AI-Ready cloud
AI基盤ソリューション
納品した日が、価値のピークにならない基盤。
プロジェクトの活動そのものを、知識資産に変える。だから、使うほど賢くなる。
AWS基盤・CI/CDパイプライン・AnswerLoop を、ひとつのチームが設計から構築・引き渡し・運用伴走までまとめてご支援します。 AnswerLoop は、お客様がお使いの AI エージェントを接続し、問いに応じて AI が使い分けを行い、試行錯誤と意思決定を知識資産として蓄積・再利用できる、アンサーコミット独自の仕組みです。 3領域を別々のベンダーに分けず、繋がった状態でお渡しします。引き渡して終わりではなく、使うほど知見が貯まり、次の開発が速くなる状態をお届けします。
アプリが動く基盤と、AI が働く基盤を、ひとつのチームがまとめて設計・構築します。 従来の納品物は、引き渡した日が価値のピークで、以後は実物との乖離が進みます。
本製品は引き渡しが起点です。日々の調査・判断・試行錯誤が知識資産として自動的に蓄積・再利用され、時間が経つほど「聞けば分かる」精度が上がります。
こんなことが、起きていませんか
開発現場で実際に起きている8つの症状。いずれも「人の頑張り」では解決しません。仕組みが用意されていないことが原因だからです。
「AI に聞いても一般論しか返らない」
この案件の実物を見ていないから
「同じ原因を、別の人がまた調べている」
調査結果が個人のチャットに閉じているから
「AI が出した修正が、いつまでも本番に届かない」
反映経路が人手のままだから
「本番のログを見るのに、毎回申請が要る」
権限を配る／配らないの二択しかないから
「不具合が最終テストでまとめて出る」
工程の途中で品質を確認する手段がないから
「担当が代わると、また一から説明している」
経緯が人の記憶にしかないから
「半年前の設計書と、実物が食い違っている」
更新が人の善意に依存しているから
「使っていない時間もインフラ費用が出ていく」
止める仕組みを最初に入れていないから
なぜ、AI を入れても変わらないのか
症状の裏にあるのは、3つの断絶です。どれも「道具の性能」ではなく「環境の不足」。だからモデルを高性能なものに替えても解決しません。
AI が実物を見ていない
実行ログも、実データも、稼働中の構成も見ずに答えている。だから返ってくるのは、この案件の答えではなく一般論になる。
見る手段がない知見が個人に閉じる
調べたことも判断したことも、個人のチャット履歴に沈む。担当が変われば消え、次の人はまた同じところから調べ直す。
残す器がない出力が本番まで届かない
AI が書けるのは差分まで。動いて価値になるところまで運ぶ配管がなければ、出力はレビュー待ちのまま蒸発する。
運ぶ経路がないこの3つを個別に整備すると、繋ぎ込みだけで数か月が消えます。だからこそ、3領域をひとつのチームがまとめて設計・構築してお渡しします。
モデルを替えても、解決しません。
足りないのは AI の性能ではなく、AI が働くための環境です。
見る手段・残す器・運ぶ経路。この3つを製品として用意しました。
3領域がひとつの輪になって、回り続けます
「この案件の答え」と「過去の記録」が、次の実装と調査に返る。3領域すべてを、アンサーコミットが設計から構築・引き渡し・運用伴走まで一貫してご支援します。
- AWS 基盤アプリと AI が動く土台。AI が実物へ安全に到達する経路もこの層で設計。
- CI/CD パイプライン変更を検査して本番まで運ぶ。AI が出した差分も同じ検査を通って当日中に届く。
- AnswerLoop実行ログ・実データ・稼働構成を調べ、原因と対処を知見として残す。手元の AI に接続し、問いに応じて自動で動く、弊社独自の仕組み。
基盤だけでは AI は実物を見られず、パイプラインだけでは出力が資産になりません。AnswerLoop だけでは実物と繋がりません。3つが揃って初めて「使うほど賢くなる基盤」が成立します。
設計から運用伴走まで、3領域すべてを弊社が担当します
3領域 × 4フェーズ（設計／構築／テスト・引き渡し／運用伴走）の12マスすべてが弊社の担当です。お客様にお願いするのは、AWS アカウントのご開設と構成のご承認だけです。
AWS 基盤の設計・構築
アプリと AI が動く土台を、すべてコードで。
Terraform で全レイヤをコード化して構築します。① は ② ③ の土台です。AI が実物へ安全に到達するための経路も、この層であわせて設計します。
