Phixi株式会社

AI への取り組み

phixiはAIを「使うツール」としてではなく、「組織を動かす仕組み」として位置づけています。 開発・運用・セキュリティ・情報収集の各領域でAIを活用し、 小さなチームでも質と速度を両立できる体制を構築しています。

AI を統治する仕組み

AI に任せる範囲を広げるほど、AI が守るべきルールと、それを確かめる仕組みが要ります。 phixi では国の三権分立にならって役割を分け、最後は人が承認します。

ルールを作る

AI の開発・運用で守るべきルールを記録する。ルールの追加や変更は提案として出す。

判定する

提案やルールがルールの形式と整合しているかを機械的に判定する。

監査する

すべての開発環境がルールを守っているかを定期的に調べ、違反を知らせる。

ルールの変更は、人が承認しない限り成立しない

それぞれが別の資格情報で動き、自分自身を監査しない

自律的な開発・運用体制

AIエージェントが開発の多くを担う

コードレビュー・テスト・デプロイ・監視・ドキュメント更新など、開発・運用の多くをAIエージェントが自律的に担います。人間は設計の方針決定と最終承認に集中します。このアプローチにより、小さなチームでも複数プロダクトを並行して維持・改善できます。

  • コードレビューと品質チェックの自動化
  • テスト作成・実行・報告の自動化
  • デプロイパイプラインの自律管理
  • 異常検知と障害対応の一次自動化

AI統治の仕組み(三権分立)

ルールを作る・監査する・判定するを分離

AIを使う組織には、AIが誤った判断をしないための仕組みが必要です。phixiでは「ルールを作る」「ルール違反を監査する」「最終的に判定する」を別々の機能として分離した体制でAIを管理しています。1つの機能に権限が集中しない設計は、AI時代の組織ガバナンスの基本だと考えています。

  • AIの行動規範を明文化したルールセット
  • AIの判断・行動を独立した仕組みで監査
  • 重要な変更・判断の最終承認は人間が行う
  • ルール違反の自動検出と記録

AI によるセキュリティテスト(Purple Team)

攻撃者視点のAIが自社サービスを常時テスト

自社サービスの脆弱性を事前に発見するため、攻撃者の視点を持つAIが継続的にテストを行います。「防御するAI」と「攻撃するAI」の両方を自社内で運用することで、リリース前・リリース後を問わず、セキュリティ水準を維持します。

  • 認証・認可の抜け穴の継続的なテスト
  • インジェクション攻撃への耐性確認
  • 外部からの不正操作パターンの検証
  • 発見した問題の自動記録と優先度付け

トレンド・市場情報の継続収集

世界の情報をAIが集めて判断材料にする

技術トレンド・市場動向・競合情報をAIが継続的に収集し、構造化した形で蓄積しています。この情報は、受託開発でのAI活用提案、自社プロダクトのアイデア評価、技術選定の根拠として活用しています。人手でのリサーチに費やしていた時間をAIが代替します。

  • 国内外の技術トレンドの定期収集
  • 競合サービスの動向モニタリング
  • 業界ニュースの自動要約と分類
  • 収集情報をアイデア評価に自動反映

AI活用における方針

AIを活用しながら、以下の方針を守ります

誇張しない

「世界初」「No.1」などの根拠のない表現は使いません。AI活用の効果は、確認できる事実の範囲でお伝えします。

人間の判断を残す

自動化できる範囲を広げつつ、重要な意思決定は人間が行う設計を維持します。AIへの過度な依存を避けます。

仕組みで統治する

AIの動作を人間の注意力に依存させません。ルールと監査の仕組みを持ち、問題を自動で検出できる体制を維持します。

お客様への活用

自社内で構築してきたAI活用の知見は、お客様の業務・システム開発にも活かせます。 「AIをどこに使えばいいか分からない」「導入したが効果が出ていない」といったご相談も承ります。 外向けに提案するだけでなく、自社で実際に運用してきた経験をもとにお話しします。

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AI活用についてご相談ください

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