プロジェクトリードエージェント
唯一の窓口として要件定義を自律推進。タスク計画を策定し各エージェントを統括。
ORCHESTRATOR上流工程 × AI Agents
AIによって、
システムにおける
上流工程の課題を解決
プロジェクトリードエージェントが複数の専門AIエージェントを束ね、お客様との対話を通じて、要件定義から基本設計までの上流工程を高い精度で支援します。新規開発から、レガシーシステムの刷新・システムの改修まで、現場の暗黙知を引き出し、組織の資産に変えます。
The Challenge
こんな上流工程の課題は、
ありませんか。
要件定義・基本設計といった上流工程では、属人化と曖昧さがつきもの。
手戻りや認識のズレが、プロジェクト全体の品質とスピードを左右します。
特定の人に頼りきり
ベテランが担わないと品質が落ちる。その人のノウハウが他のメンバーに共有されない。
現行システムの仕様が不明
システムが古く、設計書・仕様書が残っていない。調査のたびに手探りになる。
なぜそう決めたか分からない
決定した理由や経緯が記録されておらず、「なぜこうなったんだっけ？」が追えない。
関係者の合意に時間がかかる
不足情報の問い直しや利害調整など、意思決定までに手間がかかる。
担当者によって品質がバラバラ
誰が担当するかで成果物のレベルが変わり、品質を揃えることが難しい。
成果物管理が煩雑
成果物の種類が多く、どれが最新かを管理しきれない。
これらを放置すると…
プロジェクトが遅れる
「あの人じゃないと分からない」が増え、待ち時間が日常化する
毎回ゼロから調査
システム変更のたびに、仕様を調べ直す作業が発生する
仕様変更の判断ができない
過去の決定が記録されず、毎回ゼロから議論し直す
確認作業が膨大に
チェック自体も特定の人に頼り、後の工程で要件のズレが発覚する
成果物を追えなくなる
追加開発の際に仕様書が不明な状態になる
手戻りの多発
曖昧なまま開発を始めてしまい、後工程で大幅な修正が発生する
多くのプロジェクトで、同じような課題を抱えています。
Why LaKeel Blu
LaKeel Blu が、上流工程をこう変える。
複数のAIエージェントが連携し、現場と対話。客観的な視点で要件を磨き上げ、ノウハウを組織の資産として残します。
現場の「暗黙知」を深掘り
複数のAIエージェントが連携して業務部門と対話。Q&A形式で曖昧な要件や隠れた課題を少しずつ明らかにし、整理します。
上流工程の精度を高める
AIが客観的な視点で、要件の矛盾や目的のブレを防止。「いつ・誰が・何を・なぜ・どのように」を網羅的にチェックし、例外ケースや非機能要件の漏れを早期に指摘します。
特定の人への依存をなくし、ノウハウを資産化
個人が持っている業務知識をAIに集約。決定の理由や対話の記録を蓄積し、永続的な企業資産へと変えていきます。
変化に強い開発体制の構築
専門のコンサルタントが導入をサポート。エージェントが進み具合に応じて自動的に計画を調整し、変化に柔軟に対応できる体制を構築します。
3つの知識を組み合わせて、新システムの要件定義を支援
AIで知識を次世代に引き継ぎます
AI（LLM）の知識
- プログラミング言語
- よく使われる手法
- 公開されている企業情報
- 一般的な業界知識
企業の情報
- 社内ドキュメント・規定
- 業務プロセス・マニュアル
- 既存システム資産
AWS Knowledge Base 使用
ベテラン社員の知識
- 業務知見
- 熟練者（職人）が持つコツ
- ノウハウの可視化・形式化
- 経験に基づく判断基準
→
新システムの要件定義
3つの知識を組み合わせ、職人技・暗黙知を次世代へ確実に継承する基盤に。
Supported Projects
新規開発だけじゃない。
レガシー刷新やシステムの改修も。
要件定義・基本設計といった上流工程は、新しく作るときも、既存システムを刷新するときも避けて通れません。LaKeel Blu は、現行システムの解析・データ整理から要件定義・基本設計まで、上流工程を一貫して支援します。
01
新規開発 / SCRATCH
新規システムの構築
これまで専門エンジニアしか担えなかった要件定義・基本設計を、ゼロから高精度で整備。現場の暗黙知を引き出し、設計書として資産化します。
02
モダナイゼーション / MODERNIZE
レガシーシステムの刷新
COBOL・RPG・PL/SQL・Java、AS/400 など古い言語で属人化・ブラックボックス化した現行システムを解析。仕様の可視化とデータ整理から始め、As-Is／To-Beの要件定義を高速に整備します。
03
拡張・改修 / EXTEND
既存システムの延命・改修
