開発現場の3大課題
膨大なドキュメント作成
要件定義から設計、テスト仕様書まで、すべての作成と修正に莫大な時間がかかり、仕様変更のたびに仕様書とコードのズレによる手戻りが発生します。
品質のばらつきと属人化
仕様書を書けるメンバーが限られ、一部の担当者に負担が集中。属人化によりプロジェクト全体の品質にばらつきが生じます。
汎用AI活用の限界
通常の汎用AIツールでは、自社プロジェクト固有のルールやコード構成・設計規約・過去の設計を理解できず、実用的な成果物が得られません。
MAGの解決アプローチ
仕様・コードの自動生成
全工程のドキュメント・ソースコード・テスト仕様書をAIエージェントが相互参照して自動生成。1冊あたり数分の高速生成で工数を大幅に削減します。
自動レビューによる品質の均一化
AIエージェント同士が生成とレビューを自動反復実行。統一された基準でレビューすることで、担当者のスキルに依存しない品質を実現します。
プロジェクト固有のAI
既存のGitリポジトリ・設計書・チケット・チャット議論などからAIが自律的に情報を収集・解釈し、プロジェクトに適合した文章を生成します。
主な機能
AIオーケストレーション
生成・情報収集・物理設計・レビューなど複数のAIエージェントが自動で役割分担し、人間のかわりに考え・作り・確認まで完結させます。
自動参照によるドキュメント生成
上位工程の要件定義書やルール、同一工程内の他ドキュメント、議事録・チケット・チャットなどの外部ツールを自動参照して記述します。
物理設計ツール双方向連携
MATLAB/Simulinkのモデルベース開発や3D CADモデルもAIが自動生成。設計書とモデルの間で双方向にリバース生成し、設計乖離を防ぎます。
豊富な外部連携ツール
Jira、Confluence、Notion、GitHub/GitLab、Slack、Microsoft Teams、Figmaなど、既存の業務ツールをそのままMAGと接続できます。
一気通貫のトレーサビリティ
AIが要件IDを自動付与し、要件からテストまでを自動で紐付け。一箇所の仕様変更が影響する範囲を特定できます。
知的財産を守るセキュリティ
送信データが外部LLMベンダーの再学習に利用されない接続ポリシーを採用。テナント・プロジェクト・ユーザー単位でデータを論理的に分離します。
Google / Microsoft認証
Google OAuth・Microsoft Entra ID（旧Azure AD）によるシングルサインオンに対応し、組織単位で安全にご利用いただけます。