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For Investors

自律型エンジニアリングを、 コードから本番運用まで拡張する。

GIIPは、AIによるコード生成を本番環境まで拡張し、デプロイ、クラウド、データベース、監視、障害対応、性能改善を継続的に実行する自律型AIエンジニアリング基盤です。

AI Coding Agentの登場により、ソフトウェアを書くこと自体はますます自律化しています。GIIPは、多くのツールが止まる地点――デプロイ、クラウド、データベース、監視、障害対応、継続的な本番最適化――までその自律性を拡張します。

AIはコードを書けるようになった。GIIPは、そのサービスを動かし続ける仕組みを作っている。

Traction

小さいが、実在する有償Traction。

3社

有償契約顧客数

月額50万円

1社あたりの月額契約額

3社

実施中のPoC件数

年1,800万円

Annualized Revenue Run Rate

Annualized Revenue Run Rateは現在の月額契約額(3社×月50万円×12ヶ月)から算出した年換算値であり、確定した年間契約金額ではありません。

Problem

コーディングは自律化している。プロダクションエンジニアリングはまだそうなっていない。

Codex、Claude Code、Devin、GitHub Copilot、Cursorなどの AI Coding Agentにより、コードを書く・編集する作業は大きく自律化しました。しかし、コードが書かれた後の作業――クラウドの構築、データベース運用、デプロイ、監視、障害対応、性能改善――は、依然として人手中心のプロセスに大きく依存しています。AIが生成するコードが増えるほど、「どれだけ速く書けるか」と「どれだけ安全に本番運用できるか」の差は広がり続けています。

Why Now

なぜ今この差が生まれているのか。

  1. 1

    Coding Agentがコード生成をコモディティ化させている

    複数の有力なAI Coding Agentがコーディング能力の面で近い水準に収斂するにつれ、競争優位の源泉はその先――コードが書かれた後に何が起こるか――へと移っています。

  2. 2

    企業は運用できる速度を超えてコードを生成し始めている

    AI支援開発の採用スピードが、運用体制の拡張スピードを上回り始めており、デプロイ・インフラ・信頼性まわりの未処理作業が積み上がっています。

  3. 3

    クラウド・データベース・インフラ運用は依然として専門人材が不足している

    人手で本番品質のクラウド・データベース・インフラエンジニアリングを行うことは、依然として希少で高コスト、かつミスの起きやすい領域です。

  4. 4

    本番品質のAI実行Harnessが、今ようやく実現可能になった

    インフラ作業を安全にAIで実行するために必要な、高性能モデル・構造化された実行フレームワーク・蓄積された運用知見の組み合わせが、技術的にようやく実現可能な段階に入りました。

Solution

GIIPは継続的な循環ライフサイクルでこのギャップを埋める。

GIIPはデプロイをプロジェクトの終わりとは捉えません。開発・インフラ・運用を一つの継続的なループとして実行します――GIIP FDEとAIエージェントが各段階を進め、そこで得た知見を次のサイクルへ還元します。

01

Business Requirement

02

GIIP FDE

03

Planning / Coding / Testing

04

Cloud / DB / Infrastructure

05

Deployment

06

Monitoring

07

Incident Response

08

Performance Optimization

09

Continuous Improvement

Business Requirement

Continuous Improvementは次のBusiness Requirementへ直接還元されます――これは一方向のパイプラインではなく、ループです。

Architecture

6層からなるFull Lifecycle Architecture。

GIIPのOrchestration・実行Harnessがアーキテクチャの中心に位置し、特定のAIモデルやベンダーに依存するのではなく、モデル・ツール・人によるレビューを統合的に調整します。

Interfaceチャット、チケット、API、既存の開発ツールとの連携など、リクエストがシステムに入る入口。
OrchestrationGIIPの調整層――作業のルーティング、手順の順序付け、各段階での承認・リスクポリシーの適用を担う。
Engineering Intelligence作業の計画・実行を支えるモデル、プロンプト、ツール、蓄積されたプロダクション知見。
Execution実際にコーディング・構築・設定・デプロイを実環境に対して実行するHarness。
Verification実行の前後で行われるテスト、検証、リスクチェック、人によるレビューゲート。
Production監視・運用・継続的改善の対象となる、実際に稼働しているクラウド・データベース・インフラ環境。

特定のLLMブランドではなく、GIIPのOrchestration・実行Harnessこそが、他の5層を機能させるアーキテクチャの中心です。

Category

GIIPは既存のツールカテゴリのどこに位置するか。

GIIPは特定のベンダーとの対立軸で語られるものではありません。Coding Agentツール、DevOps/Observabilityツールのそれぞれ単体よりも広いライフサイクル範囲をカバーしています。

CategoryExamples対応範囲
AI Coding AgentツールCodex、Claude Code、Devin、GitHub Copilot、Cursorコーディングに特化
DevOps / ObservabilityツールCI/CD、監視、インシデント管理プラットフォーム運用の一部を担う
GIIP開発 + インフラ + データベース + デプロイ + 運用 + 最適化Full Lifecycle
Business Model

企業ごと・月額課金のエンタープライズ契約。

現在のエンタープライズ契約:1社あたり月額50万円。

現在の契約に含まれる内容:

デプロイ
環境設定
開発支援
インフラ運用
データベース運用
監視
障害対応
AI回答品質のチューニング
Moat

時間とともに積み上がっていくもの。

これは、GIIPが本番ワークロードを積み重ねるにつれて強化されると見込む領域であり、すでに確立されたデータ規模や学習効果を主張するものではありません。

Production Engineering Knowledge

実際の本番障害対応、スケーリング判断、コストトレードオフに関する判断・手順を、AIエージェントが実行できる形で蓄積したもの。

Execution Harness

AIエージェントが顧客のクラウド・データベース・インフラ環境に対して安全に実行できるようにする、Orchestration・承認ポリシー・ツール群の層。

Feedback Loop

障害対応・性能課題・デプロイを含む各案件から得られた知見が、構造化された形でHarnessとナレッジベースに還元される。

Operational Dataset

複数の顧客案件を通じて、実際の運用条件下で本番環境がどう振る舞うかを記録した、成長し続ける構造化データ。

Founder & Track Record

AIが生成した一般論ではなく、実際のProduction経験に基づく。

GIIPのHarnessの基礎になっているのは、AIが生成した一般論ではなく、実際の大規模Production環境での経験です。

4,000万DAU

4,000万DAU規模のサービス経験

60万

最大60万同時接続規模

3億/日

1日3億トランザクション規模

ペタバイト級

ペタバイト級ストレージ運用

大規模

大規模配信インフラ

年2億円規模

年間約2億円規模のインフラコスト削減実績

技術的背景: AWS、Azure、GCP・SQL Server、Oracle、MySQL、Aurora、PostgreSQL、TiDB

30年近いProduction Infrastructure・Database Engineeringの実務経験。

プロフィール・主な実績を見る

エキスパートの知見を、再現可能なインフラへ

創業者一人の専門知識だけでは、事業はスケールしません。GIIPが取り組んでいるのは、その知見をシステム全体が動かせるインフラへ変換することであり、特定の個人への依存を減らすことです。

Founder expertise
Systemized knowledge
AI execution
Repeatable deployment
RulesKnowledge BaseSkillsWorkflowsEvaluationMonitoringFeedbackAutomation
Scalability

顧客数の増加とエンジニア人員数を切り離す。

従来型のサービスモデルでは、顧客数の増加に比例してコストと人員が線形に増えます。GIIPは異なるスケールの仕方を目指して設計されています。

従来モデル

  1. 顧客数 ↑
  2. エンジニア数 ↑
  3. コスト ↑

GIIPモデル

  1. 顧客数 ↑
  2. FDEインスタンス数 ↑
  3. AIワークロード ↑
  4. 人の介入は例外時のみに

目標は、時間の経過とともに顧客数とエンジニア人員数を切り離すことです。人の介入率について具体的な測定値はまだないため、ここでは数値を示しません。

よくある質問

GIIPとは何ですか?

GIIPは、AIによるコード生成をデプロイ、クラウド、データベース、監視、障害対応、継続的な本番最適化まで拡張する自律型AIエンジニアリング基盤です。エンタープライズガバナンスの下、GIIP FDE(Forward Deployed Engineer)とAIエージェントが運用します。

GIIPはAI Coding Agentですか?

いいえ。GIIPはCodex、Claude Code、Devinのようなコード生成ツールではありません。GIIPは、多くのCoding Agentが作業を終える地点――生成済み・既存のコードをデプロイし、インフラを構築し、監視し、継続的に本番運用する地点――から始まります。

GIIPはCodex、Claude Code、Devinとどう違いますか?

これらのツールはコードを書く・編集することに特化しています。GIIPは、コードが存在した後に何が起こるか――クラウド構築、データベース運用、デプロイ、監視、障害対応、性能最適化――を、単発の引き渡しではなく継続的なライフサイクルとして担います。

GIIPはコーディングの後、何を自動化しますか?

デプロイ、環境設定、クラウド・データベース運用、監視、障害対応、そして継続的な性能・コスト最適化――コードが書かれた後の全ライフサイクルです。

GIIPは本番インフラを運用できますか?

はい。GIIP FDEとAIエージェントは、承認ポリシーの下で顧客のクラウド・データベース・インフラ環境を構築・デプロイ・運用します。高リスクな操作は人によるレビューを必須とします。

GIIPはデータベースとクラウドインフラを管理しますか?

はい。データベース運用とクラウド・インフラ運用は、デプロイ・監視・障害対応とともに、現在のエンタープライズ契約に含まれています。

GIIPはAI DevOpsまたはAI SREプラットフォームですか?

GIIPはデプロイ・監視・障害対応といったDevOps/SRE領域と重なりますが、対応範囲はより広く、開発支援・データベース運用・クラウドインフラも含め、単一の点ツールではなく一つの継続的なFull Lifecycleサービスとして提供します。

GIIPはすでに有償顧客に使われていますか?

はい。GIIPは現在、1社あたり月額50万円のエンタープライズ契約で3社の有償顧客を持ち、さらに3社でPoCが進行中です。

GIIPのビジネスモデルは何ですか?

GIIPは月額のエンタープライズ契約として提供されており、現在は1社あたり月額50万円です。デプロイ、環境設定、開発支援、インフラ運用、データベース運用、監視、障害対応、AI回答品質のチューニングを含みます。

GIIPはどこを拠点にしていますか?

株式会社GIIP(GIIP Co., Ltd.)は韓国・ソウルを拠点とし、日本にも事業を展開しています。法人の詳細は会社情報ページをご覧ください。

GIIPはどの市場を狙っていますか?

AI支援開発を採用している企業のうち、コーディングそのものと同水準の自動化で、デプロイ・インフラ・データベース・運用まで対応してほしいと考える企業です。

投資家はGIIPにどう連絡すればよいですか?

このページの投資家向けお問い合わせフォームをご利用いただくか、contact@littleworld.net まで直接ご連絡ください。

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