全面刷新がすぐに難しい場合も、現行構造を可視化することで、つぎはぎ・延命措置の改修を安全・確実に。可能化した資産は、将来の刷新の土台にもなります。
対応例 | COBOL ／ RPG ／ PL/SQL ／ Java ／ AS/400（IBM i）／ VB6 ／ メインフレーム 等
Specialized Agents
プロジェクトリードエージェントが、
AIエージェントを束ねる。
プロジェクト状況とユーザー情報から、次にすべきタスクを提案。指示を受けて実行計画を立て、
各エージェントへ最適に作業を割り当てます。
課題管理エージェント
課題・QA・リスクをIssueで一元管理。停滞・遅延・未決を自動検知。
ドキュメント生成エージェント
確定情報をテンプレートに沿って文書化し、成果物ドラフトを自動生成。
現行解析エージェント
既存のソース・設計書を解析し、構造と実装意図を体系化。設計書を最新化。
ユーザーストーリー（壁打ち）
曖昧な要件をQ&Aで深掘り。受入条件まで明確化したストーリーへ。
レビューエージェント
成果物を多角的にレビュー。重大度・理由・修正案つきで指摘を提示。
会議アシスタントエージェント
アジェンダ作成〜招集〜議事録作成を一貫支援。決定事項を成果物へ反映。
画面設計エージェント
画面要件の定義からモックアップ生成まで。スクリーンショット起点で認識合わせ。
プロジェクトナレッジ／進捗
計画書・体制図・進捗を統合管理し、共通の前提知識を全エージェントへ提供。
+ More
専門エージェントは今後も続々追加予定。プロジェクトのニーズに応じて進化し続けます。
Case Studies
導入事例
基幹システムのモダナイゼーションから、画面モックによる認識合わせまで。上流工程の進め方そのものが変わります。
お客様の課題
- ブラックボックス化・属人化：長年運用してきた基幹システムが仕様書不在で中身が見えず、業務知識が特定担当者に依存。現状分析が進まず、刷新に踏み切れない。
- 現状把握の負荷：業務マニュアルやEUC（エンドユーザーコンピューティング）設計書は揃っているが、As-Isの業務要件として体系的に整理し直す工数が膨大。
- 上流の曖昧さによる手戻りリスク：To-Be要件が固まりきらないまま進めると、後工程での手戻り・想定外コストが発生しかねない。
解決策
- As-Is要件定義書の自動生成：業務マニュアル・EUC設計書をLaKeel Bluにインプットし、業務一覧・業務フロー・業務要件定義書・アクター／システム一覧を一式生成。
- To-Be要件の整備：As-Is資料と新システム検討結果（システム化方針）をもとに、To-Be業務要件一覧・業務フロー・システム機能一覧を生成。
- 壁打ちによる要件の深掘り：新規要件は業務要件エージェントとの壁打ちや会議内容のインプットで、継続的にドキュメントを精緻化。
- 網羅性・整合性の担保：業務マニュアル網羅性分析／EUC網羅性検証／ToBe整合性チェックの各レポートで抜け漏れを検証。
Impact
要件定義工程が、こう変わる。
対象業務：基幹システムのモダナイゼーション（要件定義工程）
Before
LaKeel Blu導入前
業務フロー
- 人手で現行システムを調査
- マニュアル／設計書を読み込み
- As-Is要件を手作業で整理
- To-Beを個別に検討
課題
- 仕様書不在でブラックボックス
- 業務が属人化
- 上流の曖昧さで手戻り
After
LaKeel Blu導入後
業務フロー
- LaKeel Bluが受領資料から As-Is要件定義書を生成
- 人はレビュー・要件追加に専念
- 壁打ちで To-Be を深掘り
成果
- ドキュメントと実装の乖離を解消
- ノウハウがAIに蓄積し資産化
- 手戻りが激減
Security & Trust
Amazon Bedrock を基盤に、
機密情報を守り抜くAI基盤。
LaKeel Blu は、高度なセキュリティ要件に応える AWS の「Amazon Bedrock」を採用。堅牢なシステム基盤と専任コンサルタントの伴走で、安全な生成AIの業務実装を実現します。
Amazon Bedrock による強固なデータ保護
堅牢な AWS インフラ上に構築し、パブリックな生成AI利用における情報漏洩リスクを排除します。
入力データをAI学習に利用しない
お客様が入力した要件定義や仕様書などの機密データが、AIモデルの再学習に利用されることは一切ありません。
専任コンサルタントによる伴走支援
初期設定から業務定着まで、貴社のセキュリティ要件や運用ポリシーに合わせて専任担当が伴走します。
AWS 基盤が取得・準拠するコンプライアンス
ISO
27001
ISO 27001
情報セキュリティ管理
SOC
SOC
内部統制・監査報告
GDPR
GDPR
