日本ナレッジ株式会社（本社・東京都台東区、代表取締役社長・藤井洋一）は2026年11月11日、社内ネットワーク内で処理が完結し、外部にデータを送らない閉域環境で動く生成AIソフトウェア開発支援環境『digitest Local LLM Ver.1.0』の提供を始めたと発表しました。仕様書の審査、ソフトウェアコードやテスト仕様書・テストコードの生成、レビュー時の品質チェックをエージェントとして提供し、品質の判定にはソフトウェア品質の国際規格に基づく基準を使います。第一号ユーザーはピー・シー・エー株式会社です。日本ナレッジは、ソフトウェアの検証・品質保証やテスト自動化を中心に事業を展開し、東証グロース市場に上場しています。
機密情報を外部のAIに送れない開発現場の制約
同社は、生成AIを使ったソフトウェア開発の現場では、仕様書やソースコードなどの機密情報を外部のAIサービスに送れない、従量課金が開発規模とともに増える、自社のコーディング規約や品質基準を反映できない、モデルの更新が多く検証済みの環境を保ちにくい、という4つの制約が目立っているとしています。加えて、生成AIで作ったコードやテストが何を基準に「品質が良い」と言えるかを示す手立てが整っておらず、レビューに大きな工数がかかり、第三者や監査に品質を説明しにくいことを課題に挙げています。
規格のどの観点で判定したかを示す規格ハーネス
ソフトウェア品質の国際規格（ISO/IEC 25000ファミリー）の策定に携わる同社エグゼクティブコンサルタントの加藤大受氏が中心となり、どの規格のどの観点を開発のどの場面でどう適用するかという実務上の判断を、コマンド・スキル・ルールの3層からなる「規格ハーネス」として生成AIに組み込みました。品質管理マップを使った品質分析手法（特許第7062243号）の考え方も取り入れ、生成した設計書やコード、テスト項目を、どの規格のどの観点に照らして判定したかという根拠を示しながらチェックします。上流の工程では、要求事項からの仕様書の生成、仕様書の抜けや矛盾の審査、仕様書に沿ったコードの生成、仕様書とコードの差分の監査（重要度P0〜P3で報告）、社内ルールに合わせた単体テストの生成を支援します。下流の工程では、E2Eテスト項目の生成、テスト項目の品質基準の検査、自動実行の結果の検証を支援します。レビューでは、エージェントが品質ゲートに基づく一次検査をして根拠を示し、重要な手順では必ず処理を止めて人が選ぶ設計（Human in the loop）にしています。
ハードウェア込みのレンタルと導入支援のセット
提供の形は、検証済みの構成で本製品をハードウェアに同梱したレンタルサービスと、同社のコンサルテーションサービス部門による導入支援・活用支援のセットで、参考価格（税別）はレンタルが月額500,000円、3か月程度の伴走型の導入支援・活用支援コンサルティングが9,000,000円からです。価格は利用形態や対象システムの規模、支援範囲によって変わり、個別に提案するとしています。ベースの大規模言語モデルはオープンソースの「Qwen3.8-27B」で、ハードウェアはNVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchipの搭載機を同社がレンタルで提供します。Windowsアプリ向けのテスト実行エンジン『digitest Windows Extension（仮称）』も提供し、テストケースはExcelかYAMLで書けます。ピー・シー・エーの開発本部副本部長の齊藤彰吾氏はコメントで「閉域環境を維持したまま、テストの設計・実装からレビューまでを生成AIで支援できるようになることを期待しています。」と述べています。
AIツールを比べるときに見ておきたい点
編集部では、生成AIが作った仕様書やコード、テストを、国際規格のどの観点に照らして判定したかという根拠付きで検査し、重要な手順では人が選ぶ形にしている点に注目しています。AIツールの比較ハブには、DataRobotやMatrixFlowなど、AIを開発・活用するためのプラットフォームが載っています。本製品はソフトウェアの開発とテストに絞った環境で、参考価格は税別で利用形態によって変わるため、社外に出せない仕様書やコードをどの工程で生成AIに扱わせたいかを整理してから、同社に構成を確かめておきたいところです。
出典: 日本ナレッジ株式会社プレスリリース（PR TIMES・2026年11月11日配信）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000039167.html