日本ナレッジ、閉域環境で動く生成AI開発支援「digitest Local LLM」を提供開始

公開日:2026年11月12日

AIエージェント

日本ナレッジ株式会社が、生成AIのソフトウェア開発支援環境「digitest Local LLM Ver.1.0」の提供を開始しました。処理が社内ネットワークの中で完結し、外部へデータを送らない閉域環境で動きます。仕様書・コード・テストの生成に加え、国際規格に基づく品質チェックをエージェントが担います。機密情報を外部のAIサービスに送れない開発現場でも、生成AIを使えるようにする製品です。

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ポイント

1
日本ナレッジが社内で完結する生成AI開発支援環境「digitest Local LLM」を提供開始
2
国際規格の知見と特許技術を「規格ハーネス」として組み込み、判定根拠つきで品質チェック
3
ハードウェア込みレンタルと導入支援のセットで提供し、レンタルの参考価格は月額50万円（税別）

開発現場の4つの制約と品質の判断基準

日本ナレッジは、AIで仕様書やテスト内容を分析し、自動テストのコードを生成するテスト自動化ツール「digitest」を開発してきました。2025年11月にβ版の提供を始め、一部の企業への個別導入を通じて検証と機能改善を重ねてきました。

同社は、生成AIを使った開発支援の導入が進むなかで、開発現場に次の4つの制約があると説明しています。

制約	内容
セキュリティ	仕様書やソースコードなどの機密情報を、外部のAIサービスへ送信できない
コスト	利用量に応じた従量課金が、開発規模の拡大とともに増える
カスタマイズ	自社のコーディング規約や品質基準を反映できず、生成物をそのまま使えない
運用	モデルの更新頻度が高く、検証済みの開発環境を安定して維持しにくい

同社は、より本質的な課題として品質の判断基準を挙げています。生成AIでコードやテストを速く作れるようになった一方、品質を判断する基準そのものが開発現場に不足していることが課題です。そのため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するのも容易ではないといいます。

3つの層で、処理を社内ネットワーク内に完結

digitest Local LLM Ver.1.0は、①Coding Agent（開発環境）、②規格ハーネスとテスト実行エンジン（品質判定層）、③ローカルLLMとハードウェア（AI基盤）の3つの層で構成されています。仕様書の審査から成果物の品質チェックまでを、社内ネットワーク内で完結して実行します。外部のAIサービスへ仕様書やソフトウェアコードを送ることはありません。

出典: 日本ナレッジ株式会社

主な動作環境は次のとおりです。

項目	内容
ベースとなる大規模言語モデル	Qwen3.8-27B（Apache License 2.0）
推論フレームワーク	LM Studio
Coding Agent	Visual Studio Code ＋ Cline（推奨）
実行環境	Node.js
ハードウェア	NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip 搭載機（日本ナレッジよりレンタルにて提供）

大規模言語モデルはオープンソースのものを採用し、推論フレームワークと合わせて日本ナレッジが検証した構成で提供します。他の大規模言語モデルへの対応は検討中です。

国際規格の判断を組み込んだ「規格ハーネス」

規格文書は購入できますが、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は書かれていません。日本ナレッジは、この判断を「規格ハーネス」として生成AIに組み込みました。

中心となったのは、同社エグゼクティブコンサルタントの加藤大受氏です。加藤氏は工学博士で、ソフトウェア品質の国際規格（ISO/IEC 25000ファミリー）を策定するISO/IEC/JTC1/SC7/WG6所属のエキスパートです。規格ハーネスは、次の3層で構成されています。

層	役割
コマンド	特定タスクのショートカット
スキル	再利用可能な専門能力
ルール	AIの行動規範・制約

あわせて、加藤氏が考案した品質管理マップを活用する品質分析手法（特許第7062243号）の考え方も組み込んでいます。生成した設計書・コード・テスト項目を、どの規格のどの観点で判定したかの根拠つきでチェックします。

上流から下流まで生成し、レビューでは一次検査を担当

主な機能は次のとおりです。

区分	主な機能
上流工程支援	仕様書生成、仕様書審査（抜けと矛盾の確認）、コード自動生成、差分監査（仕様書とコードの差分をP0〜P3で報告）、単体テスト生成
下流工程支援	E2Eテスト項目生成、テスト項目の品質検査（網羅率・トレーサビリティ等で合否を判定）、実行結果の検証
レビュー支援	国際規格に基づく品質ゲート検査、判断根拠の提示
テスト実行	Webアプリ向けエンジン（自然言語で記述したテストケースを実行）、Windowsアプリ向け（digitest Win）、Excel／YAMLでの記述とAllureレポートの出力
運用	Human in the loop、ルールの切り替え（業界標準の規約を同梱し、独自規約にも変更可）

レビュー時の品質チェックは、人の判断を置き換えるものではありません。エージェントが品質ゲートに基づく一次検査をして、判定結果と根拠を示します。重要な手順では必ず処理を止め、人が選ぶ設計（Human in the loop）です。

日本ナレッジは、テスト実行エンジンを今後提供するExtensionで順次拡張するとしています。Windowsアプリ向けの「digitest Windows Extension(仮称)」は、Win32／WPF／WinForms／UWP／Storeを対象にテスト自動化の設計と実装を支援します。テストケースはExcelかYAMLで書けるため、Excelを扱えれば開発に詳しくないメンバーもテストシナリオの作成に参加できます。

レンタルと導入支援のセットで提供、第一号はピー・シー・エー

提供形態は、ハードウェアに同梱したレンタルサービスと、日本ナレッジ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す。利用企業がハードウェアの調達や環境構築をしなくても、開発現場で使い始められる形です。参考価格は次のとおりです。

提供形態	内容	参考価格（税別）
ハードウェア込みレンタルサービス	検証済みの構成で「digitest Local LLM Ver.1.0」をハードウェアに同梱して提供	月額500,000円
導入支援・活用支援コンサルティング	AI利活用における品質指標の策定、プロセスの構築、開発現場への適用までの伴走型支援（3か月程度）	9,000,000円から

価格は利用形態、対象システムの規模、支援範囲によって変わり、個別に提案されます。

第一号ユーザーは、生成AIでのテスト自動化に取り組むピー・シー・エー株式会社です。同社は日本ナレッジのテスト自動化フレームワーク（現「digitest Limited Edition」）を導入し、クラウドサービス「PCA Hub」のテスト自動化を進めてきました。開発本部副本部長の齊藤彰吾氏は「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」とコメントしています。