01ステップ 01
数秒で接続
GitHub App から対象のリポジトリを選んで Ninchi をインストールします。GitLab にも対応していますが、この動画では GitHub のフローを紹介します。
- OAuth と App のインストールで接続。ローカルエージェントは不要です。
- Ninchi がアクセスできるリポジトリを明示的に選択できます。
バイブコーディングを止めよう。
本当に理解した AI コードだけをリリースしよう。
今やコードの生成は容易になりましたが、その「理解」の価値はかつてないほど高まっています。Ninchi は、Git ワークフローに自然に溶け込む軽量でゲーム感覚のアカウンタビリティ層です。AI が生成したコードの行単位にいたるまで、あなたとチームが説明し、所有し、保守し続けられる状態を実現します。
クレジットカード不要
公開リスティング
今すぐ入手できます
GitHub Marketplace から Ninchi をインストールするか、AWS Marketplace 経由でエンタープライズ調達できます。
連携と信頼性
公式連携 — 稼働中
GitLab
GitHub
GitLabコンプライアンスパートナープログラム
Vanta
VantaNinchi は GitHub・GitLab の公式連携を提供しており、いずれも稼働中です。Vanta および Drata とは公式パートナープログラムを通じて提携しており、SOC 2 認証の取得を進めています。
GitHub・GitLab連携稼働中
エンタープライズ契約実績あり
エンジニアリングパイロット実施中
教育向け連携開発中
課題
AI導入は企業の管理体制よりも速くスケールしている
多くの組織がAI支援のコード、レポート、ワークフローを出荷していますが、誰が何をレビューし、何を理解し、何を承認したかの明確な検証がありません。
“問題が起きた時、企業は「誰が何を、いつ知っていたか」を把握する必要がある。”
リスク
すべてのAI生成物がリスクを生む
法的リスク
運用リスク
アカウンタビリティリスク
Ninchiは検証可能な人間のアカウンタビリティを実現します
仕組み
開発フローに組み込む4つのステップ
リポジトリを一度接続すると、Ninchi は変更ごとに焦点を絞ったチャレンジを作成し、結果を記録してチーム向けのビューに集約します。
02ステップ 02
変更内容を分析
チャレンジが開始されると、Ninchi は変更されたコードとリポジトリの文脈を読み取り、対象の変更に即した質問と非公開の採点基準を生成します。
- 質問は提出された変更内容に結び付けられます。
- LLM が質問と採点基準を生成し、決定論的なコードがイベントを記録します。
03ステップ 03
レビューフロー内でチャレンジ
プルリクエストのコメントから、60秒未満で完了できるよう設計された1つのチャレンジをブラウザで開きます。Ninchi はタイムスタンプ付きの結果を個人・組織ビューのエビデンスとして記録します。
- ストリーク、バッジ、リーダーボードで継続的な参加を後押しします。
04ステップ 04
エビデンスを継続的に確認
記録されたチャレンジイベントは、組織分析、ナレッジマップ、アカウンタビリティビューに集約されます。これらは保存済みエビデンスの決定論的な表示であり、能力の予測ではありません。
- リポジトリ領域や対象メンバーの範囲ごとにカバレッジを確認できます。
- 重要度で加重したカバレッジと、適格なエビデンスにもとづく Understanding Debt を追跡できます。
Knowledge maps
See where your team has recorded evidence
Ninchi combines repository facts with recorded challenge evidence to show which areas matter most and where your team has evidence on record. Every view comes from stored events and deterministic rollups; none predicts ability.
Available on the Enterprise plan.
Repo knowledge maps
Ninchi scans a repository and organises it into key areas ranked by size and recent activity. It also shows the repository's language mix and refreshes as the codebase changes.
Team evidence coverage
Each key area shows how many contributors have qualifying evidence: passing challenge answers tied to that part of the repository. Ninchi weights each area's coverage classification by importance, so higher-importance areas contribute more to the overall figure. Areas with one qualifying contributor are labelled single-contributor.
Understanding Debt is the share of key-area importance with no verified-understanding coverage. Ninchi calculates it from recorded challenge evidence.
Member baselines
Org admins can inspect one developer's recorded evidence by repository area. The view separates evidence inferred from PR challenge history from evidence gathered through targeted assessments. It reports coverage and does not rank people.
