【AIエージェントの真価を引き出す「コンテキスト・エンジニアリング」基盤】アイスリーデザイン、チーム向けAI OS「Phennec（フェネック）」のクローズドベータ版を公開

〜CursorやDevinに社内知識を同期し、現行システムの“見える化”と開発自動化を加速〜

株式会社アイスリーデザイン

2026年3月9日 12時00分

株式会社アイスリーデザイン（本社：東京都港区、代表取締役：芝陽一郎、以下アイスリーデザイン）は、AIエージェントとビジネスシステムの間に立ち、最適なコンテキストを動的に提供・管理するコンテキスト・エンジニアリング・プラットフォーム「Phennec（フェネック）」のクローズドベータ版を公開しました。

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本サービスは、アイスリーデザインが培ってきたDX支援の知見とアジャイル開発体制を活かし、GitLab、GitHub、Notion、Slack、Google Drive、Backlogといった社内の分散したデータソースを統合。Cursor、GitHub Copilot、Devin、Claude といった主要なAIコーディング支援ツールやAIエージェントと連携することで、システム開発現場におけるAI活用の精度と生産性を劇的に向上させます。

■背景・課題：LLMの制約を打破する「コンテキスト設計」の重要性

LLM（大規模言語モデル）は、仕様書作成など非構造化データの生成に優れていますが、単体では「コンテキスト維持の難しさ」「入力できる情報量の制限」「知識のリアルタイム更新ができない」といった技術的制約があります。

現在、AIエージェント側では会話履歴の要約やRAG（検索拡張生成）などの工夫がなされていますが、依然として「AIにどのような情報を、どう与えるか」というコンテキスト設計（Context Engineering）自体が成果を左右する状況にあります。特にシステム開発の現場では、情報が各ツールに分散しており、AIが最新の仕様や設計意図を正しく把握できないことが、自律的な業務自動化の大きな障壁となっていました。

■プロジェクトの概要：「AIエージェントにとって最高の同僚になる」ための実行基盤

本プロジェクトでは、AIエージェントが人間と同等以上の成果を出すために必要な情報を整理・最適化して提供する「コンテキスト・エンジニアリング・レイヤー」としてPhennecを構築しました。

マルチソース・コンテキスト統合：GitLab、Google Drive、Notion、Backlog等のデータを自動で最新状態に同期し、AIエージェントにとっての「信頼できる情報源」を構築します。
セマンティック検索とRAGの最適化：意味理解に基づいた高度な検索により、膨大なデータの中からAIエージェントが「今、そのタスクで必要としている情報」を抽出します。
MCP（Model Context Protocol）対応：最新の標準プロトコルに対応した「MCPプロキシ」機能を備え、CursorやDevinといった外部AIツールから社内知識へシームレスにアクセス可能です。
集中コントロールパネル：どのデータがAIに参照されているかを可視化し、チームごとの権限や検索設定を柔軟にカスタマイズできます。

■成果と今後の展望（開発現場での利用シーン）

Phennecを導入することで、システム開発のライフサイクルにおける以下の重要シーンで劇的な効率化を実現します。

現行システムの見える化（引き継ぎ・モダナイゼーション検討）：
ドキュメントが不足しブラックボックス化した既存システムのコードや、過去の議論ログをPhennecで統合。AIがこれらを横断的に解析することで、仕様の把握やモダナイゼーション時の影響範囲調査の工数を大幅に削減します。
AIエージェントによる開発自動化：
Devin等の自律型エージェントやCursorに対し、プロジェクト固有のルールや過去の修正経緯をリアルタイムで供給。AIが「文脈を知らない」ことによる誤生成を防ぎ、即戦力としての活用を可能にします。
オンボーディングとナレッジ共有の高速化：
新規参加メンバーがAIに質問するだけで、過去のIssueや仕様書から正確な回答を得られる環境を構築。チームの立ち上がりを加速させます。

アイスリーデザインは今後、Phennecを「AI時代のナレッジ・インフラ」として進化させ、企業の知的資産をAIが最大限に活用できる社会の実現を目指します。