SIer向け生成AI開発PoC
課題
生成AIツールを一部のエンジニアが利用していましたが、工数削減効果や品質への影響を把握できていませんでした。
支援内容
- 対象工程・開発タスクの選定
- コード生成・テスト作成のPoC
- 作業時間・修正時間の測定
- エンジニアへのヒアリング
- 本番導入ロードマップの作成
想定成果
- AI活用効果の数値化
- 適用しやすい開発工程の明確化
- 本番導入の判断基準を整備
生成AI PoC・AI開発生産性向上支援
生成AIの効果を検証し、
実際の開発プロジェクトへ定着させます。
- 生成AIを開発プロジェクトに導入したい。
- コード生成やテスト作成の効果を検証したい。
- AIエージェントを活用して開発工程を効率化したい。
セルバの「生成AI PoC・AI開発生産性向上支援」は、生成AIをソフトウェア開発へ適用し、
要件定義、設計、実装、テスト、保守における生産性向上を支援するサービスです。
対象工程の整理から、PoC、AI開発環境の構築、効果測定、ガイドライン策定、本番プロジェクトへの導入、
社内展開まで一貫して支援します。
生成AI PoC × AI駆動開発 ×
効果測定 × 導入定着
こんなお悩みはありませんか？
- 生成AIを開発現場で活用したいが、進め方が分からない
- AIコード生成ツールを導入したが、効果を測定できていない
- エンジニアごとにAIの使い方や成果に差がある
- 生成コードの品質やセキュリティに不安がある
- AIを活用できるエンジニアや推進担当者が不足している
セルバの生成AI PoC・AI開発生産性向上支援は、こうした課題を解決します。
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対象工程と活用方法を整理
要件定義、設計、実装、テスト、保守の各工程から、生成AIの効果が見込める領域を選定します。
-
PoCで効果を数値化
開発時間、修正時間、品質、利用コストなどを測定し、本番導入の判断材料を作ります。
-
開発環境へ組み込み
AIコード生成ツールやAIエージェントを、実際の開発フローや管理ツールへ組み込みます。
-
安全な利用ルールを整備
ソースコード、顧客情報、機密情報の取り扱いや、生成物の確認方法を整理します。
生成AI PoC・AI開発生産性向上支援とは？
生成AI PoC・AI開発生産性向上支援は、生成AIやAIエージェントをソフトウェア開発へ適用し、
開発工数の削減、品質向上、ナレッジ活用を実現するサービスです。
開発工数の削減、品質向上、ナレッジ活用を実現するサービスです。
生成AIは、コード生成だけでなく、要件整理、設計書作成、テスト作成、レビュー、障害調査など、開発工程全体で活用できます。
一方で、AIツールを導入するだけでは、期待した効果が得られない場合があります。
対象工程、利用ルール、評価方法、既存ツールとの連携、生成物の確認方法まで含めて設計する必要があります。
セルバでは、次の内容を一貫して支援します。
- 生成AI活用対象工程の選定
- PoC・技術検証
- 開発工数・品質の効果測定
- AIコード生成環境の構築
- AIエージェント開発
- 開発ツール・リポジトリ連携
- セキュリティ・利用ルール整備
- 本番導入・社内展開
主な支援内容
1. 生成AI・開発業務アセスメント
現在の開発工程、利用ツール、課題を調査し、生成AIを活用できる工程を整理します。
実施内容
- 開発工程・体制のヒアリング
- 開発言語・フレームワークの確認
- 現在の工数・品質課題の整理
- AI活用候補工程の抽出
- セキュリティ・契約条件の確認
- PoC計画と評価指標の作成
成果物例
- AI活用候補一覧
- 開発工程別の活用案
- 課題・リスク一覧
- PoC実施計画
- 評価指標
- 導入ロードマップ
2. 生成AI活用PoC
対象プロジェクトや開発工程を限定し、生成AIによる工数削減、品質、利用コストを検証します。
検証内容
- コード生成の正確性
- 実装時間の削減率
- 人による修正時間
- テストケースの網羅性
- 設計書・仕様書の品質
- セキュリティ上の問題
- AI利用コスト
- エンジニアの使いやすさ
PoC結果を基に、本番導入、改善、対象工程の変更を判断します。
3. AIコード生成・実装支援
生成AIを活用し、実装、修正、リファクタリングなどの開発作業を効率化します。
支援内容
- 開発支援AIツールの選定
- エディタ・開発環境への導入
- リポジトリ・コーディング規約の整理
- プロンプト・指示テンプレート作成
- コード生成・修正フローの設計