構成する主なレイヤ
設計で決めること
- 可用性の水準（多重化をどこまで行うか）
- セグメント分割と到達制御のルール
- データの分離方針（スキーマ・ユーザー）
- 停止・自動増減のポリシー／監視の閾値と通知先
CI/CD パイプラインの設計・構築
変更を検査し、本番まで自動で運ぶ経路を敷く。
アプリ着手前に敷設します。初日から本番反映が自動で通るので、AI が出した変更も同じ検査を通って当日中に届きます。検査 NG は差し戻し。通らないものはマージできません。
自動で通る経路
- 開発者 ＋ AI が差分を書く → GitHub で PR 作成
- 自動検査ゲート（整形・構文・ベストプラクティス・脆弱性）
- ビルド（イメージを2タグで push）→ ECS ローリング更新
- 進行と滞留を1画面で可視化・通知
設計で決めること
- 系統数とブランチ戦略
- 必須にする検査項目とその閾値
- デプロイ方式（ローリング／切り戻し）／通知先とイベントの粒度
AnswerLoop の設計・構築
実物を調べ、“この案件の答え”を残し続ける、弊社独自の仕組み。
よくある社内AIは「あらかじめ用意した文書を1回検索して答える」だけです。AnswerLoop は、AI が必要と判断するたびに実行ログ・実データ・稼働構成・過去の知見を何度でも引き直します（1調査あたり最大24手）。そして調査の結果は作業の副産物として自動的に残り、次の調査ですぐ引き当てられます。この「調べる → 残る → 次に効く」の輪が名前の由来です。
お客様の AI に接続し、使い分けは自動
AnswerLoop はお客様がすでにお使いの AI エージェント（手元の AI）に接続して動きます。開発者が専用ツールを新しく覚える必要はありません。問いの内容に応じて、「実物を調べるか、そのまま答えるか」を AI 自身が自動で判断し、必要なときだけ AnswerLoop の道具を呼び出します。
調査の入口
- 対話での調査 — 開発者が手元の AI にそのまま聞くと、必要なときだけ AI が AnswerLoop を呼び出す
AnswerLoop が自分で使う道具
答えが貯まる器（3層）
- 実行履歴 — 対象キー × 時刻で、いつ何を調べたかが引ける
- 報告書・ナレッジノート — 原因・対処・判断の本文
- 意味検索の索引 — 言い回しが違っても過去の知見に当たる
よくある社内AI・文書検索型との違い
「用意した文書を読ませる」のではなく、「この案件の実物を調べに行く」。ここが AI 開発を裏支えする中核であり、弊社ならではの設計です。
| 観点 | よくある社内AI・文書検索型 | AnswerLoop |
|---|---|---|
| 使い方 | 専用のチャットや画面を開いて質問する | 普段の AI エージェントに接続。問いに応じて AI が自動で使い分ける |
| 参照先 | あらかじめ用意した文書だけ | 文書に加えて、実行ログ・実データ・稼働構成・自動テスト結果 |
| 調べる回数 | 質問ごとに1回 | AI が必要と判断するたび何度でも（1調査あたり最大24手） |
| 調べる主体 | 固定の手順で機械的に検索 | AI が道具を選び、結果を見て次の手を決める |
| 情報の鮮度 | 索引を作った時点で止まる | 一次情報を都度参照するため、常に現在の状態 |
| 残るもの | 検索ログのみ | 原因・対処・判定が対象キーごとに蓄積され、次の調査に効く |
| 精度の推移 | 導入時から変わらない | 使うほど上がる |
知識の資産化、そして知見の再利用。
従来のインテグレーションとの決定的な違いです。
従来のインテグレーションが納品するのは「環境」です。私たちが納品するのは「環境 ＋ 知識資産」。プロジェクトの調査・判断・試行錯誤が消えずに残り、次の人がそれを使えます。同じ「AWS を構築する」でも、残るものが違います。
ログを追った、原因を切り分けた、ある方法を試して駄目だった——これまで請求書とともに消えていた活動が、検索できる資産として自動で残ります。書くのは人ではなく AI。だから、これまで続かなかったナレッジ共有が、今度は続きます。
一人が解いた原因は、次に同じ症状が出たとき調べる前に出てきます。担当が代わっても、ベンダーが代わっても、“この案件の答え” はお客様のアカウント内に残り続けます。関わる人数と期間が大きいほど、効きます。
