New Service For Embedded Engineering

セキュアなAI環境で、
組込みソフトウェア開発を効率化

組込みソフトウェア開発現場へのAI導入・活用支援サービス。
オープンモデルを活用した開発環境の構築から、AI駆動開発のチーム定着まで伴走します。

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Foundation

組込み開発でAIを
安全に活用するために

外部AIを使いたくても、コードや設計情報は外に出せない。
だからこそ、セキュリティ・ナレッジ活用・チーム定着までを考えたAI環境が必要です。

Security

機密情報を守る

ソースコード、設計書、仕様書、顧客仕様などを外部AIに送信せず、安全にAIを活用できる環境が必要です。

Quality

業務に合うAIを選ぶ

多数のAIモデルが登場するなか、業務で使える品質か、どれを選ぶべきかの判断は難しい。検証済みモデルから用途に応じて使い分けます。

Productivity

チームに定着させる

一部の開発者だけの利用にとどめず、利用ルールや教育、運用体制を整えることで、チーム全体でAIを活用できるようにします。

Solution

フィックスターズが提供する
セキュアAI開発環境

組込み開発チームが、コードや設計情報を外部に出さずにAIを活用できるよう、AI基盤の設計・構築から、AIコーディング環境、社内ナレッジ活用、教育・定着支援まで一貫して支援します。

フィックスターズのご提供範囲

  • セキュアAI基盤の設計・構築

    オンプレミス、閉域ネットワーク、クラウドなど、セキュリティ要件に応じたAI利用環境を設計・構築します。

  • AIコーディング環境の導入

    AIチャット、AI Coding Agent、IDE連携など、開発者が日常業務で使えるAIアプリケーションを導入します。

  • AIモデルの選定・評価・運用設計

    用途、性能、コスト、セキュリティ要件に応じて、利用するAIモデルの選定・評価を支援します。

  • 社内ナレッジ活用の設計

    仕様書、設計書、社内ルール、過去資料などをAIが参照できる環境を設計します。

  • 教育・運用定着支援

    開発者向けセミナー、利用ルール作成、活用ガイド整備、利用状況の可視化を支援します。

セキュアAI開発環境の全体構成図
セキュアAI開発環境の全体構成
Get Started

自社の開発環境やセキュリティ要件に合わせた、
構成を検討できます。

サービス資料をダウンロード 導入について相談する
Use Case

組込み開発でAIを
活用できる業務

AIチャット、AI Coding Agent、社内ナレッジ活用を組み合わせることで、調査・実装・レビュー・テスト・保守など、開発者の日常業務を支援します。

既存コードの理解

レガシーコード、制御ロジック、ドライバ、ミドルウェアなどの構造把握を支援します。

仕様書・設計書の参照

社内ドキュメントをもとに、関連仕様や過去の設計判断を素早く確認できます。

コード生成・修正案作成

C/C++、Python、テストコード、ビルドスクリプトなどの作成・修正を支援します。

コードレビュー支援

コーディング規約、設計ルール、過去不具合の観点を踏まえた確認を支援します。

テスト作成・デバッグ支援

単体テスト、異常系テスト、ログ解析、エラー原因の調査を支援します。

性能改善・最適化支援

AIモデルやコードの性能ボトルネック分析、改善案の検討を支援します。

Security

セキュリティ要件に応じて、
AIインフラを柔軟に構成

扱う情報の機密度や社内ポリシーに合わせて、オープンモデルの実行環境と、クローズドモデルの利用環境を組み合わせて設計します。

オープンモデル — 実行環境

オンプレミス

オンプレミス

お客様施設内に、当社が貴社専有のハードウェアを構築。コードが施設外に出ない運用が可能です。

ホスト型プライベートクラウド

ホスト型プライベートクラウド

提携データセンターに、当社が貴社専有のハードウェアを構築・運用。お客様の運用負荷を軽減します。

クラウド（VPC型）

クラウド（VPC型）

クラウドベンダーのインフラ上に、当社が貴社専用のVPC環境を構築。初期投資を抑え、短期間で始められます。

クローズドモデル — 利用環境

Amazon Bedrock などのクラウドAIサービス

Amazon Bedrock などのクラウドAIサービス

データが他社の学習に使われない貴社専用のバーチャルプライベートクラウド環境(VPC) で、Claude Opus / Sonnet など最新のクローズドモデルを活用することができます。

