LOCAL LLM REVIEW
HyApex ／ ローカルLLMレビュー支援
数百ページを機械が全量読み、合否は人が決めます。
詳細設計書・ソースコード・テストケースを、抜き取りではなく全件読みます。夜のうちに走らせておけば、翌日には指摘の候補がそろいます。
チケットの仕組みも表計算も置き換えません。判定した結果は一覧として書き出し、いま使っている運用へ返します。
レビューが止まるのは、能力の不足ではない
人を増やしても解けない形で詰まっています。現場で起きているのは次の四つです。
業務領域の経験と案件の来歴を持つ人でなければ、穴の場所が分かりません。結果として、その人の日程がそのままレビューの日程になります。
詳細設計書は数百ページ、コードは数千行あります。人の目では読み切れず、疲れれば精度も落ちるので、実際には抜き取りになります。
熟練者の空き時間を探しているあいだ、工程全体が止まります。待っている時間はそのまま遅れになり、テストの収束にも響きます。
チケットと表計算に分かれ、突き合わせが毎日発生します。どこで止まっているのかを確かめること自体が仕事になっています。
依頼してから閉じるまでの順序
依頼のときに指定するのは三つだけです。読むのは機械、決めるのは人、という分担を最後まで変えません。
実行は夜に寄せられます。画面を閉じたあとも処理は続くので、翌日の朝には候補がそろっています。
判定した内容は、誰がいつ決めたか、根拠が原文のどこ（ファイル → シート → 範囲）にあるかとともに残ります。
機械に任せる範囲と、人に残す範囲
読む作業は機械へ、決める作業は人へ。この線引きを固定したうえで、管理と置き場所の二つを整えています。
機械は休まないので、数百ページでも抜き取りになりません。分岐の欠落、記述のゆれ、手順と期待値の食い違いのような、量に埋もれるものを端から拾います。
出てくるのは候補までです。対応済み・対象外・保留・未確認の四つは人が押すもので、この操作を経なければ完了になりません。根拠と原文の位置が候補に付いているので、判定のたびに資料を探し直す必要がありません。
登録から確認完了までを五つの状態で追います。状態は仕様で固定してあり、増やせません ── 増やせるようにすると、管理はまた崩れます。
どの段に何件たまっているかが一覧に出るので、止まっているものが止まったまま見えます。チケットの仕組みも表計算も置き換えず、判定した結果は一覧として書き出して既存の運用へ返します。
読むのも、判断の材料を作るのも、社内で動くモデルです。設計書は表計算のまま渡せますし、コードは社内の保管場所から直接読みます。外部のサービスへ送る経路を持たせていません。
社内で動かすモデルの実行基盤そのものは、当センターの「オンプレミスLLM活用基盤」として別に整備しています。読む対象が増えたときや同時に使う人数が増えたときは、その構成に載せ替えられます。
構成としてはクラウドのAIにもつなげますが、現在は安全を優先して社内のモデルだけで動かしています。どちらにするかは、運用の方針に合わせて選べます。
同じ読み方を、四つの場面に当てる
資料の形は変えません。変わるのは、誰がどこまで読むかのほうです。
案件に合わせて動かせる幅
四つは独立に決められます。全部を一度に動かす必要はありません。
初日に実物の設計書と接続の権限を確定し、二日目の夜に全量を読ませます。三日目に人が四つの札で判定し、四日目に結果を見て横展開するかどうかを決めます。
見るのは四つです ── 指摘が閉じた割合が現状を上回るか、重大な見落としが増えていないか、判定の根拠と原文の位置を全件たどれるか、機械の読み込みが一晩に収まるか。
一つでも満たさなければ、そこで止めていただいて構いません。数値は貴社の環境で計測したものだけを使います。
AIだけでレビューを完了させることはできません。四つの札は人が押すもので、この操作を省く設定は用意していません。
削減できる工数の幅は、環境と対象によって変わります。資料に載せている推移は社内で作った例であって実測値ではないので、本ページには数値として載せていません。
現在は社内で動くモデルだけで稼働しています。クラウドのAIへの接続は設計上できますが、実際につなぐかどうかは運用の方針の話で、本ページでご案内している範囲は社内のモデルで動かす構成までです。
チケットの仕組みと表計算は置き換えません。これらを一つの道具に統合したい場合は、この案件の範囲の外になります。
備わっているものと、その意味
機能として備わっているものと、それが現場で何を意味するのかを並べます。
備わっているもの → それが意味すること
| 備わっているもの | それが意味すること |
|---|---|
| 全量の精読 | レビューが抜き取りにならない。量の多い資料ほど差が出る |
| 夜に寄せられる実行 | 熟練者の空き時間を待つあいだ工程が止まらない |
| 人だけが押せる四つの札 | AI単独では完了にならない。決めた人が記録に残る |
| 根拠と原文の位置 | 判定のたびに資料を探し直さずに済む。後から経緯をたどれる |
| 五つの状態の追跡 | どの段に何件たまっているかが見える。滞留が隠れない |
| 版の付いた観点 | 見落としを規則として書き戻せる。担当者が替わっても着眼点が残る |
当社が開発した基盤の機能仕様（提案資料、2026年9月時点）。工数の推移は社内で作った例であって実測値ではないため、ここには載せていません。
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この方式が有効かどうかは、件数の説明ではなく、ご自身のシステムから出てきた成果を見ていただくのが最短です。
対象を一つお知らせいただくところから始まります。