| 観点 | 従来型のクラウドインテグレーション | AI-Ready cloud |
|---|---|---|
| 支援の範囲 | 基盤の構築まで。パイプラインや AI は別発注 | 基盤・パイプライン・AnswerLoop を一括でご支援 |
| 納品するもの | 構築された環境と設計ドキュメント | 環境 ＋ 変更を運ぶ経路 ＋ 知識資産（貯まる器） |
| 納品物の価値 | 引き渡し時が最大。以後は実物との乖離が進む | 引き渡しが起点。使うほど蓄積が増え価値が上がる |
| 案件の知見 | ベンダー側に蓄積される | お客様のアカウント内に資産として蓄積される |
| 調べた結果 | 個人のチャットに閉じ、再利用されない | 対象キーごとに残り、次の人が調べる前に出てくる |
| ドキュメント | 人が読む前提。更新は人の善意に依存 | AI が読む前提。記録は作業の副産物 |
| 引き渡し後 | 問い合わせ対応。詳しいのはベンダー | 実物を見て答えるのはお客様側の AI |
| 品質の担保 | テスト工程でまとめて確認 | 各工程で判定が出て、記録に残る |
| 内製化 | 手順書とレクチャー | コード・規約・知識資産が揃った状態で引き渡し |
従来型を否定するものではありません。「構築して引き渡す」だけでは埋まらない“活動を資産に変える”領域を、製品として埋めるご提案です。
知識資産が効く、3つの場面
「知識の資産化」と「知見の再利用」が、具体的にどこで違いを生むのか。私たちが製品の中心に置いている3つです。
納品した日が、価値のピークにならない
従来型の納品物
- 引き渡し日が価値のピーク
- 実物は変わり続けるのに、更新は人の善意に依存
- 半年で「読んでも分からない」状態に
本プロダクト
- 引き渡しが価値の起点
- 記録するのが人ではなく AI
- 蓄積が増えるほど回答の精度が上がる
ナレッジ共有が20年続かなかった理由は「書く人と得する人が違う」ことでした。AI がその非対称を壊します。
知見が、ベンダーではなくお客様に残る
従来型で起きること
- 一番詳しくなるのはベンダーの担当者
- 知見はベンダーの中に残り、別案件で再利用される
- 変更のたびに、同じベンダーに聞くしかない
本プロダクトで起きること
- 調査も判断もお客様の AWS アカウント内に記録
- 「なぜこの構成にしたか」まで残る
- 担当が代わっても、ベンダーが代わっても記録は残る
これは私たちにとって不利に見える設計です。それでも中心に置くのは、お客様が「聞かないと分からない」状態から抜けられることが、長期のプロジェクトで最も価値が大きいからです。囲い込みではなく、繰り返し選ばれることで成立させます。
内製化が、人の記憶に依存しなくなる
従来の内製化支援
- 手順書とレクチャー、質疑応答
- 覚えた人が異動すると、振り出しに戻る
- 「分かる人」を作ることがゴール
本プロダクトの引き渡し
- 人が覚えていなくても、聞けば答えが返る
- 「聞けば分かる状態」の維持がゴール
- その状態そのものを納品する
貯まるのを待たずに、初日から引ける。
蓄積型の仕組みは、立ち上がりの遅さが弱点です。AnswerLoop は、すでにお持ちの運用資産を初期在庫として取り込んでから開始できます。ゼロから貯め始めるのではなく、これまでの記録が引ける状態でお渡しします。
初期在庫として取り込むもの
- インシデント記録・ポストモーテム
- 障害チケットの調査経緯と対処
- 運用手順書の「詰まりどころ」
- 設計判断の記録（なぜその構成にしたか）
- 過去のテスト結果・不具合票
あえて取り込まないもの
- 仕様書・設計書そのもの
- チャットの生ログ
- 議事録・マニュアル
選別の基準は「なぜ最初はうまくいかなかったか」が書いてあるかの一点です。文書を手当たり次第に入れると、AnswerLoop は結局「用意した文書を検索するだけの仕組み」に近づきます。実物を調べに行くことが値打ちである以上、初期在庫も経緯のある記録に絞ります。取り込みの対象選別と変換は、構築の工程に含めてご支援します。
初期在庫は出発点であって、輪の代わりではありません。取り込んだ記録も、調査を回さなければいずれ実物とずれます。「初期在庫を積んでから、輪を回し始める」の二段構えでご提案します。
蓄積と再利用が、数字で見える。