- 人によるレビュー工程の設計
- 生成コードの品質評価
対応例
- Python・PHP・Java
- JavaScript・TypeScript
- API・バックエンド開発
- Webフロントエンド開発
- バッチ・データ処理
- 既存システム改修
4. 設計書・開発文書の生成支援
生成AIを利用し、要件定義書、設計書、テスト仕様書などの作成を効率化します。
活用例
- ヒアリング内容から要件を整理
- 要件から基本設計書を作成
- API仕様書・データ項目を作成
- ソースコードから仕様書を生成
- 会議内容から課題・決定事項を抽出
- 設計書と実装内容の差分確認
- 障害内容から報告書を作成
テンプレートや社内ルールをAIに与え、文書の形式や品質をそろえます。
5. AIテスト・レビュー支援
生成AIを活用し、テスト設計、テストコード作成、コードレビュー、障害調査を支援します。
支援内容
- テスト観点・ケース生成
- 単体テストコード作成
- 境界値・異常系ケースの抽出
- コードレビュー支援
- セキュリティ上の問題点抽出
- ログ・エラーメッセージ分析
- 修正案・影響範囲の整理
- テスト結果の要約
人による確認を前提に、レビュー漏れやテスト作成工数を削減します。
6. AIエージェント駆動開発
AIエージェントが、仕様確認、実装、テスト、レビューなどの作業を連続して実行する開発環境を構築します。
支援内容
- AIエージェントの役割設計
- 開発タスク・処理フロー設計
- Git・Issue管理ツールとの連携
- テスト・ビルド環境との連携
- コード生成・修正・レビュー
- 人による確認・承認フロー
- 実行ログ・エラー管理
- AIエージェントの評価・改善
すべてをAIに任せるのではなく、重要な判断や承認を人が行う開発フローを設計します。
7. ガイドライン・セキュリティ設計
生成AIを開発業務で安全に利用するためのルールを策定します。
主な対応項目
- 利用可能なAIツール
- 入力可能な情報・禁止情報
- 顧客情報・個人情報の取り扱い
- ソースコードの入力ルール
- OSS・著作権・ライセンス確認
- 生成コードのレビュー方法
- 利用ログ・履歴管理
- アカウント・アクセス権限
- AI利用ガイドライン
- 顧客への説明・合意事項
セルバが選ばれる理由
―― 一般的な生成AI導入支援との違い
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比較項目
|
AIツール導入会社 | AIコンサル会社 | セルバ |
|---|---|---|---|
| 開発工程の現状分析 | 限定的 | 対応 | 対応 |
| AI活用工程の選定 | 一部対応 | 対応 | 対応 |
| 生成AI PoC | ツール検証中心 | 対応 | 対応 |
| コード・テスト生成 | 対応 | 限定的 | 対応 |
| AIエージェント開発 | 一部対応 | 構想中心 | 対応 |
| 開発ツール・システム連携 | 限定的 | 対象外が多い | 対応 |
| 効果測定 | 一部対応 | 対応 | 対応 |
| セキュリティ・利用ルール | 標準設定中心 | 方針中心 | 対応 |
| PoCから本番導入 | 一部対応 | 別会社の場合あり | 一貫対応 |
支援事例・プロジェクトイメージ
設計書・テスト仕様書の自動生成
課題
設計書やテスト仕様書の作成に時間がかかり、担当者によって内容や品質に差がありました。
支援内容
- 社内テンプレートの整理
- 要件から設計書を作成する仕組みを構築
- 設計書からテストケースを生成
- 人による確認・修正フローを設計
想定成果
- 文書作成時間の短縮
- 記載内容・形式の標準化
- テスト観点の漏れを削減
AIエージェントによる開発自動化
課題
定型的な改修やテストに多くの工数がかかり、エンジニアが設計や判断業務に集中できていませんでした。
支援内容
- 開発タスクの分解
- コード生成エージェントの構築
- テスト・レビューエージェントの連携
- Git・Issue管理との連携
- 人による承認フローの設計
想定成果
- 定型的な実装・テスト工数を削減
- 開発工程の一部を自動化
- エンジニアが上流工程へ集中
既存システム改修への生成AI活用
課題
長期間運用しているシステムの仕様書が不足し、改修前の調査に時間がかかっていました。
支援内容
- 既存コードの解析
- 機能・処理内容の説明生成
- 影響範囲の調査支援
- 修正コード・テストケースの生成
- 生成物のレビュー手順を整備
想定成果
- 既存コードの調査時間を短縮
