はじめに

BI Brain

BI Brain はプロジェクト管理・コラボレーションプラットフォームで、Issue 依存グラフ、ナレッジベース AI 意味検索、Aiko コラボレーションなどの機能をサポートしています。

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v3.0.4 (Latest)

リリース日：2026-08-28 | 状態：正式版 今期テーマ：チーム次元ユーザー画像 + ワークアイテムデータソース中立化 + 状態機械確認フロー + エキスパートAgent強化 + サイクロマティック複雑度専項整改 コード範囲：v3.0.3..v3.0.4（develop / origin/develop）

1.1 新機能

モジュール	詳細
チーム次元ユーザー画像（新モジュール）	1. user_team_portrait チーム画像カバーレイヤーを追加、同一ユーザーが異なるチームで差別化された位置付け可能 2. 8 つの上書き可能フィールド + チーム専用 note フィールドをサポート、多値フィールドは全体置換、明示的空設定はグローバルにフォールバックしない 3. タスク評価時にチーム実測値を自動書き戻し（team_id スナップショット列が評価時の帰属を凍結）、割当はサンプルサイズ四段階降格で他チームデータが本チームの実績を装うことを回避 4. チーム画像 API（list/get/put/delete、カバーレイヤークリア）とフロントエンド TeamPortraitPanel エディターを追加、権限は個人修正と管理者操作を区別
ワークアイテムデータソース中立化（work-item）	1. ソース中立 work_item テーブルを追加、身元を (source, external_id) に変更、Jira Key 偽造不要、新ソース追加時も一意制約に衝突しない 2. 親票/子票は同一テーブル構造、ロールは parent_external_id でリアルタイム計算、葉票（role=leaf）が割当入口、親票は背景として扱う 3. description と 5 つの親票スナップショット列を追加、子票自体が背景コンテキストを保持 4. /api/work-items/* シリーズインターフェースを追加、apply-plan の jira_data_id/jira_bound を work_item_id/work_item_bound に改名
ワークアイテム責任者フィールドと Team バインディング	1. work_item に assignee_name / assignee_email 二列を追加、責任者単位の割当をサポート（email はソースにより任意） 2. PUT /api/work-items/data/{id}/team バインディングエンドポイントを追加、ワークアイテムは Team のバインド/再バインド/アンバインド可能、同一ワークスペースかつ Team 未アーカイブを検証、再同期時はバインド不変を維持
次状態草案（人工確認後にコミット）	1. 読み取り専用草案インターフェース POST /api/bibrain/issues/{issue_id}/state-instances/proposal を追加、全過程で DB 書き込みなし 2. サーバー側でワークアイテム/状態チェーン/実行軌跡/成果物/候補者プールを組み立て、草案は BiBrain Core 読み取り専用モードで優先生成（readonly は認証で強制、利用不可時は元パスにフォールバック） 3. 構造化出力 + Pydantic 検証（json_schema → json_object → 純プロンプト三段階降格、検証失敗時は拒否理由を付けて一回リトライ） 4. フロントエンド状態チェーンカードに「次状態生成」入口と編集可能フォームを追加
タスク状態機械確認フロー	1. pending_confirmation 状態を導入し人工レビューフローを担う、complete 後に確認待ちに移行、コアサービスのみ状態追加可能 2. confirm / request-changes 状態コマンドを実装；後に complete → completed 二段階に収束、チェック完了後は再確認不要 3. Redmine チケットは「確認待ち」から直接 done へ、同期時の毎回オンライン状態照会を削除
タスク期限日リマインダー	Issue に期限日フィールドとリマインダーサービス（issue due reminders）を追加、期限切れタスクを自動通知
Team 単位隔離の動的フィード	Team 単位隔離の部門動的フィードインターフェースとチーム動的スナップショット移行を追加、動的はチーム帰属でフィルタ表示
エキスパート成果物帰属	1. エキスパート実行結果コミット時に成果物のエキスパート帰属（uploaded_by_agent_id）を自動書き戻し、手動アップロード不要、帰属喪失なし 2. workspace_file はエキスパート Agent による成果ファイルフィルタをサポート、アップロード帰属（expert_agent_id）を明示的に宣言 3. 履歴 NULL 帰属を処理するワンショット書き戻しスクリプトを提供
汎用エキスパート記憶 API	1. /expert-memory/* 汎用記憶 HTTP API（pages/snapshots/config/search/context）を追加、メンバーはチャネルを閲覧/検索可能 2. /expert-memory がメインパス、/expert はレガシーエイリアス；新規エキスパートは自動的に memory_channel をバインド 3. ナレッジファイル全文注入（xlsx 全文をコンテキストに注入）、エキスパート run 結果は Issue をブリッジし真レポートを成果物としてマウント
タスクドキュメントインポート Schema 検証	1. plan schema registry / schema drafts / schema binding とインポート内容監査スナップショットを追加 2. schema 抽出、草案レビューと公開フローをサポート、AI 非同期解析 + 草案永続化 + 証拠検証
進度工時ダッシュボード	1. progress_dashboard モジュールを追加、日付/グループ/状態/リスク多次元集計フィルタとページネーションクエリ 2. /api/progress-dashboard と /api/w/{slug}/progress-dashboard 互換ルートを追加
同一ワークスペース重名チーム禁止	team 名にアクティブスコープ一意制約（大文字小文字無区別、空白正規化）を追加、作成/改名/アーカイブ復元すべて重名検証し 409 を返す
Jira 割当後 Team Leader 通知	ワークアイテム割当後、チーム責任者に自動通知
Jira バッチインポートとバージョンガード	1. バッチインポートエンドポイントを追加、単一メンバー検証 + 単一トランザクション + savepoint で行単位隔離 2. Jira インバウンドバージョンガードで旧バージョンが新バージョンをサイレント上書きを防止（updated/stale レスポンス） 3. 親子関係を parent_jira_key インデックス列の読み取り時派生に変更、インポート複雑度 O(N²)→O(N)
点検モジュール移行	1. 点検モジュールを BiBrain に移行：git-log API + 計画解析 + チャネル記憶 2. GitLab API をバックアップデータソース、リポジトリ project_id 欠損時はリポジトリ名で自動解決し明示的な per-repo エラーを返す
Expert Agent エキスパート知能体（新モジュール）	1. エキスパート Agent の完全 CRUD（作成/編集/削除/リスト）を追加、ロールプロンプトとナレッジファイルバインディングをサポート 2. エキスパート Agent オーケストレーションエンジンを追加、セッション内でエキスパートを指定してタスクを実行、タスクライフサイクルを管理 3. フロントエンドにエキスパート Agent 管理ページ（AdminExpertAgents）とナレッジベース管理ページ（AdminKnowledgeBases）を追加 4. 対話入力ボックスに ExpertPicker セレクターを追加、対話内でエキスパート Agent を選択可能 5. 付随する Alembic 移行：expert_agent テーブル、ナレッジファイルテーブル、ナレッジバインディングテーブル
Jira データ強化	1. Jira データ親子関係サポート（children_ids→parent_jira_key 読み取り時派生）を追加、作成/移動/削除操作と並行セーフロックを実装 2. Jira 生データはメタデータ抽出とページネーションクエリをサポート、チケット番号検索とタイプフィルタをサポート、ソートを updated_at に変更 3. 組織スペースはエキスパートで成果ファイルをフィルタ（uploaded_by_agent_id） 4. Jira データストレージ形式を JSON から NDJSON テキスト形式に移行 5. 削除インターフェース権限調整：DEBUG モード制限を削除、権限を owner/admin から任意メンバーに調整
動的ワークアイテム分解	1. 要件分析インターフェースに feature_type パラメータを追加、epic/bug/qa/custom の 4 種類をサポート 2. feature_type と要件内容に基づき Issue 数量を動的に決定、固定テンプレートは使用しなくなりました 3. 割当プラン Markdown 形式を更新、feature_type を frontmatter に書き込み、旧版はデフォルト custom で互換
IssueStateInstance サブタスク内容	1. IssueStateInstance モデルに title（必須）と description（任意）フィールドを追加 2. 状態遷移、バッチ作成、拒否/リトライでサブタスクタイトルと説明情報をすべて渡す 3. 分解サービスが計画項目タイトルと説明を初期状態内容に保存
動的インスタンスノード追加	実行中のワークフローに対する動的インスタンスノード追加をサポート
AIKO セッション共有 facade	1. /api/session-shares セッション共有 API（create/get/download/incoming/outgoing/delete）を追加 2. 能力式アクセス制御 — 任意のログインユーザーが有効な share_id で読み取り可能 3. InboxType.CONVERSATION_SHARED 通知タイプを追加 4. Owner のソフト削除で即座にリンクを無効化
ユーザー参加 Feature クエリ	1. Feature クエリインターフェースを拡張、ユーザーがリードする Feature のクエリからユーザーに関連する Feature のクエリへ拡張（履歴参加を含む） 2. 優先度とタイトルによる検索フィルタ機能を追加 3. ユーザーワークスペース権限制御とクエリ範囲制限を実装
Kiosk ユーザー身元	1. KIOSK_USER_ID 定数を導入し匿名モニタ端末身元を識別 2. Core 操作権限をグローバル管理者からログインユーザーに調整、Kiosk 身元はコア操作へのアクセスを禁止 3. フロントエンドサイドバーの権限制御を削除、すべてのログインユーザーが BiBrain Core にアクセス可能

