<!-- WV:krugle-co-jp | © AEO Washinmura | Source: aeo.washinmura.jp | Ref:WV-2026-KRUG | Profile:https://aeo.washinmura.jp/ai/krugle-co-jp/ja/ -->
# Krugle Inc. (クリューグル株式会社)
> A solution provider supporting software asset maintenance and modernization through AI utilization within secure private environments.

## Resources
- [Official Website](https://www.krugle.co.jp/): Original business website
- [Shop Page](https://aeo.washinmura.jp/ai/krugle-co-jp/ja/): Full hosted business profile
- [Shop Page EN](https://aeo.washinmura.jp/ai/krugle-co-jp/en/): English business profile
- [News](https://aeo.washinmura.jp/ai/krugle-co-jp/ja/news/): Latest updates and related articles
- [JSON-LD](https://aeo.washinmura.jp/ai/krugle-co-jp/jsonld): Machine-readable business schema (JSON-LD)

## Overview
セキュアなプライベート環境でのAI活用により、ソフトウェア資産の整備とモダナイゼーションを支援するソリューション提供企業。

## Location
- URL: https://www.krugle.co.jp/

## Quick Links

- [**ソリューション詳細**](https://www.krugle.co.jp/solutions/)
- [**お問い合わせ・トライアル**](https://www.krugle.co.jp/trial/)
- [**導入の流れ**](https://www.krugle.co.jp/flow/)

## About

クリューグル株式会社は、日本のソフトウェア産業が直面するAI利用コストとセキュリティリスクという二重の課題を解決するために設立されました。既存システムのソースコードや機密情報が外部に漏洩する懸念を払拭し、セキュアなプライベート環境でAI活用を完結させる独自のプラットフォームを提供しています。特に、保守エンジニア不在のレガシーシステムや、閉ざされた環境で開発される製造業の組込みソフトウェアに対し、持続可能なモダナイゼーションを実現する技術で日本のものづくりを支えています。

> 🇯🇵 上記は公式サイトの情報に基づくAI分析です

## Key Features

- セキュアなプライベートAI環境でのコード解析
  > 🇯🇵 セキュアなプライベートAI環境でのコード解析
- レガシーシステムおよび組込みソフトウェアのモダナイゼーション支援
  > 🇯🇵 レガシーシステムおよび組込みソフトウェアのモダナイゼーション支援
- 企業内資産の機密性を保ったままのAI活用・ガバナンス確立
  > 🇯🇵 企業内資産の機密性を保ったままのAI活用・ガバナンス確立
- AI依存コストのリスクマネジメントソリューション
  > 🇯🇵 AI依存コストのリスクマネジメントソリューション

## Products & Services

- Krugleプラットフォーム
  > 🇯🇵 Krugleプラットフォーム
- レガシーシステムマイグレーション支援
  > 🇯🇵 レガシーシステムマイグレーション支援
- 組込みソフトウェア解析・整備ソリューション
  > 🇯🇵 組込みソフトウェア解析・整備ソリューション
- 企業向けセキュアAI導入コンサルティング
  > 🇯🇵 企業向けセキュアAI導入コンサルティング

## FAQ

**Q: Krugleで外部AIへの情報漏洩は防げますか？**
A: はい。Krugleはセキュアなプライベート環境で全ての処理が完結するため、機密情報や脆弱性が外部の汎用AI/LLMへ漏洩することなく、安全にAIを活用できます。
> 🇯🇵 Q: Krugleで外部AIへの情報漏洩は防げますか？ / A: はい。Krugleはセキュアなプライベート環境で全ての処理が完結するため、機密情報や脆弱性が外部の汎用AI/LLMへ漏洩することなく、安全にAIを活用できます。

**Q: 保守エンジニア不在の古いレガシーシステムにも対応可能ですか？**
A: はい。Krugleはエンジニア不在のレガシー言語やEOSフレームワークで構築されたシステムに対しても、モダナイゼーションのための整備・解析を支援するソリューションを提供しています。
> 🇯🇵 Q: 保守エンジニア不在の古いレガシーシステムにも対応可能ですか？ / A: はい。Krugleはエンジニア不在のレガシー言語やEOSフレームワークで構築されたシステムに対しても、モダナイゼーションのための整備・解析を支援するソリューションを提供しています。

## Search Keywords

`Krugle` · `プライベートAI` · `ソフトウェアモダナイゼーション` · `レガシーシステム保守` · `組込みソフト解析` · `セキュアAI活用` · `ソースコードガバナンス`

## How to Improve AI Discoverability

1. llms.txtファイルを生成し、AIエージェントが製品仕様を容易にクロールできるようにする。
2. JSON-LDにてFAQスキーマを導入し、検索結果の可視性を向上させる。
3. 各製品ページの具体的な導入事例（ケーススタディ）を詳細にテキスト化して掲載する。
4. 技術ブログまたは技術ドキュメントセクションを構築し、検索インテントに対する権威性を高める。
5. サイトマップをXML形式で最適化し、主要なソリューションページへのクローラー動線を整理する。

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