AIエージェントが信頼できる回答を出すには
正確なコード構造データが必要です
AIコーディングを進める中で、こんな場面に心当たりはありませんか？
AIの回答には誤まりや
ハルシネーションが含まれる
AIへコードの情報などを質問するが、確率論での回答のため意図通りでないことがある。また同じ質問でも再現性が低い。
AIが大量のコードを生成、
理解が追い付かない
AIがこれまでより大量のコードを生成。コーディング時間は短縮されるが、生成されたコードの理解に時間がかかる。
AIが生成するコードは
意図通りでないことがある
AIは「文法的に正しいコード」を即座に生成するが、全体設計の意図や「人が保守しやすいコード」になっているかをレビューする必要がある。
AIが迷うのは、コードベースの構造が見えていないからです。
Understandで静的解析し、構造データをAIに渡して出力品質を安定化します。
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01AI出力の品質が安定している
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02生成コードをすばやく理解・レビューできる
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03検証可能な根拠がそろっている
ここでは特に効くポイントを、3つに絞って紹介します。
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構造データをAIに渡し
回答精度を上げるUnderstandの解析結果をAIへの入力として活用。曖昧なコード情報ではなく、関数ポインタなどを含む正確な構造データをAIに渡すことでAI回答の精度が向上します。
- 一括評価機能（ポイント評価）
- MCP連携
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AIも人も読める形式で
コード知識を資産化するMarkdown・Mermaidなど形式でドキュメントを自動生成。AIも人も理解できる共通フォーマットで、コードを資産として蓄積します。
- VSCode連携
- 差分情報をマージリクエストで可視化
- ドキュメントを自動生成
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CIで自動検証し
AI生成コードの品質を守るCIパイプラインに組み込み、AIが生成したコードを自動検証。割り込み干渉やクローンコード、メトリクス閾値違反などを即座に検知します。
- MCP連携
- 自立型AI Agentの検証ループ（新ページ）
AI開発の品質を安定させる鍵は、ツールによる統制です
| 項目 | マニュアル開発 | ツール無しのAI開発 | ツールで改善されたAI開発 |
|---|---|---|---|
| 開発スピード | ▶▶ | ★★★ | ★★★ |
| 人的リソース負荷 | ★★ | ★ | ★★★ |
| 品質 | ★★ | ★ | ★★★ |
選ばれる理由
150%
生産性向上
解析結果支援により開発効率が向上。
- ビルド不要で解析でき、導入が速い
- 多言語対応で、チーム標準を作りやすい
80%
設計フェーズでの不具合削減
大規模コードでも構造を把握しやすい。
- 依存関係と影響範囲を早期に可視化
- 設計レビューの根拠を揃えやすい
70%
複雑度の高い関数を削減
運用に載せやすく、継続改善に強い。
- API/CLIで自動化しやすい
- 定期解析・レポートで改善を回せる