「いま必要な文脈だけ」を抽出し、AIに届ける設計思想——それがコンテキストエンジニアリングです。
LLMの性能が成熟したいま、AIの価値を引き出すのは文脈の設計力です。
情報を詰め込むほど、AIの出力は不安定になる。的確な文脈を渡すことが、精度向上の鍵です。
情報量はトークンコストに直結。的確な文脈設計は、品質を保ちながらAI運用コストを抑えます。
属人的なプロンプトに頼らない。整理された文脈があれば、全員が高い精度でAIを使えます。
暗黙知が個人に留まったまま組織に浸透しない。属人性が高くなり、組織のAI活用も止まってしまう。
何でもAIに与えるほど出力は膨大になり、取捨選択にかえって時間がかかる。AIを使っているのに、作業効率が上がらない。
経験や判断基準がまだ少ないため、AIの出力をそのまま使ってしまいがち。品質にばらつきが生じ、安定しない。
個人の悩みは、放置すれば組織全体の損失になります。
仕様・ADR・Slack・PRがバラバラ
更新されず、古い情報が残る
情報が部署・個人の中に留まる
社内文脈を知らず一般論を返す
“現場で使えない”で停滞
Phennecは、この連鎖を断ち切ります。
Phennecの有無で、AIの体験は大きく変わります。
同じトラブルシューティングで、文脈なしAIとPhennecありAIの回答精度の差をご覧ください。
特定のLLMやツールに縛られない中立設計だから、どんな開発環境にも導入できます。
複数のデータソースを統合し、各AIエージェントに最適な文脈を届ける。
複数のデータソースをそのままAIに渡すと、コンテキストは肥大化・汚染しがち。Phennecが間に入り、必要な文脈だけを最適化して渡すことで、散在した知識を「現場で使えるスキル」へ昇華します。
社内ツールのデータをリアルタイムで同期し、AIが参照できる信頼できる情報源を構築。
意味を理解した上で、今のタスクに必要な情報だけを抽出。精度の高い文脈をAIに届けます。
Cursor・Claudeなど既存のAIツールへ、社内の知識を安全に接続します。
組織のノウハウをスキルとして整備し、チーム全体に配布。常に最新の状態で運用できます。
特定のLLM・ツール・クラウドに縛られない。最新モデルへいつでも差し替え可能です。
Cursor・Claude・Devinなど、今使っているツールをそのまま活かせます。
セキュリティ要件や社内ポリシーに合わせて設計できるため、導入時の不安を解消します。
各階層で人間が担うこととPhennecが担うことを明確に分担することで、AI駆動開発を組織全体で回せる状態を実現します。
既存のツールチェーンを活かし、中央集権的なアップデートと確実なバージョン管理を実現。
御社のAI活用の課題に合わせてお選びいただけます。
まずは御社のデータでPhennecによる変化を体感してみてください。
デモによる適用イメージを確認と、ブートキャンプでの自社データによる検証まで無償で体験できます。ブートキャンプは月4社限定です。
CursorやCopilotは「AIがコードを書くツール」です。PhennecはそれらのAIツールに「何を渡すか」を制御する基盤であり、競合ではなく組み合わせて使うものです。Phennecがあることで、CursorやCopilotの出力精度が上がります。
RAGは「質問に関連するドキュメントを検索して回答を生成する」仕組みです。PhennecはRAGの機能も持ちつつ、「いまのタスクに必要な文脈だけを構造化して渡す」という設計思想が異なります。RAGは検索精度が主眼ですが、Phennecはコンテキスト全体の最適化が主眼です。
PhennecはLLMと切り離した設計のため、Claude・GPT・Gemini・ローカルLLMなど、あらゆるモデルに対応しています。最新モデルへの乗り換えも自由で、特定ベンダーに囲い込まれるリスクがありません。
はい、対応しています。金融機関など高セキュリティ領域での導入実績があり、権限制御・監査ログ・ガードレールを標準で備えています。御社のセキュリティポリシーに合わせて設計しますので、まずはお気軽にご相談ください。
