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Alioth AI Platform™
Task分析からContext生成、AI Agent Codingまで
一つにつなぐ 閉域網AI開発プラットフォーム
Alioth AI Platform™は、Plannerが検証済みのContextを生成し、 Coderは検証されたContextのみに基づいてコードを生成することで、欠陥のないソフトウェア開発を実現します。
01 TASK定義 & 分析
開発対象資料の分析および要件を明確化し、機能単位に分割します。
02 設計 & Context生成
単一ソース（Single Source）に基づき、確定された仕様の3-Layer Contextを導出します。
03 Context伝達
PlannerとCoder間の規格化されたContext伝達により、AI幻覚（Hallucination）と不要なトークンを最小化します。
04 Agentic Coding
確定したContextに基づきコードプランニングを策定し、精密なソースコードを生成します。
05 回帰 & 検証ビルド
4段階の自律回帰およびビルドを実行し、エラー時はPlannerへフィードバックを自動反映します。
AI協業原則
PlannerとCoderの役割分離および有機的な連携
- Planner : 資料分析、要件の明確化、パート別Contextの確定
- Coder : 確定したContextに基づく精密なAgentic Coding
- Context契約 : PlannerとCoder間のContext規格化により、不要なトークンとAI幻覚を最小化
- 回帰ループ : 4段階の自律検証後、Plannerへフィードバックを自動反映
Context規格化
画面 1個 = パッケージ 1個 = マッピング 1個
- 共通Context : プロジェクト全体の共通アーキテクチャルールを定義
- 画面別Context : 画面1つに対する具体的な作業指示を確定
- 必須参照資料 : 不要なコードを排除し、必須資料の所在のみを案内
- エラー最小化 : 不要なContextを削減し、AIエラーとGPUコストを最小化
On-Premise & Open LLM
社内環境でのオープンソースLLM直接運用
- セキュリティ確保 : 外部ネットワークを完全遮断し、ソースコードの外部流出リスクを根本遮断
- マルチLLM切り替え : Gemma、Qwen、Chat OSS、Kimiなど社内Open LLMを搭載・運用
- ハーネスエンジニアリング : sLLM特化パイプラインと全区間Context圧縮で小型モデルの限界を克服
- 経済的なコスト : 使用量に基づくトークン課金のない構築型の経済性を実現
コア競争力
社内閉域網への直接導入によりセキュリティ流出リスクを根本遮断し、柔軟なオープンソース・マルチLLM体系でコストと性能を両立しました。
| 区分 | Alioth AI Platform | 外部クラウドAI |
|---|---|---|
| 配布方式 | 社内サーバー（On-Premise）直接設置 | クラウド型サービス（SaaS） |
| データ外部送信 | なし（完全内部閉域網で運用） | あり（外部クラウドサーバー送信が必須） |
| ソースコード流出リスク | リスク根本遮断（社内隔離） | 流出およびAI再学習への利用リスクが存在 |
| モデル構造 | マルチLLM切り替え（Gemma、Qwen等の選択・転換） | 単一商用モデルへの固定従属 |
| コスト構造 | 構築後無制限利用（使用量課金なし） | トークン・利用量従量制（コストが継続増加） |
| 金融セキュリティ基準 | ネットワーク分離規制およびセキュリティ審査に最適化 | 個別セキュリティ審査および規制例外承認が必要 |
| インターネット接続の要否 | 不要（完全オフライン稼働） | 常時外部インターネット接続が必須 |
サービスアーキテクチャ
企画・要件分析を専任するPlannerと、精密なエージェンティックコーディングを実行するCoderが有機的に連携し、欠陥のない開発パイプラインを完成させます。
Alioth Planner