- 改修時の確認漏れを削減
- 保守業務の属人化を軽減
料金・費用
ご相談内容、対象工程、開発言語、システム規模、利用ツール、セキュリティ要件によって費用が異なります。
生成AI・開発業務診断
主な内容
- 開発工程・課題の整理
- AI活用候補の選定
- ツール・セキュリティ確認
- PoC計画・評価指標の作成
生成AI活用PoC
主な内容
- 対象工程・タスクの選定
- AIツール・利用環境の準備
- コード・文書・テスト生成
- 工数・品質・コスト評価
AIエージェント開発PoC
主な内容
- エージェント設計
- 開発ツール・Git連携
- コード生成・テスト実行
- 効果検証・本番化計画
AI駆動開発環境構築
主な内容
- 要件定義
- AI開発フロー設計
- エージェント・連携機能開発
- 権限・ログ・監視
- 本番プロジェクトへの導入
開発チーム伴走支援
主な内容
- AI活用状況の分析
- プロンプト・開発フロー改善
- ガイドライン更新
- エンジニア研修
- 新しい活用テーマの検証
※生成AI、開発支援ツール、クラウドなどの利用料は含みません。
※既存システムやCI/CD環境の改修は別途お見積もりします。
支援の流れ
1. 無料相談
現在の開発体制、対象プロジェクト、利用中のAIツール、課題を確認します。
2. 現状分析
開発工程、言語、ツール、工数、品質、セキュリティ要件を調査します。
3. AI活用テーマの選定
効果、実現難易度、リスクを基に、PoC対象となる工程やタスクを決定します。
4. PoC・評価計画策定
利用ツール、検証方法、評価指標、対象メンバー、期間を整理します。
5. PoC・効果検証
限定したプロジェクトで、工数削減、品質、修正時間、利用コストを検証します。
6. 本番導入
開発環境、権限、ルール、レビュー工程を整備し、実際のプロジェクトへ導入します。
7. 社内展開・改善
研修、利用状況分析、ガイドライン更新を行い、対象チームや工程を拡大します。
よくある質問
- Qどの開発工程で生成AIを活用できますか？
- A要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、保守など、開発工程全体で活用できます。
最初は、効果を測定しやすく、リスクを限定できる工程からPoCを行います。 - QAIが生成したコードを、そのまま本番利用できますか？
- A生成コードは、人によるレビューとテストを行ったうえで利用します。
AIが生成した内容には、バグ、セキュリティ上の問題、要件との不一致が含まれる可能性があるため、確認工程を含めて設計します。 - Q生成AIを導入すると、どの程度工数を削減できますか？
-
A対象工程、開発言語、プロジェクトの内容、利用者の習熟度によって異なります。
PoCでは、導入前後の作業時間、修正時間、品質などを測定し、自社環境での効果を確認します。 - Q顧客のソースコードを生成AIへ入力しても問題ありませんか？
-
A利用するAIサービスの契約条件や設定、顧客との契約内容によって異なります。
入力可能な情報、禁止情報、利用するツール、ログ管理などを整理し、安全な運用ルールを作成します。 - Q既存の開発支援AIツールの評価だけでも依頼できますか？
-
Aはい。
現在利用しているツールや候補サービスを比較し、機能、セキュリティ、利用コスト、開発環境との相性を評価します。 - QGitやプロジェクト管理ツールと連携できますか？
-
Aはい。
Gitリポジトリ、Issue管理、CI/CD、テスト環境などと連携し、コード生成、レビュー、テスト、進捗更新を支援できます。 - Q小規模なプロジェクトから始められますか？
-
Aはい。
対象チーム、工程、機能を限定し、既存プロジェクトへの影響を抑えながらPoCを実施できます。
生成AIを「試す」から、
開発現場で成果を出す段階へ。
生成AIは、コードを書くためだけの
ツールではありません。
要件整理、設計書作成、実装、テスト、
レビュー、障害調査など、開発工程全体を
変える可能性があります。
一方で、ツールを配布するだけでは、
利用者ごとに活用方法が異なり、
効果や品質を管理できません。
セルバは、対象工程の選定から、PoC、
効果測定、AIエージェント開発、
セキュリティ設計、本番導入まで
一貫して支援します。
- 「生成AIの開発効果を検証したい」
- 「AIコード生成を本番プロジェクトで使いたい」
- 「AIエージェントで開発工程を自動化したい」
といった段階からご相談ください。
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