Get Started

環境要件や運用方針に応じて、
適したAI開発環境の構成をご提案します。

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Quality / Models

タスクに合う検証済みAIモデルで、
開発現場に使える品質へ

AI開発の品質は、モデル選定・出力コード性能・組織ナレッジ活用の3つの観点で底上げします。まずはモデル選定 ― タスクや品質、セキュリティ要件に応じて、フィックスターズが複数のAIモデルを継続的に検証し、お客様の業務に合うAI環境として提供します。

タスクに応じて、適したAIモデルを選定

セキュリティ上利用可能なモデルの中から、タスクの性質に応じて最適なモデルを選択します。

  • —単純・反復的な作業 → オープンモデル／軽量モデルで対応
  • —複雑・新規性の高い判断 → 高性能モデルを活用
  • —複数回の試行が有効な作業 → 軽量・高速モデルで効率よく反復

オープンモデルも、実用的な選択肢に

最新のオープンモデルは性能向上が進み、オンプレミスや閉域環境でも活用しやすい選択肢になっています。コードや設計情報を外部に出せない業務でも、用途によっては十分な性能を発揮できます。

オープン/クローズとLLMのベンチマーク性能
（2026/4時点、Artificial Analysis API Documentation をもとに当社で編集）
オープンモデルとクローズドモデルの性能比較バブルチャート

検証済みモデルを、継続的に更新して提供

お客様がゼロからAIモデルを選定・検証する必要はありません。当社が動作確認し、用途・速度・ライセンスまで整理してご提供します。

多様なオープンモデルを動作確認済み

  • Qwen (Alibaba)
  • gpt-oss (OpenAI)
  • Gemma (Google)
  • Nemotron (NVIDIA)

※2026/4時点。最新モデルは随時追加されています。

AIStation Supported LLM Dashboard - 検証済みAIモデルの評価結果一覧
Get Started

タスクの性質やセキュリティ要件に応じて、
利用可能なモデル構成を検討します。

サービス資料をダウンロード 導入について相談する
Quality / Code Optimization

APEXによる高性能な出力コード

APEX（Agentic Performance Engineering eXperience）は、フィックスターズが20年蓄積したパフォーマンスエンジニアリングのノウハウを、AIエージェントが自律的に活用できる形に整えた独自のフレームワークです。最適化のノウハウがフレームワークに組み込まれているため、AIが出力するコードは、ベテランエンジニアと同等の高い性能を実現します。

提供する機能

apex tune

汎用的な性能最適化—CPU-GPU同期削減、メモリ配置、torch.compile適用などを自動で書き換え

apex convert

PyTorchモデルのTensorRT向け推論高速化—Graph Breakが起きないよう、モデル定義を機能等価のまま自動書き換え

apex tune-discover

性能最適化知識の発見—既存ナレッジにない新しい最適化パターンを、LLMで自律的に発見・蓄積

※提供機能は順次拡充予定です。

自律的な最適化による性能改善

resnet50 Training

bf16 混合精度量子化・NHWC メモリフォーマット修正・torch.compile 適用

x2.11

SparseDrive Training

CPU-GPU同期の削減、CPUアフィニティ設定

x2.04

DETR Inference

TensorRT互換性確保、Dynamic Shape排除、TensorRTバックエンド適用

x2.12

OpticalFlow

OpenCL UMat 有効化、UMat 永続保持

x7.67

※Fixstars社内ベンチマークでの実測値（参考値）

Quality / Knowledge

組織のナレッジを、
AIに活用させる

当社が運用してきたナレッジループの方法論を、貴社の組織ナレッジに適用し、組織全体の開発品質を底上げします。プロジェクトを通じて、貴社のベテランの知見と社内規約をAIに参照させる仕組みを育てていきます。