1.2 変更機能

モジュール	詳細
ワークアイテムモデル移行（Breaking）	ワークアイテムストレージを Jira オンライン形式からソース中立 work-item/v1 エンベロープに移行；apply-plan の jira_data_id / jira_bound を work_item_id / work_item_bound に改名；旧 jira_raw_data は書き込み停止だが保留（downgrade 一級でロールバック可能）
状態機械収束（Breaking）	pending_confirmation 実行態を削除、complete → completed 二段階に；rejection_reason 列は廃止マークで書き込み停止、履歴データは保留
スキルストレージリポジトリ移行	SkillRegistry の trusted_root を skills-aiko から skills-core ディレクトリに移行；bibrain-readonly 読み取り専用モード関連ロジックを削除；operator モードは skills-core/bibrain-data からロード
aiko_core デフォルト起動モード	aiko_core デフォルトを local 起動に変更、サンドボックス環境が不要に；Dockerfile とデプロイ設定を更新
サイクロマティック複雑度専項整改	1. ローカルサイクロマティック複雑度ゲート（tools/cc_report.py + baseline、減少のみ増加不可）と golden-master 表徴テスト基盤（tests/_golden.py）を追加 2. B1-B4 バッチで 20+ の高複雑度関数改造を完了：bibrain_ask 121→8、build_dashboard 70→7、build_history 55→3、build_brain_context 48→6、build_agent_summary 48→8 等 3. 200+ の golden スナップショットケースで動作をロック、リファクタリング全過程テスト変更ゼロ
Jira データインターフェースドキュメント	Jira インターフェースの検索/フィルタ機能説明を補足、タイプオプション、選択的削除、バッチインポートとデバッグクリアインターフェースドキュメントを追加、サーバーソースコードデプロイ更新説明を追加

