AI AGENT × LLMOPS
AIエージェント開発基盤・LLMOps 導入支援
エンタープライズの開発組織に、AIを定着させる
「AI で開発を加速したい」一方、「チーム全体のリードタイムが変わらない」「現場に定着しない」「ROI が経営に説明できない」「セキュリティ・規制対応との両立が見えない」──エンタープライズの開発組織を率いるマネージャーは、これらの壁に同時に直面しています。
AI エージェントは「ツールを入れるだけ」では組織に根付きません。速度・定着・測定・統制──4 つの軸を一気通貫で設計してはじめて、個人の試行錯誤がチームの標準プロセスに、AI 活用が組織の競争力に変わります。
ZYYX は GitLab Select & Professional Services Partner として、12 年の DevSecOps 運用経験と大手企業の開発組織変革実績に基づき、AI エージェント開発基盤の導入から、定着・効果測定・ガバナンス担保までを一気通貫で伴走します。
4 METHODS
エンタープライズを変革する、4 つのメソッド
御社の課題の構造に合わせた 4 つの手法で、組織の変革成果に結びつけます。
速度
AI を入れても、
チーム全体が速くならない
個人は速くなったが、工程間の引き継ぎ・待ち時間でリードタイムが詰まる
マルチエージェント × ハーネスエンジニアリング
複数 AI が工程をつなぎ、フィードフォワード+センサー制御で品質も担保
チーム全体の
リードタイムが短縮
30〜80% の工数削減を実証。ハンドオフ待ち時間がほぼゼロに
定着
AI 活用が、
組織に定着しない
一部メンバーの試行錯誤で止まり、チームの標準プロセスにならない
ユースケース策定 × ハンズオン伴走 × スキル設計
実業務に即した活用手順書・プロンプト集を整備、オンサイトで定着支援
AI 活用が
組織の標準プロセスに
個人の試行錯誤がチームの資産に。横展開可能なテンプレート化
測定
AI 導入の効果が、
経営に見えない
ROI を問われて答えられない、投資判断の根拠が作れない
4+1 視点の
効果測定フレームワーク
生産性・品質・時間効率・満足度+定性的観測。グッドハートの法則を排除した設計
投資対効果が
数値で見える
経営層への説明責任と現場の納得感を両立。Before/After で意思決定が変わる
統制
ガバナンス・
セキュリティを担保できない
AI 生成コードの責任所在・規制対応・閉域網要件・コスト統制が設計できない
LLMOps 運用設計
モデル評価・監視・プロンプト/スキルのバージョン管理・コスト統制・監査ログ・SAST 連携
ガバナンスを担保
しながら、速度向上
Self-Hosted・閉域網要件にも対応。セキュリティと開発速度のトレードオフを解消
WHY ZYYX
ZYYXが選ばれる理由
独自の効果測定フレームワークを持っている
4+1 視点(生産性・品質・時間効率・満足度+定性的観測)の効果測定フレームワークで、定量・定性の両面から AI 導入の価値を可視化します。
DORA メトリクスをベースに、AI 提案コード採用率・リワーク時間・本番障害件数・エンジニア NPS など、組織の健全性を損なわない 20 以上の指標を設計し、経営層への説明責任を果たせる形にします。
「試した」を「使いこなす」に転換できる
個人の試行錯誤をチームの標準プロセスに昇華させる仕組み化が、ZYYX の伴走支援の核です。
ユースケース別の活用手順書・プロンプト集を作成し、ハンズオン形式の実業務適用、定例 MTG での課題解決をワンサイクルで提供。1 チームから始めて、組織全体への横展開まで設計します。
エンタープライズの複雑要件に対応できる
GitLab Select & Professional Services Partner として、12 年の DevSecOps 運用経験と大手企業の開発組織変革実績を持ちます。
Self-Hosted・エアギャップ・国内リージョン完結構成、Docker MCP Toolkit や Sandboxes を活用した安全な実行環境構築まで、エンタープライズの厳格な要件に一気通貫で対応できます。