EU 一般データ保護規則
Pricing
料金は、
規模と支援範囲に応じてご提案。
対象システムの規模や支援範囲によって最適な進め方は異なるため、
お客様ごとに最適なプランをご提案します。
スモールスタート
まずはPoCから。1業務・1システムで効果を検証。
いきなり全社導入する必要はありません。対象を絞ったPoC（試験導入）で、上流工程がどう変わるかを実際に体感いただけます。効果を確認してから、本格導入へ。
※PoCの費用・期間は規模により異なります。詳細はお問い合わせください。
料金は、次の3つで決まります
01対象範囲
要件定義のみか、基本設計まで含むか。どこまでの上流工程を支援するかによって、進め方と構成が変わります。
02プロジェクト規模
対象となる業務・システムの数や複雑さ。既存資産の量や状態によっても、最適な進め方は異なります。
03伴走支援
導入コンサルタントによるサポートの範囲・期間。定着や変化への追従まで、どこまで伴走するかを選べます。
これらを踏まえ、お客様に最適な構成をご提案します。
資料請求から本導入までの流れ
1
資料請求
まずは製品概要・事例資料をご確認ください
2
ヒアリング・デモ
課題・対象範囲をお伺いし、製品デモをご覧いただきます
3
お見積もり
最適なプランと費用をご提示します
4
PoC試験導入
範囲を絞って効果を検証します
5
本導入
伴走支援とともに展開します
FAQ
よくあるご質問
導入・機能・セキュリティ・サポート・料金について、お問い合わせの多いご質問をまとめました。
導入・進め方
小さく試すことはできますか?(PoC)
はい。対象を1業務・1システムに絞ったPoC(試験導入)から始められます。効果を確認してから本格導入へ進めるため、リスクを抑えてスタートできます。
導入までどのくらいの期間がかかりますか?
対象範囲や既存資産の状況によって異なります。PoCであれば比較的短期間で着手できます。詳細はヒアリングのうえご提案します。
既存のシステムや設計書が残っていなくても使えますか?
はい。設計書が残っていない場合でも、現行解析エージェントがソースコード等から構造を読み解き、設計情報を再構築します。
機能・できること
大規模プロジェクトで、ソースコードが大量にありますが対応できますか?
大規模な既存システムにも対応します。現行解析エージェントがソースや設計書を段階的に解析し、優先度の高い領域から着手することも可能です。
COBOLなど古い言語で書かれたシステムでも対応できますか?
レガシー言語を含む既存システムの解析に対応します。COBOLをはじめとする古い言語で属人化・ブラックボックス化した資産も、構造を読み解き設計書として最新化することで、モダナイゼーションの土台づくりを支援します。
要件定義だけでなく、基本設計まで対応できますか?
はい。要件定義から基本設計までの上流工程を一貫して支援します。対象範囲はプロジェクトに応じて調整できます。
最終的な意思決定は、人間が行えますか?
はい。AIエージェントは情報の整理・提案・レビューを担いますが、意思決定は常に人間が行います。判断の根拠も提示するため、納得したうえで進められます。
セキュリティ・運用
社内ドキュメントや既存資産を、安全に扱えますか?
社内ドキュメントや既存システム資産は、AWS の Amazon Bedrock 基盤上で安全に取り扱います。入力したデータが AI モデルの再学習に利用されることはありません。
誰が・いつ・何を決めたか、履歴を追えますか?
はい。意思決定や対話の履歴をIssueとして蓄積し、改訂履歴で変更経緯を追跡できます。
利用環境(オンプレミス／クラウド)に制約はありますか?
LaKeel Blu は、AWS の「Amazon Bedrock」を基盤としたクラウドサービスとして提供します。個別の利用環境に関するご要望は、お問い合わせください。
サポート・体制
導入後の伴走支援はありますか?
はい。専門の導入コンサルタントが、導入から定着・変化への追従までをサポートします。
社内に専門人材がいなくても運用できますか?
はい。専門知識がなくても、対話形式で要件を整理できる設計です。導入コンサルタントの伴走支援もご利用いただけます。
料金
料金体系を教えてください。
対象範囲・プロジェクト規模・伴走支援の範囲に応じて、個別にご提案します。詳しくは料金セクションをご覧いただくか、資料請求・お問い合わせください。
解決しないご質問は、お気軽にお問い合わせください。
Document Download
まずは資料で、LaKeel Blu を詳しく知る。
製品概要をまとめたサービス資料をご用意しています。 まずは資料請求から、お気軽にどうぞ。
入力は1分程度で完了します