AIの暴走リスクを抑え、高度なAI開発を組織で自走させる。AIネイティブ組織のための新基盤「Einja Skills Manager」β版を提供開始。

公開：2026年11月9日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 株式会社いいんじゃ
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年11月9日 09時00分
転載日: 2026年11月11日

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転載

プレスリリース本文

AIが代替した業務は約6倍、社内ノウハウの再利用は約21倍へ。「ガバナンス」と「高度なAIエンジニアリングの標準化」を両立し、AI活用が組織全体へ自律的に広がるAIエージェント基盤。

株式会社いいんじゃ（本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉勇輝）は、2026年11月9日、AIエージェントの暴走リスクを抑えながら、高度なAIエンジニアリングと安全な組織展開を促進する新基盤「Einja Skills Manager」β版の提供を開始し、トライアル企業の募集を開始します。

本製品は、Codex・Claude Codeを活用した開発から、組織ハーネスの設計・管理、ガバナンスの確保までを一元化するAIエージェント基盤です。グラフ・ループ設計による高度なSkills開発を可能にするとともに、複雑なハーネス設計やGitによるバージョン管理を簡易化。さらに、権限管理・承認フロー・実行制限などのガバナンス機能を備え、AIエージェントの安全な運用と組織全体への展開を支援します。

これにより、個人や一部の技術者に依存していたAI開発・運用を、組織全体で継続的に活用・改善できる共通資産へと転換。高度なAI活用とガバナンスを両立し、組織自らがAI開発・運用を推進する「AIネイティブ組織」の実現を目指します。

業務への本格的な組み込み割合はわずか6%
解決の鍵は「ガバナンス」と「高度なAIエンジニアリングの標準化」

生成AIの活用が急速に広がる一方、企業の業務プロセスへの本格的な組み込みは限定的です。Supermetricsの2026年調査では、マーケティング担当者のうち、AIを業務フローに完全に組み込めている割合はわずか6%（※1）にとどまり、個人や部門単位の活用から組織全体への展開が課題となっています。

さらに、AIエージェントの高度化に伴い、セキュリティ・ガバナンスのリスクも顕在化しています。2026年のSalt Securityの調査では、回答者の49.8%がAIエージェントによる想定外・未許可の操作を確認、または疑っていると回答（※2）。Netskopeの調査でも、AIサービスによる機密情報の不適切な提供に関するポリシー違反の検知件数が、過去1年間で約2.6倍に増加しています（※3）。

こうした課題を解決するには、権限管理・承認・実行制限による「AIガバナンスの担保」に加え、複数の処理を連携させるグラフ設計や、反復的な処理を実現するループ設計など、高度なAIエージェント開発を容易にする「AIエンジニアリングの標準化」が不可欠です。さらに、開発したSkillsやハーネスを組織全体で共有・管理し、安全かつ継続的に改善できる仕組みを整えることで、個人に依存しないAIネイティブ組織の実現につながります。

（※1）Supermetrics「Marketing Data Report 2026」

（※2）Salt Security「State of Agentic AI and API Security 2H 2026」

（※3）Netskope Threat Labs「Netskope AI Report: 2026」

AIに任せる業務は約6倍、社内ノウハウの再利用は約21倍へ
個人の実践が“組織の資産”として累乗的に拡大

社内実証において、AIに任せる業務（Skill）は約7ヶ月で67本→406本（約6倍）、それらを組み合わせて使う“社内ノウハウの再利用”は45件→965件（約21倍）へと拡大しました。AIに任せる業務が増えるほど、過去の資産を再利用して新たな業務が生まれる——“使うほど増え、増えるほど速くなる”累乗的な成長が組織全体に広がりました。

この成長を支えたのは「個人の知識やテクニックに依存させない標準化」です。AI開発を担う作り手は25名に増え、新しく作成されるAI業務の約8割が既存資産の再利用によるものでした。さらに直近30日では、対象業務を従来の工数に換算すると約34人月分に相当し、そのうち約80%の工数を削減しました。

◼︎主な機能

Einja Skills Managerは、AIに業務を任せるための手順やノウハウをまとめた「Skills」の開発・管理・共有と、AIの権限や利用ルールを定める「組織ハーネス」の構築を支援する基盤です。
以下の3つの機能を通じて、高度なAIエンジニアリングとガバナンスを両立し、個人の実践を組織全体で活用できる資産へとつなげます。

グラフ・ループエンジニアリング　高度なSkillsを、視覚的に設計

Skills作成者は、mdファイルを読むことなく、入力、AIによる処理、条件分岐、人が確認する地点、出力の関係を画面で示します。

利用者は手順全体を把握でき、レビュー担当者はAIに任せる範囲と人が判断する範囲を確認できます。

組織のSkillsをGit管理、知識マッピング

雑多になりがちなSkillsも、バージョン・変更履歴・公開状態を管理しつつ、目的、分野、作成者や関連する関係性で視覚的に管理します。

ファイルの保存場所や作成者を知らなくても、利用候補にたどり着ける状態を目指します。

組織ハーネスを簡単に設定

Skillsの閲覧・利用・編集・公開の権限や、利用・承認・公開に関するルールを一元管理します。

API・MCPによる外部サービスの接続先も組織で管理し、誰が何を利用できるかを明確化。情報漏洩や権限外の利用につながるリスクを抑えながら、組織のルールに沿ったAI開発・活用を支援します。

開発Skillsの自動セキュリティチェック

AIが何を実行し、どこで問題が起きたかをステップごとに可視化。成果物の品質やセキュリティ上の問題を確認し、差し戻しから承認・リリースまで一画面で行えます。

◼︎ご利用のメリット（想定ユースケース）

高度なAI開発を簡単に実践し、Skillsをチームで共有・改善したい現場メンバーや、組織の知識を集約し、セキュリティ・ガバナンスを統制したい管理者・情報システム部門での活用を想定しています。
また、優れたSkillsを全社に展開し、リスクを抑えながらAI投資の効果を高めたい経営者・事業部門責任者にも活用いただけます。

◼︎今後の展望

〜4段階モデルと、ステップに合わせたソリューションの提供〜

当社の実践に基づき、企業のAI活用の現在地を「AIに任せる仕事の範囲」と「判断基準や運用をどこまで組織が持てているか」の2軸から、4段階に整理しています。

今回提供を開始する「Einja Skills Manager」は、主に Lv.2 から Lv.3 への移行（個人のAI活用をチーム・組織の資産へ変える段階）を支えるプロダクトです。その前段となる Lv.1 から Lv.2 の移行においては、個人の実践を業務レベルへ昇華させるAI研修や、FDE（Forward Deployed Engineer）による伴走型の業務設計支援も提供しています。