Krugleの狙い

• 1) AIリスク回避
  AI時代を迎え、日本のソフトウェア産業で発生している２つのリスクを解決！

  • 1.
    AI利用コスト：
    ソフトウェア開発の効率化を目指しAI依存が高まる中で、日本はその中核となるAI/LLMをパブリックな海外製エンジン（ChatGPT, Open AI, CoPilotなど）に頼っており、コスト面でのリスクマネージができていない。
  • 2.
    AI利用時のセキュリティ：
    既存システムのソースコードや周辺情報を外部の汎用AI/LLMに処理させる場合、機密情報や脆弱性が漏洩するリスクがあるが、そのガバナンスが確立できていない。

  

  

  
• 2) レガシー/組込みソフト対策
  各産業に残るレガシーシステムや、日本を支える製造業の組込みソフトを、整備およびモダナイゼーション！

  • 1.
    レガシーシステム：
    日本には、エンジニア不在のレガシー言語やEOSのフレームワークなど、保守面で課題を抱えるレガシーシステムが無数に存在する。これらに対し多くのソリューション/ベンダーがマイグレーションを試みるが、成功に導けていない。
  • 2.
    製造業：
    組込みソフトはプロジェクト毎に閉ざされた開発環境が多く、外部のAI/LLMは活用できない。
    さらに、サプライチェーンの中で組込みソフトはセキュリティ規範が厳しく、延々と続く解析調査の労力が甚大。