1.3 削除機能

モジュール	詳細
expert_orchestration モジュール	expert_agent モジュールに統合後、独立した expert_orchestration パッケージを削除
bibrain-readonly スキル	bibrain-readonly 読み取り専用モード関連のスキル登録ロジックとテストを削除
フロントエンドプロジェクト管理ページ	Web フロントエンド ProjectManagement ページを削除
pending_confirmation 実行態	Issue 状態機械の pending_confirmation 実行態と confirm / request-changes エンドポイント及び関連デッドコードを削除

1.4 バグ修正

モジュール	詳細
Jira サブタスク ID	サブタスク ID 再構築機能を修正、サブタスクを先にアップロードしてから親タスクをアップロードするシナリオを許可
Jira データ削除権限	DEBUG モード制限を削除、本番環境で正常に使用可能；権限を admin からメンバーレベルに調整
流転推奨	流転推奨がタスク完了を要求する問題を修正、流転推奨はタスク完了を要求しなくなりました
ワークアイテム Feature タイトル	ワークアイテム割当時の Feature タイトルが JSON 原文でコミットされる問題を修正（LLM 生成タイトル + フォールバッククレンジングに変更、13 の新規ケース）
エキスパート Agent 作成	新規エキスパート Agent 作成時の TypeError と 500 を修正（role_prompt / description / instructions フィールド補完、信頼注入を復元）
コアストリームエラー	コアストリームエラー出力なし時に自動リトライしエラーメッセージを run に透過（CORE_KERNEL_STREAM_RETRIES、出力ありの失敗はリトライしない）
Jira バージョン上書き	旧バージョン Jira データが新バージョンをサイレント上書きする問題を修正（インバウンドバージョンガード、Last-Write-Wins）
タスクインポート	タスクインポート日付シリアライズ失敗、AI 解析草案未永続化の問題を修正
データベース移行	alembic デュアル head でサービス起動失敗を修正（issue due reminders と task parse の二つの head をマージ、単一 head に収束）
エキスパートフィルタ	エキスパートで成果ファイルフィルタ時の履歴 NULL 帰属ファイル紛失問題を修正（フォールバックで帰属なしファイルを返す）
Core セッション	エキスパート run の public ワークスペースアップロード失敗の認証問題を修正（workspace_file エンドポイントが Core サービス superuser 身元のアクセスを許可）
パフォーマンス	get_settings() キャッシュでリクエスト毎の .env 再解析を回避；チーム AIKO プールポーリングを N 回リクエストから 1 回に統合（N+1 消除）
CORS	Tauri WebView とブラウザ dev origin のクロスオリジンリクエストを許可
GitLab アドレス	点検リポジトリリストとデータソース設定を新 GitLab（192.168.20.26）に移行

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v3.0.3

リリース日：2026-08-07 今期テーマ：Issue 状態機械とシリアルワークフロー + Team 階層ガバナンス + Core 動的 Skill + ファイル空間名前付きリンク コード範囲：v3.0.2-stable..9ff4117（develop / origin/develop） 現在の状態：候補コード材料は更新済み、ただしバックエンド全量回帰にはまだ P0 ブロッカーがあり、内部テスト専用、本番環境にはデプロイしない。

2.1 新規機能

モジュール	詳細
Issue 状態機械・シリアルワークフロー（新モジュール）	1. issue_state_chain / issue_state_instance 状態チェーンモデルを追加、上書き不可の状態インスタンス履歴で Issue 現在状態、実行人、遷移結果と監査情報を保持 2. 状態コマンド API を追加：complete、reject、fail、retry、transfer、cancel、lock_version で並行重複遷移を防止 3. GET /api/issues/{issue_id}/state-chain と GET /api/agent/active-issue-state-instances を追加、完全な状態チェーンと現在の Aiko のアクティブ作業項目をそれぞれ表示 4. POST /api/teams/{team_id}/features:batch-create を追加、単一トランザクション内で Feature、厳密シリアル Issue チェーン、依存辺、状態チェーンと初期状態を作成 5. Feature ワークフローグラフインターフェースと詳細ページチャートを追加、シリアル依存、Issue 現在状態、実行人と完全な状態履歴を表示
Team → Feature → Issue 階層ガバナンス（新モジュール）	1. Feature に team_id と feature_type を追加、Issue 作成、リスト、ワークフロー操作で Team、Feature、Workspace の帰属一貫性を統一検証 2. Feature/Issue リストに Team スコープフィルターを追加、フロントエンド手動作成時に Feature オプションが Team と連動し、完了またはキャンセルされた Feature をフィルタ 3. 状態機械管理下のシリアルグラフは依存やキー帰属フィールドの随意変更を禁止、実行中ワークフローの破壊を回避
Core 動的 Skill	1. Core セッションは利用可能 Skill のクエリ、セッションデフォルト Skill の設定、単一 Run でのオプション Skill の明示的オーバーライドをサポート 2. Run 作成時に Skill ファイルリスト、バージョンと digest を凍結、実行前にファイルサイズと hash を再検証し、実行中のサイレント改竄を防止 3. 管理 Skill ディレクトリと管理者 API を追加、アップロード、バージョン更新、有効化/無効化、ソフト削除と復元をサポート、内蔵 Skill は不変保護 4. フロントエンドに Core Skill セレクターと管理者 Skill 管理ページを追加
ファイル空間名前付きリンク	1. Workspace と個人ファイル空間は名前付きハイパーリンクの作成をサポート、ディレクトリインターフェースは folders、files、links をそれぞれ返し、リンクはファイルストレージを占有しない 2. 名前付きリンクは更新、移動、ソフト削除をサポート、親ディレクトリの共有読み書き権限を継承
移行・デプロイ保護	1. 履歴 Alembic ブランチ順序修正 runner を追加、設定テーブル作成移行が関連カラムリネーム移行に先行することを確保 2. 一回限り階層データベース再構築保護を追加：明示的スイッチ、データベース名二次確認、指定前提 revision かつ非システムデータベースの場合のみ PostgreSQL public schema の再構築を許可 3. Swarm デプロイフローに heads、migrate、verify ゲートを追加、業務コンテナデプロイ前にデータベース revision がイメージ内の唯一 head と完全一致することを要求

