知識解析・抽出

AIが経験データから判断パターン、成功要因、暗黙知を抽出・構造化

自然言語処理パターン認識知識グラフ生成
3

知識統合・蓄積

3層記憶システムで段階的に保存し、組織知として統合・体系化

短期記憶層準長期記憶層長期記憶層
4

支援・推奨

状況に応じて最適な判断支援、提案、ガイダンスを提供

リアルタイム提案ベストプラクティス推奨リスク警告

継続的学習・改善サイクル

各ステップで収集・生成されたデータは継続的に分析され、システム全体の精度と効率が自動的に向上していきます。人間のフィードバックとAIの学習が組み合わさることで、組織固有の最適化が実現されます。

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。

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Coming Soon

Professional

Coming Soon

Enterprise

Coming Soon

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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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