エンタープライズ価値
重い摩擦のないアカウンタビリティ
AI導入の加速
既存のレビュープロセスを置き換えずに、軽量な確認を追加できます。
明確なオーナーシップ
記録された確認を、担当者・成果物・意思決定時点にひも付けます。
監査性の強化
あらゆるステップで人間の理解と承認の詳細な記録。
組織インサイト
チーム、リポジトリ、ナレッジマップ領域ごとの集計エビデンスを確認できます。
確認可能なエビデンス
各確認には、質問、回答、スコア、難易度、成果物の文脈、タイムスタンプが記録されます。
“AI支援のデリバリー速度を保ちながら、人のオーナーシップを可視化します。”
活用方法
Ninchi の活用方法
「提供中」は現在利用できます。「開発中」は提供に向けて開発中です。「検討中」は方向性を示すもので、提供を確約するものではありません。
Git ワークフロー
提供中GitHub・GitLab 連携により、コード変更からレビューサイクル内でチャレンジを作成します。
ダイレクトチャレンジ
提供中リポジトリを接続せず、提出されたコードやコンテンツからチャレンジを作成します。
LMS ワークフロー
開発中課題提出や教育コホート向けの Canvas・Moodle 連携。
業務文書
検討中AI 支援の草案、メモ、レポートにチャレンジとエビデンスの流れを適用する可能性を検討しています。
Ninchi Score™
確認できる証拠
Ninchi Score は、検証済み理解イベントにもとづく、透明な難易度加重のエビデンス比率です。開発者やチームが Ninchi のチャレンジで示した理解を、対象の作業やタイムスタンプとともに記録し、確認可能な証拠にもとづいて会話できるようにします。
“示された理解とアカウンタビリティを、確認できる証拠として可視化します。”
料金
チームに必要なエビデンスを選ぶ
すべてのプランでメンバー数は無制限。基本のチャレンジから始め、チーム分析、より厳格な検証、エンタープライズ管理機能を追加できます。
横にスワイプして4つのプランを比較できます。
| プラン比較 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 基本ワークフロー | ||||
| スコア対象PR | 月5件（ソフト上限） | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| メンバー | 無制限 | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| 検証モード | カジュアル | カジュアル、トラッキング、ブロッキング | カジュアル、トラッキング、ブロッキング、ストリクト | カジュアル、トラッキング、ブロッキング、ストリクト |
| 質問の難易度 | 初級 | 初級、中級 | 初級、中級、上級 | 初級、中級、上級 |
| チャレンジでの差分表示 | — | |||
| 組織分析 | — | |||
| 高度な検証 | ||||
| 不正防止機能 | — | — | ||
| Teach Me レッスン | — | — | 組織管理者が有効にした場合に利用可能 | 組織管理者が有効にした場合に利用可能 |
| ガバナンスと監査証跡 | — | — | ||
| エンタープライズ機能 | ||||
| 監査ログのエクスポート | — | — | — | |
| ナレッジマップとベースライン | — | — | — | |
| 専任サポートとSLA | — | — | — | |
| カスタムブランディング | — | — | — | |
| AI支出分析 | — | — | — | |
スタンダードとプロは1席あたりの月額料金です。ホビイストのスコア対象PR数はソフト上限で、上限後もチャレンジは継続しますが、その月の追加PRはスコアに反映されません。
実際の活用例
Eden エンジニアリング・パイロット
Eden は実際のエンジニアリング・ワークフローで Ninchi を検証しています。この事例では、軽量な確認が開発者の主体的な関与を保ちながら、デリバリーを妨げないかを扱います。
公開する内容は Eden と Ninchi が共同で確認した結果に限定し、測定結果はデータの準備が整ってから追加します。
リサーチ・ホワイトペーパー
論文を読む ↗認知インフラとしての検証可能な人間の理解
Ninchi のチャレンジ・ループ、確認可能な証拠モデル、透明な難易度加重スコアの背景にある研究をご覧ください。
論文では、提供済みの機能と提案中のモデル・検証目標を明確に区別しています。
よくある質問
開発者の疑問に率直に回答
ワークフローへの影響、プライバシー、証拠、そして Ninchi の将来像について率直にお答えします。
上司のための監視ソフトウェアですか？
いいえ。Ninchi は開発者自身が理解を振り返る鏡であり、説明できる仕事の確認可能な証拠として設計されています。組織レベルのレポートは標準で集計され、詳細表示は役割で制限されます。