ユーザー要件を分析し、確定したルールのみを厳選して標準規格Contextを生成します。
- 要件分析および画面・機能単位の単一ソース確定
- 不要な情報を排除した3-Layer Context生成
- プロジェクトアーキテクチャルール（Constitution）の事前注入
- 画面 1個 = パッケージ 1個単位の規格化された成果物伝達
Alioth Coder
検証されたContextをもとにsLLMの限界を克服し、高品質なソースコードを作成します。
- 作業細分化（Job Splitter）によるインテリジェント分割処理
- コンテキスト圧縮（Prompt Compactor）によるGPUリソース節約
- 社内標準ガイド（Knowledge Data）に基づく精密コーディング
- KISA・金融保安院基準によるセキュリティ自動点検（Quality Guard）
1. On-Premise & OpenSource LLM
社内ネットワークに独立したOpen LLMを搭載し、外部遮断とセキュリティを完璧に保証します。
2. 作業単位別の自動モデル切り替え
分析・企画やコーディングなど、詳細作業の難易度と特性に合わせて最適モデルへ自動転換します。
3. 新規モデルの柔軟な交換
新たに登場する最新オープンソースモデルを検証後、即時交換・適用できる柔軟な設計を提供します。
Alioth Planner コア機能
確定した内容のみをAIへ伝達してエラーとトークンコストを最小化し、協業と履歴を完璧に管理します。
確定内容のみAIへ伝達
確定した要件と仕様のみをAIの作業範囲に認可し、不要な試行と作業エラーを防止します。
単一真実の供給源
要件、画面定義、API仕様をPlannerで統合管理し、すべての成果物の整合性を維持します。
必須情報のみを圧縮
確定したルールと仕様のみを本文に含め、残りはファイル位置で案内してAIエラーとリソースを最小化します。
AI作業範囲の隔離
機能別のAIセッションが指定されたファイルのみを修正するよう制御し、他領域の意図しない変更を遮断します。
プロジェクトルールの事前注入
コーディング標準、アーキテクチャガイドなどプロジェクト基本原則をセッション初期からAIに厳格遵守させます。
作業結果の自動回帰
ビルドおよびテスト失敗時に結果を自動回帰し、再分析および補正コードを即座に反映します。
全プロセスの監査追跡
要件変更から確定、AIコード生成履歴まで、すべてのログを透明に保全し追跡します。
成果物の自動生成
作業結果をもとに機能一覧、WBS、メニュー構造図などプロジェクト公式成果物を自動作成します。
役割別の協業空間
PM、企画者、開発者、アナリストが単一ワークスペースで要件を検討し、フィードバックを共有します。
Alioth Coder コア機能
小型sLLM環境でも大規模作業を完遂できる圧縮技術と、金融機関レベルのセキュリティ品質検証を支援します。
作業のインテリジェント細分化
大規模な実装要件を、小型LLMが一度に高精度処理できる単位へ最適分割して作業します。
社内ナレッジ & ガイドの注入
社内標準フレームワークとBest Practiceサンプルコードを段階的に注入し、一貫したコード品質を保証します。
全区間コンテキスト圧縮
精密なプロンプト圧縮技術により、制限されたGPU環境でも長時間の連続作業と大型コード作成を支援します。
品質 & セキュリティ自動点検
生成コードのビルド確認およびKISA・金融保安院基準に準拠したセキュリティ脆弱性の事前点検を自動実行します。
コード変更履歴の管理
AIが作成したコードの詳細な修正プロセスとステップ別構成情報を完璧に記録・閲覧できます。
完全閉域網オフラインパッケージ
外部ネットワーク接続が遮断された閉域網環境のため、Self-contained VSIX拡張機能およびCLIパッケージを提供します。
2-Channel 開発インターフェース
IDE内での対話型開発用Extensionと、バックグラウンドでの大量一括作業用CLI環境を両方提供します。
3-Tier 安全承認制御
Allow / Deny / Askの3段階安全制御とともに、誤った変更を即座に戻すチェックポイントロールバックをサポートします。
大容量バッチ作業スケジューラ
退勤後の夜間時間帯に、大規模リファクタリング、テストケース生成、ビルド作業を無人で自動実行します。