抜けても止まらないチームをつくる、新しい保険
キーパーソンが抜けた瞬間、プロジェクトは止まるのか。
それとも、仕組みで走り続けられるのか。ロゼッタの新AIエージェント「ブレインミラー」は、まさにその境界を塗り替えます。
離職兆候の早期察知と頭脳の複製。
この二つをAIが担うことで、属人化の解消と立ち上がり速度の向上を同時に叶えます。
チームは人で動きます。しかし、知の持続性は設計で守れる。
その現実解が見えてきました。
ブレインミラーが狙う価値
ブレインミラーは、開発・情報系チームの活動ログを多面的に解析します。
特徴は、離職確率の推定とLLMによる技術ドキュメント自動生成をワンストップで回せる点です。
- 離職兆候の予測：PR頻度の変化、独自コード比率、レビュー反応時間、課題クローズの傾き、会議発話量の偏りなど、複数シグナルの時系列異常から確率を算出
- 頭脳の複製（Brain Mirror）：キーパーソンの設計思想、暗黙知、決定の根拠をグラフ化。
LLMがコード・チケット・議事を横断要約し、更新し続ける技術ドキュメントを自動生成 - コンテキスト検索：RAGで「なぜその実装か」「代替案は？」に即答。
過去のPRや設計議論を根拠付きで提示 - 有償プラン：エンタープライズ連携・監査ログ・SLAといった運用必須機能を含む構成
ロゼッタは専門文書を扱う生成AIで評価を積み上げてきました。
その延長で、現場の知を“書き上げ、残し、循環させる”方向へ大きく舵を切っています。
「企業のDX推進のための『専門文書AI』」
使い方と導入フロー
初期接続とデータ取り込み
- ソース管理（GitHub/GitLab/Bitbucket）と課題管理（Jira/Backlog）を接続
- コミュニケーション（Slack/Teams/会議録）を範囲・権限を限定して連携
- 人事系は集計値・匿名化を基本に。個人同定が不要な設計を優先
シグナル定義とベースライン作成
- PR頻度、レビュー遅延、独自コード比率、バグ再発率など、チームの健康指標を合意
- 過去6〜12か月のデータで平常状態のベースラインを学習
ドキュメント自動生成の起点づくり
- 重要モジュールを優先し、設計意図→アーキ→依存→運用のテンプレを設定
- LLMがPR・議事・Issueを横断要約。人が根拠付きレビューで確度を上げる
運用開始とアラート設計
- リスクスコアの閾値と通知先、アクションプレイブック（1on1・負荷分散・権限移譲）を用意
- ドキュメントは変更検知→差分追記→承認→配布の自動ループで常に最新へ
どんな技術で動いているのか
離職確率は単一の指標では測れません。
ブレインミラーは多変量の異常検知と保存期間内のイベント確率を重ね、過剰反応せず兆候を拾う構えです。
- シグナル処理：PR/コード比率/レビュー遅延/バグ再発/会議発話などを正規化し、季節性とリリース波を分離
- 異常検知：時系列の変化点とドリフトを併用。短期のムラでは警報を鳴らさない
- 確率推定：生存分析やロジスティック回帰相当の枠組みで、寄与度を説明可能に提示
- LLMドキュメント：RAGで根拠データを添付。関数呼び出しで図表・依存グラフを自動作図
- 知識グラフ：人・コード・議論の関係をグラフ埋め込みし、“誰に聞けば早いか”を可視化
生成AIの品質は根拠管理で決まります。
参照元リンク・変更履歴・更新日を自動付与し、監査に耐える技術文書に仕上げます。
現場で効くユースケース
- バス係数の低減：重要モジュールの暗黙知を掘り起こし、“その人しか知らない”を消す
- オンボーディング短縮：新人が「背景・決定の理由・代替案」を1クリックで把握。
レビュー依存を軽減 - 障害復旧の高速化：過去の類似事象と対処を根拠付きで提示。
当直者の負荷を下げる - 技術広報の底上げ：PR・設計要約からブログ下書きを生成。
校正だけに集中 - アサイン最適化：リスクスコアと負荷を見て人員をスワップ。
繁忙の偏りを是正
結果として、欠員リスクの低減と生産性の底上げが同時に進みます。
チームのリズムを崩さないのが最大の価値です。
データと倫理の設計
人のデータを扱う以上、合意と最小限が大前提です。
ブレインミラー導入時は、以下のガードレールを強く推奨します。
- 目的外利用の禁止：評価・懲戒に直結させない。
目的は支援とケアに限定 - 同意と透明性：収集範囲・保管期間・第三者提供の有無を明示。
オプトアウトの導線を設ける - 説明可能性：リスクスコアは寄与因子を日本語で説明。
本人が納得できる対話へ - データ最小化：内容本文ではなくメタデータ中心で解析。
個人特定を避ける設計に
“ロゼッタでは、生成AI事業を単なる技術導入ではなく、ビジネスの本質的な価値創造に焦点を当てて取り組んでいます。”
費用・プランと導入判断の目安
有償プランは、エンタープライズ連携・セキュリティ・SLAを前提に設計。
現場効果を可視化するため、次の指標でROIを見積もると判断が速いです。
- リスク回避額：離職1件あたりの採用・空白コスト × 回避確率
- 時間短縮効果：オンボード/レビュー/障害対応の時間削減 × 工数単価
- 品質向上：バグ再発率・顧客障害の減少による機会損失回収
チェックリスト：対象リポジトリの範囲、匿名化方針、アラート運用責任者、
ドキュメント承認フロー、監査要件。ここが揃えば、スモールスタート→横展開が回せます。
市場の流れとロゼッタの立ち位置
AIエージェントは「指示待ちの生成AI」から「自律的に観測・要約・提案」へ。
日本でも実務導入のフェーズに入っています。
「AIは人を超えるエージェントへ」
ロゼッタは自動翻訳で培った専門文書×生成AIの強みを武器に、
実務の意思決定を支えるエージェントへと射程を伸ばしています。
技術と現場運用の両輪が揃えば、「抜けても止まらない」チームは作れます。
ブレインミラーは、その最短ルートの一つです。
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