株式会社イー・ビジネス、企業向けAI駆動開発ソリューション「Enterprise AIDD Solution」を提供開始

知識基盤整備と人・AIエージェント・成果物の統合管理を通じ、日本企業に適したAI駆動開発（AIDD）の導入・運用を支援

株式会社イー・ビジネス

2026年6月8日 15時26分

株式会社イー・ビジネス（以下、イー・ビジネス）は、企業向けAI駆動開発ソリューション「Enterprise AIDD Solution」の提供を開始します。

本ソリューションは、AIを個人利用の生産性向上ツールとして導入するのではなく、人・AIエージェント・成果物・判断履歴・承認プロセスを単一の運用フレームで統合管理できる運用基盤として設計されています。知識基盤整備サービス「eBase」とAIDD実行基盤「Light Forge」を中核とし、上流工程から下流工程までの業務文脈を維持したまま、実装・組織運用・継続的な改善までを一気通貫で支援します。

企業開発の現場で顕在化するAIDD活用の課題

生成AIやAIエージェント型ツールの活用は急速に広がっています。しかし、多くの企業では、AIは依然として担当者個人が利用する補助ツールとして位置づけられており、業務プロセスに組み込まれた組織的な活用には至っていません。

このため、AIが何を参照し、どのような判断に関与し、どこで人による確認が行われ、どの条件で承認されたのかといったプロセス全体を把握することが難しく、組織的な運用へ発展させにくいという課題があります。

日本のIT開発現場で求められているのは、単にAIの利用者を増やすことではありません。人・AIエージェント・成果物・承認といったプロセスを一体的に管理し、継続的に運用できる仕組みを構築することです。

上流・超上流工程までAIを使い倒す、それがAIDDの本質

いま企業がAIに期待しているのは、コード生成の効率化だけではありません。現状把握、RFPの明確化、要件整理、課題構造化、影響範囲分析、設計判断の支援など、後工程に大きな影響を及ぼす上流・超上流での支援価値が、より重視されるようになっています。

日本企業では、重要な知識がソースコードだけでなく、設計書、仕様書、会議記録、レビュー履歴、運用記録、申請資料、改修履歴など、さまざまな資料に分散しています。AIDDはこれらを構造化し、AIが業務判断に活用できる知識基盤として整えます。さらに上流業務を担うためのスキルを継続的に整備することが、AIDD実装の前提となります。

こうした前提のもと、イー・ビジネスは、知識基盤整備を担う「eBase」とAIDD実行基盤「Light Forge」を組み合わせることで、企業向けAIDDの実装・運用を支援します。

図3　eBase と Light Forge が両輪で支える、企業向けAIDD実装の全体像

eBaseがさまざまな資料を構造化してAI活用の前提となる知識基盤を整備し、Light Forgeが人・AIエージェント・成果物を統合管理しながら実行・運用・改善を支援します。両者の連携により、個別利用にとどまらない組織運用型のAIDDを実現します。

顧客課題に対する解決アプローチ

本ソリューションの特長は、機能を個別に並べるのではなく、顧客課題に対して「何を整え、どのように運用し、どの価値につなげるか」を一貫した考え方で示している点にあります。以下、代表的な課題を4つに整理してご紹介します。

課題 1　企業知識が散在し、AIが業務文脈を十分に理解できない
当社の対応：eBaseにより、文書・コード・履歴情報を構造化し、Knowledge GraphやOntology、MCP連携型の知識サービスとして再編し、AIが参照しやすい形へ整備します。AIが上流判断に必要な前提を参照できる状態を整備します。
期待される価値：AI出力の精度と再現性を高め、要件整理や影響分析に必要な前提精度の向上につなげます。

課題 2　AI活用が個人依存となり、組織能力として定着しにくい
当社の対応：Light Forgeにより、スキル、ルール、テンプレート、エージェント定義、実行条件を設定資産として管理します。担当者ごとの工夫を組織標準へ転換し、再利用可能な形で蓄積します。
期待される価値：属人化を抑え、誰が使っても一定水準で運用できる再現性のあるAIDD体制の構築につなげます。

課題 3　AIエージェントが正式な工程参加者として管理されていない
当社の対応：Light Forgeにより、タスク編成、ワークフロー設計、成果物状態管理、承認ゲートを統合します。AIエージェントに役割・権限・停止条件を設定し、人と同じ工程フレームの中で運用します。
期待される価値：AIを補助ツールのままにせず、説明可能性と責任の所在を備えた協働主体として組み込めます。

課題 4　PoCで終わり、導入後の改善が継続しない
当社の対応：レビュー結果、判断履歴、失敗パターンを知識基盤と設定資産へ還流し、知識とスキルの両面を継続的に更新します。
期待される価値：単発導入で終わらない、中長期的に成長するAIDD基盤の形成を支援します。