2.2 変更機能

モジュール

詳細

破壊的変更（Breaking Changes）

1. issue.status 永続カラムと旧状態契約を削除：status の送信や旧状態フィールドでのフィルタを継続するクライアントは失敗、Issue State コマンド API に切替必要、リストフィルタは state_type を使用、詳細は状態チェーン / 現在状態を読み取り 2. Feature/Issue は Team 階層を強化：Workspace をまたぐ Team/Feature 関連、必要な Team 帰属の欠如した作成リクエストは拒否、リリース前に履歴階層データをクリーンアップ必要、クライアント作成時に Team を先に選択し同 Team の Feature を選択 3. シリアル状態機械管理下のグラフは随意編集不可：実行中に依存、Feature 帰属やキーグラフフィールドを変更すると競合/検証エラーを返す、シリアルチェーンはアトミック batch-create 段階で決定、実行後は状態コマンドで推進 4. Core Run は Skill manifest を固定：Skill ソースファイルの変更は作成済み Run に影響しない、ファイルが改竄された場合 Run は注入前に失敗、Skill 変更は新バージョンを公開必要、参照済みバージョンをその場変更しない 5. 6 つの Alembic 移行を追加：業務コードは状態チェーン、管理 Skill と階層フィールドに依存、移行を先に個別提出/デプロイ必要、サーバーで alembic heads（唯一 head）と alembic upgrade head を実行し revision を確認後に業務コードをデプロイ

2.3 削除機能

モジュール	詳細
Issue 状態契約	issue.status 永続カラムと旧状態フィールド契約を削除、状態は Issue State 状態チェーンと状態コマンド API で保持

2.4 バグ修正

モジュール	詳細
Issue 作成	フロントエンド手動作成時の Team/Feature 選択とリクエスト契約の不一致問題を修正
Issue 詳細	Issue 詳細ページの実行人表示ロジックを修正、現在状態インスタンスの executor を優先し互換フォールバックを提供
データベース移行	新規データベースでの履歴設定移行ブランチ順序によるアップグレード失敗を修正
ファイル空間	Workspace ファイルツリー名前付きリンクと共有権限協同ロジックを修正
ドキュメント一貫性	bibrain-service、bibrain-data Skill と集約 API ドキュメントを更新し、状態機械と階層契約の一貫性を保持

2.5 検証結果とリリース前提条件（2026-08-07）

項目	結果	結論
バックエンド全量 pytest tests/ -q	1061 passed / 61 failed / 6 skipped（1128 collected）	未通過
v3.0.3 コア増分セット	89 passed	通過
フロントエンド npm run test	24 files / 154 tests passed	通過
フロントエンド npm run build	Vite ビルド成功（メイン chunk 約 2.95 MB）	通過
Alembic heads	e57672a20dca、単一 head	コードグラフ通過；PostgreSQL 実DB検証待ち
npm 依存関係監査	2 moderate / 1 high	セキュリティ評価と修正が必要

バックエンド 61 件の失敗は Core セッション、Run イベント、Skill 登録に集中：内蔵 Skill が削除済みの skills-aiko/bibrain-data ディレクトリを参照しており、P0 リリースブロッカー。以下の前提条件が完了するまで正式リリースは推奨されない：

1. Core 内蔵 Skill のルートディレクトリ/移行ロジックを修正し、削除済み skills-aiko/bibrain-data を参照しないことを確保、Core 指向テストとバックエンド全量テストを 0 failed まで再実行。
2. pyproject.toml はまだ version = "3.0.2" を宣言、config.py の APP_VERSION はまだ 0.1.0、正式タグ付け前に v3.0.3 に整合必要。
3. npm audit が報告した 2 件の中危険、1 件の高危険脆弱性を処置、依存関係変更後にフロントエンドテストとビルドを再実行。
4. デプロイメントアーティファクトで再度 alembic heads を実行し唯一 head を確認、新規移行は業務コードに先行して個別デプロイ必要。
5. ターゲット PostgreSQL で alembic upgrade head を実行し revision を検証、その後状態機械、シリアル活性化、Core Skill、名前付きリンクと権限隔離 E2E を実行。