ハーネスエンジニアリングを実装できる
2016 年から自社の受託開発で GitLab を活用し、現在 160 名規模で日常使用。だからこそ、ハーネスエンジニアリング(フィードフォワード制御+センサー制御)の実装の勘所を、座学ではなく現場の実体験として伝えられます。
「どのフローから始めるか」「スキルをどう設計するか」「セキュリティスキャンをどのタイミングで挟むか」── 抽象論ではなく、御社の業務に即した実装設計まで踏み込みます。
METHODOLOGY
AI を「組織で使いこなす」ための、設計思想
AI エージェントが自律的に、かつ組織のルールに従って動けるよう、制御機構(ハーネス)を設計・改善する考え方。エージェントは「モデル+ハーネス」で構成されると整理されており、モデルの良し悪しではなく、その周りにある制御の仕組みをいかに設計するかが成否を分けます。
フィードフォワード制御
─ 正しい方向を、先に示す
エージェントが動く前に、組織固有のルールや判断基準を AI に事前に教えておく仕組み。汎用 AI を「自社専用のエージェント」に変えるための核となる設計です。
- スキル設計:コーディング規約・レビュー観点・セキュリティ要件を Markdown 化(
SKILL.md) - モデル非依存:Claude / Codex / Gemini など、どのモデルでも一貫した出力を実現
- 乗り換え耐性:新しいモデルに切り替えてもスキルを継承
センサー・フィードバック制御
─ 出力を、自動で検査する
エージェントが出力した結果を自動でチェックし、修正するフィードバックループ。AI が書いたコードを「無検査で本番に通す」のではなく、品質・セキュリティを担保する自動関門を設計します。
- 自動テスト・CI:パイプラインでテスト・ビルドを自動実行
- SAST / セキュリティスキャン:脆弱性検出と偽陽性の自動排除
- 承認モーダル:人間の意思決定が必要な箇所で必ず停止し、責任所在を明確化
人間の役割は「コードを書く量を増やすこと」から、「ハーネスを設計・改善し、エージェントを正しい方向に舵取りすること」へ移っていきます。
これが、AI 投資の効果を最大化する組織変革の本質です。
SUPPORT PROCESS
支援内容
STEP 1
現状アセスメント
開発プロセスと技術スタックの現状を、定量・定性で把握する
開発プロセス・ツール構成・セキュリティ要件・チーム体制をヒアリングし、AI 導入の優先課題と効果が見込める領域を特定します。Self-Hosted / 閉域網など環境制約条件も整理し、現実的な導入ロードマップの土台を作ります。
STEP 2
導入教育・ハンズオン
基本機能を、現場で使える形で身につける
Agentic Chat・Code Suggestions・Code Review などの基本機能説明、機能デモンストレーション、ハンズオン実習を実施。Q&A・トラブルシューティング対応も含め、教育資料・マニュアル・録画データを御社の資産として残します。
STEP 3
ユースケース策定・手順書化
「試した」を「使いこなす」に変える、運用設計
御社の実業務に即したユースケース(不具合のコード調査・修正、コードからドキュメント逆生成、コードレビュー効率化など)を策定し、ユースケース別の活用手順書・プロンプト集を作成。汎用的なベストプラクティスではなく、現場で機能する形に落とし込みます。
STEP 4
実業務適用・定着伴走
ペアプログラミング形式で、現場に根付かせる
ペアプログラミング形式での実業務適用支援(オンサイト対応可)、定例 MTG による課題解決と利用状況の改善提案を継続的に行い、個人の試行錯誤をチームの標準プロセスに昇華させます。LLMOps の運用設計(プロンプト管理・バージョン管理・モデル切替設計)もこのフェーズで整備します。
STEP 5
効果測定・横展開準備
4+1 視点で投資対効果を可視化し、組織展開の準備をする
