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AI Driven Development Platform
AIで作る。
検査して、本番へ。
現場が日本語でAIと業務アプリを作り、7段の品質ゲートを通ったものだけが本番へ。貴社のAWS・Azure・オンプレに構築し、データは外に出ません。
3項目・30秒。導入の進め方もご案内します。
01 — The Problem
作るのは、難しくない。
怖いのは、本番に出すこと。
- 01機密データが外に出ないか
社外のAIに業務データを渡せない。でも基幹のデータを使わない現場アプリに、価値はない。
- 02品質と安全を、誰が見るのか
テストも脆弱性検査も、作った人の善意に頼っている。「動いた」が本番で事故になる。
- 03野良AI・属人開発が増えていく
誰が何を作ったか分からない。禁止すれば現場が離れ、放置すれば統制が壊れる。
- 04ベンダー改修は高くて遅い
小さな画面ひとつに、見積と数か月。現場の「こうだったら」は、いつも後回し。
ANDYは、作る自由と本番の安全を、仕組みで切り分けます。
02 — How it works
作る場所は自由に。
本番の手前だけ、厳しく。
ANDYは4つの基盤の総称です。開発・審査・デプロイの3段と、それを横断する管理パネル。貴社の環境に、必要なものから組み立てます。
01 DEV
対話で作る
ブラウザだけ。日本語で要望を伝えると、アプリになる。使うのは合成データか参照専用のデータで、本物のデータを壊す経路がありません。
INFRA開発基盤02 STAGING
機械が検査する
7段の品質ゲートを自動で通します。赤が出れば、Andyが直して再検査。誰が作っても、同じ検査です。
STAGING審査基盤03 PROD
本番へ届ける
承認ひとつで配備。検査を通らないものは、配備されません。監査ログと来歴が残ります。
DEPLOYデプロイ基盤人の出番は、本番承認の1点だけです。
03 — Quality Gates
人の出番は、
本番承認の1点だけ。
Red Hat Summit: Connect Tokyo 2026 にお越しの方へ審査基盤は Red Hat OpenShift on AWS（ROSA）の上で動きます。OpenShift／ROSA の上で、AIが作ったアプリを安全に本番へ。
赤が出ればAndyが直して再検査します。どの段で止まっても同じです。
- 01準備署名鍵などを用意する
- 02UT・SAST単体テストと静的解析
- 03Build・Signビルドして署名する
- 04Scan既知の脆弱性と照合する
- 05SBOM部品表を作る
- 06Sign Verify署名を確かめる
- 本番承認（人）責任者がひとつ承認する
- 07Deploy本番へ配備する
- PROD本番通ったものだけが届く
Andyが直して、最初から再検査。どの段で止まっても同じです。
04 — Governance
お願いと、物理制御。
2層でAIを統制する。
ルールは2層。規約と手順をAIに渡し、破られた瞬間に止める仕組みを足す。守らせるのではなく、破れないようにします。
お願いで導き、物理制御で止める。
命名規則、使ってよいライブラリ、書いてはいけない情報。まずはこれで、ほとんどが整う。
お願いが破られたら、実行される前にブロック。AIの善意に頼らない。
Hooksは、実行される前にブロックします。AIの善意に頼りません。
データは、閉域から出ない。
データもログも、貴社の環境の中に残ります。基幹DBは参照専用レプリカで接続（102テーブル・日次約1GBの実績）。
- SSO・MFAでのログイン
- 権限ごとの操作制限
- すべての操作に監査ログ
05 — Product
ANDYは、
4つの基盤の総称です。
- INFRA開発基盤
AI駆動開発のための環境。参照専用のデータ接続とガバナンスを最初から内蔵。
- ADMIN管理パネル
利用者と権限、LLM利用量とコスト、監査ログ。情シスが一画面で把握。
- DEPLOYデプロイ基盤
dev → staging → 本番。IaCで同じ構成を何度でも再現。
- STAGING審査基盤
7段の品質ゲートと承認フロー。「動いたからOK」で終わらせない。
06 — Proof
1万人の病院で、
もう動いている。
藤田医科大学 監修。4病院・約1万人の学園で、2026年6月から実稼働しています。
脆弱性指摘。コード改修なしで解消
基幹DBを参照専用で連携（日次約1GB）
開発工数。大手SIerで実証
7段CI/CD検査を完走（2026年7月）
藤田医科大学で、職員が作ったアプリ
| 医師 | 退院サマリ下書き生成 |
| 薬剤師 | 副作用モニタ |
| 看護部 | 病床ダッシュボード |
| 看護師長 | 看護勤務表の自動作成 |
| 医事課 | レセプト点検 月約3.5万件 |
Supervised by
藤田医科大学 監修4病院・約1万人の学園で、2026年6月から実稼働。非エンジニアの職員が、対話でアプリを内製しています。
導入状況
導入実証中（10業界）
詳しい数字は、資料で。
検査項目の一覧と藤田医科大学での構成、導入の進め方をまとめた概要資料をお送りします。
07 — Adoption
2週間から、
1本目が動く。
一般企業で現場が作ってきたアプリの例と、かかった目安です。
- 部門別ダッシュボード約2週間
- Excel集計の置き換え約1週間
- 在庫・受発注の照会とアラート約3週間
- 点検・突合チェック約4週間
- 社内ナレッジ検索約2週間
期間は目安です。業務内容・接続するシステムにより変わります。
Keep what you build
やめても、
残るもの。
ANDYは過渡期の装備だと割り切って設計しています。クラウドやモデルの提供元が同じ仕組みを出したら、そちらへ移ればいい。移れる形で置いていきます。
アプリのコードは、貴社のもの
同じ構成を、何度でも再現できる
次の1本を、自分たちで作れる
08 — How to start
まず相談、次にPoC。
小さく始めて、効果を見てから広げます。最初から大きく契約する必要はありません。
- 01ご相談・ヒアリング無料・オンライン可
いまの業務・システム・制約をお聞きし、最初に作るアプリを一緒に決めます。
- 02PoC（お試し導入）8週間診断→接続・環境提供→試験運用（約5本）→最終報告
- 03本番構築・伴走
貴社クラウドに冗長構成。審査基盤の接続、SSO・監査ログを整えます。
- ⋯横展開
1本目の型を、次の部門へ。
09 — Contact
まずは資料から。
1営業日以内に、担当からメールでご連絡します。
資料請求 概要資料（仕組み・検査項目・導入の進め方）をメールでお送りします。
面談予約 30〜60分。オンラインでも対面でも。貴社の環境と制約を伺い、最初の1本を一緒に決めます。
- 社内のAI活用を、止めずに統制したい
- 基幹のデータを、現場アプリで安全に使いたい
- OpenShift・ROSAの上で本番運用したい
- PoCを小さく、早く始めたい
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