AIに参照させる、貴社の知見・ルール

01

コーディング規約・設計方針

命名規則、設計上の判断、品質基準などのチーム共通ルール

02

業務手順

レビュー、コード解析、ドキュメント生成などの定型作業の進め方

03

プロジェクト固有のルール

役割分担、判断基準、過去の意思決定の理由

※運用開始時は当社が整備を支援し、プロジェクトを通じて貴社のナレッジを育てていきます。

ナレッジ活用の流れ

  1. 1

    ナレッジを準備

    社内の知見やルールをナレッジとして整理

  2. 2

    AIに設定

    プロジェクトに合わせてAIの役割やルールを設定

  3. 3

    AIが参照・判断

    ナレッジを参照し、最適な判断や提案を行う

  4. 4

    出力を生成

    コードや提案など、実務に使える形で出力

  5. 5

    改善・蓄積

    結果を更新し、ナレッジを更新・蓄積する

Productivity

AI開発環境を、
チームで使い続けられる状態へ

AI開発環境は、導入して終わりではありません。フィックスターズは、開発者向けの実践セミナー、最新モデルへの更新・切り替え、利用状況やコストの可視化を通じて、チーム全体でAIを継続的に活用できる状態づくりを支援します。

チームに合わせたAI活用セミナー

AI駆動開発がチーム全体に定着するまで、実践的な研修で支援します。

セミナーテーマ例

  • —プロンプトエンジニアリング
  • —マルチAIエージェントの組み方
  • —組込みの特殊な要件のインプット方法
  • —トークンコストの節約術
  • —セキュリティの担保
  • —Human-in-the-loop
チームに合わせたAI活用セミナー

ローカルでも陳腐化しないモデル管理

ローカル環境でも、最新モデルを柔軟かつ継続的に運用できるようにします。

  • —AIモデルを瞬時に最新にアップデート
  • —特性の異なるAIモデルに簡単に切り替え
  • —お客様の環境に最適化した設定で最新LLMを提供
  • —検証済みモデルのリストを常に更新
ローカルでも陳腐化しないモデル管理

利用状況を可視化し、自動で最適化

各AIモデルの利用状況、コスト、レイテンシ、スループットなどを可視化し、AI開発環境の運用状況を見ながら最適化できるようにします。

  • —各AIモデルのユーザー毎の利用状況・コストを可視化
  • —多数の同時セッションに対応する推論エンジンの自動最適化
  • —レイテンシ・スループットなどの性能指標も可視化(近日提供予定)
利用状況を可視化し、自動で最適化
Implementation

導入の流れ

お客様の状況に合わせて、環境の構築から定着まで伴走します。

※ 期間はプロジェクト規模や要件により変動します

  1. 1

    ヒアリング・要件整理

    1–2 weeks

    お客様のセキュリティ要件、開発フェーズ、既存環境を整理。

  2. 2

    環境設計

    2–4 weeks

    最適なインフラ構成、AIモデル、ツール群、ナレッジ構造を設計。

  3. 3

    環境構築

    1–2 months

    インフラ、AIモデル、ツール、管理機能を構築・セットアップ。

  4. 4

    パイロット運用

    1–2 months

    小規模チームで試験運用。課題を洗い出し、運用ルールを調整。

  5. 5

    展開・定着

    Ongoing

    組織全体へ展開。セミナーで活用方法を定着させ、運用を最適化。

Get Started

現在の開発環境や利用目的を伺いながら、
最適な導入ステップをご提案します。

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Get Started

まずは資料をご覧ください

セキュアなAI環境の構築から、AI駆動開発のチーム定着まで。
組込み開発のAI導入をワンストップでご支援します。