2.6 バージョンアップグレード操作ガイド

⚠️ 今期は 6 つの Alembic 移行を追加し、issue.status カラムを削除、必ず先に移行を個別デプロイし、データベース revision を確認してから業務コードをデプロイ、移行と業務コードを同バッチでデプロイしないこと。

1. コードと依存関係を同期

   git fetch && git checkout develop && git pull
   uv sync

2. 先行してデータベース移行をデプロイ（必ず業務コードに先行）

   uv run alembic heads          # 唯一 head 必須：e57672a20dca
   uv run alembic upgrade head   # アップグレード後にデータベース revision を検証

3. データベース revision が正しいことを確認後、新テーブル構造に依存する業務コードをデプロイ

4. フロントエンドビルド

   cd web && npm install && npm run build

5. リリース後検証：状態機械、シリアル活性化、Core Skill、名前付きリンクと権限隔離などの E2E を実行

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v3.0.2

リリース日：2026-07-17 | イテレーションサイクル：W5 イテレーション 今期テーマ：統合設定センター + Alibaba Cloud AI ゲートウェイコンシューマガバナンス + 本番デプロイ カバレッジ：BiBrain-Server（FastAPIバックエンド）+ Webフロントエンド + 本番デプロイ（Podman 四機）

2.1 新機能

モジュール	詳細
統合設定センター（新モジュール）	1. 統合設定ページ：Settings側に統合設定ページと付随APIを追加し、サードパーティ認証情報、個人MCP、OAアカウントを設定センターに統合管理 2. 個人MCP認証情報管理：DingTalk（連絡先/カレンダー/ロボット）、GitLab、Gerrit、Jira、Redmineなどのサードパーティ認証情報の手動入力と暗号化保存をサポート；機密フィールドは user_profile.secrets_enc（暗号化）に保存、非機密項目は integrations（JSONB）に保存 3. Lark OAuthバインディング：/api/auth/lark/oauth（start/callback/disconnect）認可フローを追加、LarkユーザートークンをワンクリックでバインドしLark MCPツールで使用 4. プロファイル設定スキーマインターフェース：GET /api/auth/profile/schema がバックエンドフィールド定義でフロントエンドフォーム描画（string/password/oauth/number/boolean）を駆動、バックエンドの新規フィールドが自動的にフロントエンドに表示 5. 設定解決内部エンドポイント：POST /internal/config/resolve によりAikoクライアントがPATで復号された実行時設定（認証情報/MCP URL）を取得可能
OAログインサービスリファクタリング	1. OAログイン統合設定センター：OAログインサービスをリファクタリングし、ログイン時にOAアカウント情報（oa_user_id/oa_password など）をユーザープロファイル設定に自動マージし、設定センターに統合管理 2. OAログインインターフェースプロトコル修正とアラインメント
Alibaba Cloud AIゲートウェイガバナンス（新モジュール）	1. コンシューマガバナンス：/api/gateway にAlibaba Cloud AIゲートウェイコンシューマ管理を追加 — CRUD + 認可ルール + RBACゲート + API Key認証 2. ModelApiリストと認可バインディング：GET /model-apis と POST /authorizations を追加、サービスレイヤーオーケストレーション + クライアントレイヤーネストされた versioned_http_apis のフラット化 + コンシューマ×APIデカルト積アトミックバッチバインディング 3. モデルAPI Keyバインディング管理 4. ゲートウェイコンシューマ管理フロントエンド：ゲートウェイコンシューマ管理コンソールとフロントエンドクライアントを追加 5. 認可ゲート：bibrain-coreが機能インターフェース呼び出し時の認可コンシューマ検証とRBACカバレッジ
中心知能 / 評価 / 大画面	1. 中心知能Q&Aストリーミング出力：BiBrain Core Q&Aをストリーミング（SSE）出力に変更 2. Token使用量統計：チケットタイプ定義を更新しtoken使用量統計を追加、issueサマリーは関連タスクのtoken合計量を関連付け 3. 実行時モデル切替設定：/api/admin/llm-config 管理エンドポイントを追加、グローバル管理者が中心知能使用モデルをオンラインで照会/切替可能 4. データ大画面磨き：今週タスク、履歴完了、平均完了時間修正、ランキング、タイトルと配色など大量の最適化 5. ヘルスチェック：/api/health ヘルスチェックエンドポイントを追加
GitLab統合	1. GitLabコメント転送インターフェースを追加 2. WebhookインターフェースがGitLab生payloadフォーマットに対応
デプロイ	本番Podman四機デプロイ：deploy/production/ を追加 — 入口機（Nginx/フロントエンド）+ 3台バックエンドレプリカ + PostgreSQLの四機トポロジー、サービス別compose、Dockerfile、envサンプル、デプロイガイドを含む

2.2 変更機能

モジュール

詳細

破壊的変更（Breaking Changes）

1. Pillow依存関係を削除：画像OCR、チャート内容認識、レイアウト復元をサポートしなくなり、ドキュメント解析はテキスト/コード/Office/PDFのみ保持 2. PyMuPDF（mupdf）依存関係を削除：PDF解析を pypdf に変更、複雑レイアウト復元能力が弱体化、uv sync を再実行必要 3. OAログインリファクタリングで設定センターに統合：OAアカウント情報は設定センター（user_profile.integrations/secrets_enc）で管理、本期移行の実行が必要；旧クライアントは device-login/login を継続使用し影響なし 4. Alibaba Cloud AIゲートウェイガバナンスを追加：中心知能の機能インターフェース呼び出しはゲートウェイコンシューマ認可検証を通過する必要があり、中心知能に対応するコンシューマと認可ルールを設定必要