デプロイのパイプラインが遅くなりませんか？
チャレンジは60秒未満で完了するよう設計され、既存の Git レビューサイクル内で行われます。確認を参考情報にするか必須にするかは組織が選択できます。
チャレンジを LLM に貼り付ければ回答できるのでは？
試すことはできます。そして、Ninchi を含め、完全無欠な確認ツールはありません。Ninchi は、チャレンジを時間制限付きで特定の変更内容に絞り、Pro では strict モードと設定可能な不正対策を提供し、難しい質問ほど重く加重することで、近道の影響が時間とともにエビデンスに表れるようにします。Ninchi が記録するのは示された理解のエビデンスであり、不正が絶対に不可能だとは主張しません。いずれの場合も記録は確認できます。
独自コードがモデルの学習に使われますか？
いいえ。Ninchi はコードを認識しますが保持はしません。ソース内容は分析とチャレンジ質問の生成のため一時的に処理され、長期保存されず、外部モデルの学習にも使用されません。エンタープライズのお客様は独自の LLM プロバイダーを持ち込み、お客様が管理するキーのみを通じてコンテンツを処理することもできます。
Ninchi Score は何を測定しますか？
Ninchi Score は、記録された理解確認イベントに基づく透明な難易度加重の証拠比率です。Ninchi 上で示された証拠を表すもので、潜在能力や校正済み確率ではありません。
Ninchi は SOC 2 認証を取得していますか？
SOC 2 認証は取得手続き中です。未取得の認証を保有しているかのような表現はせず、現状を明確にお伝えします。データ最小化、通信時・保存時の暗号化、管理者操作の監査といったセキュリティ対策は、データ取扱いとセキュリティのページに記載しています。また、Vanta と Drata の公式パートナープログラムに参加しています。
Ninchi はソフトウェア以外にも展開しますか？
現在の中心はソフトウェアです。Ninchi Direct は隣接分野の提出物にも同じチャレンジと証拠の流れを提供しますが、Canvas や Moodle などの教育連携は開発中です。
GitHub App をインストールしたのに、ダッシュボードが空なのはなぜですか？
GitHub App をインストールした GitHub アカウントで Ninchi にサインインしてください。組織は GitHub ID を通じてリンクされるため、その GitHub ID がないメールアドレス・パスワードのアカウントには、インストール済みの組織が表示されません。
ソフトウェア以外
ソフトウェア以外でのNinchi
Ninchiは現在、主にソフトウェアチーム向けに提供しています。Ninchi Directでは、ほかの種類の提出物にも同じチャレンジとエビデンスのワークフローを利用できます。
教育
あるコーディングブートキャンプでは、コーディングを学ぶ受講生向けにNinchiを利用しています。講師はNinchi Directを使い、受講生が提出した課題をもとに短いチャレンジを作成できます。Ninchiは質問、回答、スコア、難易度を記録するため、講師は課題とあわせて理解のエビデンスを確認できます。採点や講師の判断に代わるものではありません。CanvasおよびMoodleとの連携は現在開発中です。
法務・オペレーション
Ninchiは現在、法務およびオペレーションチームとともに、この仕組みの活用を検討しています。チームはNinchi Directを使い、草案、メモ、レポートなどのAI支援文書についてチャレンジを作成できます。Ninchiは、その文書に関するチャレンジに誰が回答したかを、スコアと難易度とともに記録します。そのため、レビュー担当者は特定の成果物に紐づくエビデンスを確認できます。この記録は人によるレビューを支援しますが、その代わりにはなりません。
Ninchi について
人は、自分の仕事を理解し、責任を持ち続けるべきです。
Ninchi は、AI が生産を加速しても、人を受動的なレビュアーにしないという信念から生まれました。スピードと人間の主体性を両立したいチームのために、軽量な確認と検証可能な証拠を提供します。
Jonathan Bethune
創業者・CEO・CTO
Eric Hamilton
CPO・CMO
Tor Kringeland
リサーチ責任者
エンタープライズ相談
Ninchi をエンジニアリング・ワークフローへ。
相談会を予約するか、利用中のソースプラットフォーム、チーム規模、セキュリティ要件をお知らせください。最適なパイロットと導入方法をご案内します。
チームデモを予約アフィリエイト、デザインパートナー、投資家に関するお問い合わせ： support@ninchi.ai
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