CI/CD パイプラインの進行状況と、知見の蓄積・再利用の状況を1画面で見られるビジュアルダッシュボードが付属します。「本当に貯まっているか」「再利用されているか」を、印象ではなく数値で確認できます。
② CI/CD パイプライン
③ 知見の蓄積・再利用
よく参照される対象キー
※ 数値・項目は表示イメージです。指標はプロジェクトに合わせて調整します。
使うほど、賢くなる。
本番環境の鍵は、開発者に配りません。3領域の窓口は、ひとつにまとめます。個別調達ではなく、繋がった状態でお渡しします。状況が見えるダッシュボードも、あわせてご用意します。
導入後、現場では何が起きるのか
開発者が新しく覚える操作はありません。普段どおり AI に聞き、普段どおり PR を出すだけです。
活用シーン① 開発フェーズの1日
普段どおりの操作のまま、記録が自動的に残っていく
- 09:00前日までの調査記録を確認する原因の見立てと対処が知見として残っている。人は優先順位を決めるだけ
- 10:00手元の AI で実装するプロジェクトの規約を読んだ AI が、この案件の書き方・命名で書く
- 11:00想定と違う挙動 → その場で調査を依頼する実行ログと実データを見て原因を返す。調査結果は自動的に知見として記録される
- 14:00PR を出す整形・構文・ベストプラクティス・脆弱性の自動検査。通れば本番まで自動で反映
- 16:00ダッシュボードで状況を確認するどこまで進み、どこで滞留しているか、知見はどれだけ貯まり参照されているか
- 22:00開発環境が自動で停止する翌朝の起動まで課金されない。続けたい日はチャットからスキップ
活用シーン② 障害対応・運用フェーズ
「昨日15時ごろ、受注登録が失敗した」から始まる調査
所要時間の目安：権限申請・ログ取得・DB 確認で数時間 → 数分〜数十分。ただし短縮そのものより、「調べた結果が次の人に残る」ことが本質的な価値です。
活用シーン③ プロジェクトの節目
人と時間が動くときに、最も効きます
効果は、関わる人数と期間に比例します。複数年・複数チームの基幹システム構築で最も効果が出ます。逆に、数人・数か月で終わる案件では効果は限定的です。
領域別の提供機能
機能の有効化は段階的に行えます。① 基盤と ② パイプラインから始め、運用が回り始めてから ③ AnswerLoop を有効化する進め方も可能です。
| ① AWS 基盤 | ネットワーク・実行基盤・データベース・配信・認証・監視・バックアップ・証跡 |
|---|---|
| ② パイプライン | 自動ビルド／自動デプロイ／PR 時の自動検査（整形・構文・ベスプラ・脆弱性）／進行と滞留の可視化 |
| ③ AnswerLoop | 実物への到達（ログ・データ・構成・自動テスト）／道具を選びながらの多段調査／低リスクな修正案の提出 |
| ③ 知見ストア | 原因・対処・判定の記録／意味検索／対象別の履歴／参照率の計測 |
| ダッシュボード | CI/CD の進行・滞留・デプロイ頻度・検査通過率／知見の蓄積件数・参照率（再利用率）・対象キー別のホットスポットを1画面で可視化 |
| 運用 | チャットからの起動・停止／基盤の自己診断／日次のコスト報告／アラート通知 |
| セキュリティ | 権限のロール集約／本番は読み取り専用／秘密情報の自動マスキング／監査ログ／実行量の上限 |
| コスト最適化 | 時間帯による自動停止／需要に応じた自動増減／低頻度処理のサーバレス化／費目の実測と見直し |
3つの提供パターン
いずれのパターンでも3領域すべてをご支援します。上位への移行を前提に設計するため、作り直しは発生しません。
| 項目 | トライアル | 中〜小規模 | 大規模 |
|---|---|---|---|
| 想定プロジェクト規模 | 1〜10 人月 | 5〜50 人月 | 50 人月〜 |
| 目的 | 効果の確認 | 開発から本番までの定着 | 複数ドメインの長期運用 |
| 対象環境 | 開発1環境 | 開発 ＋ 本番 | 複数環境・複数ドメイン |
| ② デリバリー経路 | 1〜2 系統 | 3〜5 系統 | 5 系統以上 |
| ① 可用性 | 単一構成 | 本番のみ多重化 | 多重化・災害対策の検討 |
| ③ 可視化・チャット運用 | — | 標準 | 標準 |
| ③ 修正案の自動提出 | — | 任意 | 標準 |
| 構築期間の目安 | 1〜2 か月 | 2〜4 か月 | 4 か月〜 |
ご相談から運用開始まで
- 01
ご説明とデモ 60分