2.3 削除機能

モジュール	詳細
画像解析依存関係	Pillow依存関係を削除、画像OCR、チャート内容認識、レイアウト復元能力をオフライン化
PDF解析依存関係	PyMuPDF（mupdf）依存関係を削除、PDF解析をpypdfに変更、高忠実度レイアウト復元を弱体化

2.4 バグ修正

モジュール	詳細
データ大画面	大画面データ統計のバグを修正
依存関係セキュリティ	ソフトウェアパッケージの高危険脆弱性を修正（依存関係アップグレード）
Alibaba Cloud AIゲートウェイ	ゲートウェイmodel API認可リクエストを修正
OAログイン	OAログインサービスインターフェースプロトコルを修正
価値評価	評価指標成果物フィールドエイリアス（deliverables alias）を保持

2.5 各モジュール開発進捗スナップショット（W5）

モジュール	W4前回進捗	W5今期進捗
RBAC権限体系	85%	88%
価値評価体系	80%	82%
BiBrain Core中心知能	60%	70%（Q&Aストリーミング化 + ゲートウェイ認可）
モニタリング・ダッシュボード / データ大画面	70%	85%
統合設定センター	-	80%（新モジュール）
Alibaba Cloud AIゲートウェイガバナンス	-	75%（新モジュール）
IM統合（Lark / DingTalk）	-	55%（新モジュール、Lark OAuth + DingTalk MCP認証情報）
本番デプロイ（Podman四機）	-	80%（新モジュール）

2.6 バージョンアップグレード操作ガイド

1. コードをプル

   git fetch && git checkout develop && git pull

2. 依存関係をインストール（Pillow / PyMuPDF、ゲートウェイ関連依存関係を削除）

   uv sync            # または pip install -e .

3. データベース移行

   alembic upgrade head

4. 統合センターとゲートウェイを設定（任意）

   • Larkバインディングは .env でLarkアプリ App ID / App Secret とコールバックアドレスを設定必要
   • Alibaba Cloud AIゲートウェイコンシューマガバナンスはゲートウェイインスタンスアクセス認証情報を設定必要
   • 中心知能実行時モデル切替は /api/admin/llm-config を参照

5. フロントエンドビルド

   cd web && npm install && npm run build

6. 本番デプロイ（任意、Podman四機）：deploy/production/README.md を参照

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v3.0.1

リリース日：2026-07-02 | イテレーションサイクル：W4 イテレーション 今期テーマ：統一権限体系 + 価値評価クローズドループ + 中心知能落地 カバレッジ：BiBrain-Server（FastAPIバックエンド）+ Webフロントエンド + Aiko/中心知能Skill（bibrain-service / bibrain-data）