生産性・品質・時間効率・満足度+定性的観測の 4+1 視点で効果を測定。Before / After の定量・定性データを揃え、経営層への説明責任を果たせるレポートを作成します。確立された手法とテンプレートを活用し、他部門・他プロジェクトへの横展開準備までを支援します。
CASE STUDY
導入実績
CASE — 製造業・重工業向け
レガシーコードベースへのAI導入と開発プロセス変革
設計書のないレガシーコードベースにAIを導入。ドキュメント逆生成からユースケース設計・オンサイト伴走まで一気通貫で支援。ドキュメント整備工数を大幅に削減し、開発チームのAI活用を標準プロセスとして定着させました。
※詳細は商談時にご説明します。
CASE — 規制業界 大手企業様
セキュリティ要件・ガバナンスの厳格な業界での AI 導入実績
金融・医療機器・自動車・重工業など、高いセキュリティ基準と複雑な組織構造を持つ大手企業において、Self-Hosted・閉域網環境を含む AI 開発基盤の導入を支援。GitLab Select & Professional Services Partner として、エンタープライズ要件への対応実績を積み重ねています。
※具体的な業界・規模・成果数値は商談時にご説明します。
EXPERTS
プロダクト特化の専門領域
主要 DevOps プロダクトの導入・運用に特化したエキスパートサービスを別サイトでご案内しています。
FAQ
よくあるご質問
AI導入の効果をどう測りますか?
ZYYX独自の4+1視点(生産性・品質・時間効率・満足度+定性的観測)の効果測定フレームワークで、定量・定性の両面から評価します。DORAメトリクスをベースに、AI提案コード採用率・リワーク時間・本番障害件数・エンジニアNPSなど20以上の指標を設計。「測定が監視にならない」設計で、現場の納得感と経営層への説明責任を両立します。
特定のAIツールに縛られますか?
縛られません。御社の環境・セキュリティ要件・予算に合わせて最適なツール構成を提案します。GitLab Duo・Claude Code・Devin・各種LLMなど複数の選択肢から、ユースケースに応じて組み合わせます。
ソースコードをクラウドに出せない環境でも対応できますか?
対応できます。Self-Hosted・エアギャップ・国内リージョン完結構成での導入実績があります。金融・製造・重工業など、セキュリティ要件の厳格な業界での支援経験を活かし、御社の制約条件に合わせた構成を設計します。
どのくらいの期間・体制で支援しますか?
短期パッケージ(1ヶ月程度・70時間目安)から中長期の伴走(3〜6ヶ月)まで対応します。1チーム・1プロジェクトからの小規模PoC支援も可能です。
PoCで終わらず、組織に定着させるためのアプローチは?
「試した」を「使いこなす」に転換するため、ユースケース別の活用手順書・プロンプト集を作成し、ペアプログラミング形式での実業務への適用支援、定例MTGによる課題解決を行います。個人の試行錯誤をチームの標準プロセスに昇華させる仕組み化が、当社の伴走支援の核です。
避けるべきアンチパターンはありますか?
5つあります。①コード行数・PR数で測る、②個人の生産性を比較する、③短期的な速度のみを追求、④AI生成コードの品質を検証しない、⑤測定結果を人事評価に直結。これらは短期的に数値を改善できても、組織の健全性と長期的な生産性を損ないます。当社の伴走支援は、これらのアンチパターンを排除した設計を前提とします。
他社のAI導入支援と何が違いますか?
3点あります。第一に、ツール導入で終わらず、ZYYX独自の4+1視点効果測定フレームワークで投資対効果を可視化します。第二に、GitLab Select & Professional Services Partner として、Self-Hosted・エアギャップ環境など複雑なエンタープライズ要件に対応できます。第三に、12年のGitLab運用経験と大手企業の開発組織変革実績に基づく、現場の実践知をそのまま提供します。
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