動いている画面と AnswerLoop の調査デモをご覧いただきます。ご準備は不要です。
- 02
現状のヒアリング 90分程度
既存の構成・体制・お困りごとを伺い、どのパターンから入るのが効果的かをご提案します。
- 03
ご提案とお見積り 2週間程度
3領域それぞれの導入範囲・体制・スケジュール・費用を具体化してご提示します。
- 04
設計・構築と接続テスト 1〜4か月
基盤・パイプライン・AnswerLoop を設計から構築し、繋がって動くところまで確認します。この工程で既存の運用資産を選別し、初期在庫として取り込みます。
- 05
引き渡しと運用伴走 継続
コードと権限をお渡しします。初期在庫が入った状態から始まり、日々の調査が積み重なって精度が上がっていきます。
提供仕様と前提
固有の制約（既存 IdP・オンプレミス接続・特定リージョン要件など）がある場合は、構成を差し替えてご提案します。
| クラウド | AWS（対象リージョンで生成 AI サービスが利用可能なこと） |
|---|---|
| ソース管理 | GitHub（他サービスは個別にご相談） |
| アプリケーション | コンテナで動作すること（Web／API） |
| AI エージェント | お客様がお使いのエージェントに接続（ツール接続に対応したもの）。特定の製品には縛られません |
| 推論の実行場所 | お客様の AWS アカウント内。データは外部に出ず、学習にも使われない |
| 納品形式 | Terraform コード一式・パイプライン定義・規約文書・運用手順書・ダッシュボード |
| 所有権 | 構築物とコードはお客様に帰属 |
| 範囲外（別途相談） | 業務アプリケーション本体の開発／既存システムからのデータ移行 |
| AWS 利用料・推論費 | お客様のアカウントへ直接課金（従量） |
よくあるご質問
3領域のうち一部だけ頼めますか
AI が勝手に本番環境を変えてしまいませんか
社内のコードやデータが外部に出ませんか
開発の途中からでも導入できますか
開発者の作業のやり方は変わりますか
いま使っている AI エージェントをそのまま使えますか
技術仕様（参考）
お客様の AWS アカウント内に Terraform で構築します。AI に何を渡し、何を渡さないかは、設定ではなく設計で決めています。
基盤・実行
- Terraform（層ごとに独立した state）
- ECS ＋ Auto Scaling（サーバ保守なし・需要に応じて増減）
- Aurora（スキーマ分離で運用点数とコストを抑制）
- 接続層でフェイルオーバを確保
- CloudFront ＋ WAF（入口で到達制御）
- Cognito（標準認証に MFA を追加）
CI/CD・AnswerLoop の実装
- CodePipeline → CodeBuild → ECS（AWS 内で完結・個人の鍵が不要）
- Amazon Bedrock（IAM 認可でアカウント外に出ない）
- Knowledge Base（常時課金なしの意味検索）
- 実行履歴は対象キー × 時刻で範囲検索
安全性の実装
- すべて IAM ロール。開発者にアクセスキーを配布しない
- 変更は開発環境のみ／本番は読み取り専用に固定
- Bedrock Guardrails で個人情報・シークレットをマスク
- 修正提案は許可リポジトリ／許可コマンド／固定ブランチの多重ゲート
- トークン・ループ回数の上限、依頼者ごとの同時実行スロット
- 推論エラー・ガードレール発動をメトリクス化してアラーム通知
| ネットワーク | VPC ／ 4セグメント × 2アベイラビリティゾーン。データ層はインターネット経路なし |
|---|---|
| 公開経路 | Route 53 → CloudFront ＋ WAF → ALB → ECS（Web／API） |
| データ層 | Aurora ／ ElastiCache |
| 周辺 | Cognito（認証）／ SES（メール）／ S3（ログ・成果物）／ ECR ／ CloudWatch ／ Backup |
回り道が、次の人の近道になる。
うまくいったやり方だけでなく、試して駄目だった方法が残る。
それが、活動を資産に変える——時間とともに価値が増えるということです。
まずは、動いている画面をご覧ください。
ご説明とデモは60分・ご準備不要です。3領域のどこからでもご相談を承ります。