2.1 新機能

モジュール	詳細
権限・セキュリティ（新RBAC権限体系）	1. CasbinドメインRBAC統一認可レイヤーを導入し、分散手書き認証を置換し、権限ポイントとロールマトリクスを統一 2. アノテーションベース機能権限自動登録、機能グループ一括権限付与をサポート 3. ワークスペース帰属式データゲート、リソース所有権検証を統一 4. 内蔵ロール収束：ワークスペースownerはadminと等価、per-ws g2ロール投射を廃止；ロール管理はグローバルadminのみ操作可能 5. 管理者コンソールデュアルモードシェルをリファクタリング、ロール管理ページにロール削除エントリーを追加 6. 「現在のユーザー権限クエリ」「ユーザーディレクトリ検索」読み取り専用インターフェースを追加
価値評価システム（新評価クローズドループモジュール）	1. 五次元タスク品質評価体系（交付/品質/効率/コラボレーション/自律性）+デジタル従業員総合評点 2. 自動評価クローズドループ：タスク完了時に自動採点しユーザープロファイルに書き戻し、実行-評価-プロファイル更新チェーンを形成 3. フロントエンドページにタスク価値評価結果を表示
BiBrain Core 中心知能（スーパーデジタル従業員）	1. 初版中枢側DeepAgents Agent、bibrain-service/dataスキルを統合、標準バックエンドAPI呼び出しチェーン 2. Web端末専用マルチターン対話インタラクションページ 3. 2つのグローバル情報クエリインターフェースを追加し智能Q&Aをサポート
Aiko 自律進化	Aiko進化産出をagent_idで隔離保存し独立スキルフォルダに格納、ストレージインターフェースとフロントエンド管理ページを付属
モニタリング・ダッシュボードV2（新可視化モジュール）	1. 多次元データ分析パネル：作業量、進捗、Token消費、Agent稼働状態モニタリング 2. 新版グローバルDashboard、AI対話カード、ユーザープロファイルカードを追加、役職、スキル、負荷、可用性データを表示 3. 設定可能なデータベース接続プールモニタリング指標
Wikiナレッジベース（旧knowledgeリファクタリング）	1. ファイル型Wikiアーキテクチャ：Issue添付ファイルを単一コピーで統一保存し自動的にナレッジベースに組み込み 2. Issueクローズ後に自動的にWikiドキュメント構築をトリガー
ワークスペース・コラボレーション強化	1. 管理者ワークスペース管理フルインターフェースとフロントエンドページを追加 2. オンデマンドワンクリックで多人数コラボレーショングループチャットを起動 3. 指定Issue実行プロセス、成果物クエリインターフェースを追加 4. プラットフォーム全体のファイルアップロード記録保持機能
Agent / Aiko コラボレーション（既存能力イテレーション）	1. 上位レイヤー集約インターフェース bibrain_api：Aiko にシナリオ指向のカプセル化インターフェースを提供し、複数ラウンドのアトミック API 呼び出しを削減 2. Agent 可視化モニタリング：Agent モニタリングページを追加し、キャンバスドラッグ、Issue ホバー表示、リアルタイムログ表示をサポート 3. Aiko 完了/成果物提出プロセス：bibrain-http スキルに成果物処理ワークフローと完了サマリーコメントテンプレートを追加し、Aiko タスクのクローズを標準化 4. pm-assistant 一回性依存関係設定：タスク作成プロセスで一回性依存関係設定をサポートし、Aiko オーケストレーションを簡素化 5. 旧aiko-code-fixerスキルを廃止、bibrain-dataスキルを追加、データ統計、タスク分解派発を担当
Issue コラボレーション（既存能力イテレーション）	1. Issue 依存グラフ：Issue 依存関係グラフ機能と依存関係可視化を追加 2. タスク日付と計画属性：Issue が日付、計画属性をサポート 3. バッチ操作と状態拡張：Issue がバッチ削除、ディメンション配布制約、確認待ち状態をサポート 4. Agent 割り当て表示最適化：Issue リストで Agent 割り当て情報の可視化を強化 5. Issue コメント/添付ファイル完全ファイルアップロードチェーン
インフラストラクチャ	1. データベース標準PostgreSQL、完全なAlembic移行スクリプトを付属、今回casbin_rule権限テーブルを追加 2. トランザクションコミット後WebSocketイベントブロードキャスト、マルチエンドデータ一貫性を保証 3. データベース接続プールMetricsモニタリング設定を改善 4. 多種の設計ドキュメント、検証レポートアーカイブ仕様を追加
概念統一	ビジネスレイヤーでprojectをfeatureに統一置換し、フルスタックで開発セマンティクスに整合、フロントエンド/バックエンド/Skillが同時にモデリング規約に適応
ユーザー認証基礎	OAログイン、JWT認証、PATトークン、OAuth統合
フロントエンド Web アプリ	フルアップグレード：権限管理コンソール、中心知能対話ページ、新版モニタリングDashboard、Wikiナレッジベース、ワークスペース管理、ロール設定などのページをフルカバー
Redmine / GitLab 統合	ユーザーマッピング、プロジェクト/Issue 同期、Commit クエリ

2.2 変更機能

モジュール

詳細

破壊的変更（Breaking Changes）

1. Casbinは強制的なハード依存関係、RBACはデフォルトで有効；未認可インターフェースは統一して403を返し、データベース移行+管理者初期化スクリプトの実行が必要 2. ロール体系リファクタリング：per-ws g2ロールを廃止、ワークスペースownerはadminと等価、旧マルチロール投射ロジックは無効化 3. ナレッジベースモジュール名前変更：ルートを/api/knowledgeから/api/wikiに変更、旧ナレッジ関連インターフェースはすべて移行 4. 実行時依存関係deepagents/langchain-openai/tavily-python/aiomysql/pymupdfを追加、デプロイ時にuv sync/pipインストール依存関係を再実行必要 5. Aikoスキルパッケージ調整、aiko-code-fixerをオフライン化、bibrain-service、bibrain-dataスキルパッケージのアップグレードが必須 6. データベースが SQLite から PostgreSQL に切り替わったため、デプロイ方法が変更されました。接続文字列と移行スクリプトに互換性がありません 7. project → feature 概念名前変更：API、データモデル、フロントエンドルーティングに影響 8. Aiko 完了プロセスで assignee 変更を削除：旧版の Aiko 完了時に assignee を自動変更するロジックは廃止されました 9. Issue タスクは"ディメンション"でのみ配布可能：非ディメンションタスクを Aiko に直接配布すると拒否されます

2.3 削除機能

モジュール	詳細
Aikoスキル	旧版 aiko-code-fixer スキルパッケージをオフライン化
権限ロジック	各ルートの手書き独立認証ロジックを廃止、per-ws g2ロール投射メカニズムを廃止
ナレッジベース	旧knowledgeモジュールアーキテクチャを廃止、wiki体系に統一移行

2.4 バグ修正

モジュール	詳細
価値評価モジュール	1. Issue評価が自動トリガーできない問題を修正 2. 評価プロセス中のAgentとユーザー身元混同バグを修正
ナレッジベースWiki	ファイル構築状態表示異常問題を修正
メッセージ通知	タスク派発後の通知プッシュなし問題を修正
Aiko実行プッシュ	Aikoリアルタイムプッシュ実行プロセスロジックを修正
権限管理	ws-adminインターフェース権限昇格脆弱性を修正、リソース所有権検証ゲートを重畳
BiBrain Core	コアモジュールグローバルエラーキャプチャ処理メカニズムを最適化
表示問題	浮動 Issue 表示問題を修正
Redmine 統合	Redmine 作成同期問題を修正
データベース	データベース関連バグを修正、接続プールモニタリングを追加
ログ表示	表示ログを実データに変更し、mock を削除
ルーティング	ルーティングリフレッシュとマッチング順序問題を修正
日時	日時の UTC タイムゾーン変換を統一処理
プロジェクトアロケータ	プロジェクトアロケータ無効状態判定を修正
キャッシュ同期	削除操作後のキャッシュ同期を最適化

2.5 各モジュール開発進捗スナップショット（W4）

モジュール	W3前回進捗	W4今期進捗
Agent (Aiko) タスクスケジューリング	85%	90%
リアルタイム通信・メッセージプッシュ	80%	85%
ナレッジベース / Wiki	65%	75%
フロントエンド Web アプリ	60%	75%
RBAC 権限体系	-	85%（新モジュール）
価値評価体系	-	80%（新モジュール）
BiBrain Core 中心知能	-	60%（新モジュール）
Aiko 自律進化 (Evolution)	-	55%（新モジュール）
モニタリング・ダッシュボード v2	-	70%（新モジュール）

2.6 バージョンアップグレード操作ガイド

1. 最新コードを同期

git fetch && git checkout develop && git pull

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v3.0.0

リリース日：2026-05-29 | ベースバージョン：-

2.1 新機能

モジュール	詳細
Agent / Aiko コラボレーション	1. 上位レイヤー集約インターフェース bibrain_api：Aiko にシナリオ指向のカプセル化インターフェースを提供し、複数ラウンドのアトミック API 呼び出しを削減 2. Agent 可視化モニタリング：Agent モニタリングページを追加し、キャンバスドラッグ、Issue ホバー表示、リアルタイムログ表示をサポート 3. Aiko 完了/成果物提出プロセス：bibrain-http スキルに成果物処理ワークフローと完了サマリーコメントテンプレートを追加し、assignee 変更ロジックを削除し、Aiko タスクのクローズを標準化 4. pm-assistant 一回性依存関係設定：タスク作成プロセスで一回性依存関係設定をサポートし、Aiko オーケストレーションを簡素化
Issue コラボレーション	1. Issue 依存グラフ：Issue 依存関係グラフ機能と依存関係可視化を追加 2. タスク日付と計画属性：Issue が日付、計画属性をサポート 3. バッチ操作と状態拡張：Issue がバッチ削除、ディメンション配布制約、確認待ち状態をサポート 4. Agent 割り当て表示最適化：Issue リストで Agent 割り当て情報の可視化を強化 5. ファイルアップロードサポート：Issue コメント/添付ファイルアップロード経路を接続完了
ナレッジベース	1. knowledge と agent_file の新しいデータモデルを追加 2. ナレッジベースが AI 意味検索 + 大規模モデル回答をサポート
インフラストラクチャ	1. データベースを PostgreSQL に切り替え：SQLite から PostgreSQL に移行し、マルチ Aiko 並行ハートビートとメッセージフローの書き込みロックボトルネックを解決 2. 移行スクリプト、デプロイスクリプト、データインポートスクリプトを付属 3. トランザクションコミット後ブロードキャスト：WebSocket イベントはトランザクションコミット後にブロードキャストされ、マルチエンドの一貫性を保証 4. 担当者リストインポートスクリプト：管理プラットフォームからのバッチインポートをサポート 5. 設定システムの改善：データベース接続設定と環境変数の更新
概念統一	1. Project → Feature 概念リファクタリング：ビジネスレイヤーで project を feature に統一置換し、開発セマンティクスに整合 2. bibrain-http スキルは Feature/Issue モデリング規約と状態フィールド仕様を同期更新
ユーザー認証・権限システム	OA ログイン、JWT 認証、PAT トークン、OAuth 統合
ワークスペース・プロジェクト管理	Workspace CRUD、メンバー招待、Project 進捗トラッキング
サーバーフレームワーク	FastAPI + SQLAlchemy async + Alembic + SQLite WAL
フロントエンド Web アプリ	ログイン、Issue リスト/詳細、プロジェクト管理、ナレッジベース、GitLab、Inbox
Redmine / GitLab 統合	ユーザーマッピング、プロジェクト/Issue 同期、Commit クエリ

2.2 変更機能

モジュール	詳細
破壊的変更	1. データベースが SQLite から PostgreSQL に切り替わったため、デプロイ方法が変更されました。接続文字列と移行スクリプトに互換性がありません 2. project → feature 概念名前変更：API、データモデル、フロントエンドルーティングに影響 3. Aiko 完了プロセスで assignee 変更を削除：旧版の Aiko 完了時に assignee を自動変更するロジックは廃止されました 4. Issue タスクは"ディメンション"でのみ配布可能：非ディメンションタスクを Aiko に直接配布すると拒否されます

2.3 削除機能

モジュール	詳細
なし	なし

2.4 バグ修正

モジュール	詳細
表示問題	浮動 Issue 表示問題を修正
Redmine 統合	Redmine 作成同期問題を修正
データベース	データベース関連バグを修正
ログ表示	表示ログを実データに変更し、mock を削除
ルーティング	ルーティングリフレッシュとマッチング順序問題を修正
日時	日時の UTC タイムゾーン変換を統一処理
プロジェクトアロケータ	プロジェクトアロケータ無効状態判定を修正
キャッシュ同期	削除操作後のキャッシュ同期を最適化