SERVICES AI駆動開発 開発の工程にAIを組み込み、開発プロセスそのものを変革
お問い合わせはこちらAI駆動開発における強み
-
サービスの市場投入速度の向上
要件定義から、設計、実装、テストの各工程にAIをインテグレートすることで、各工程のフィードバックループを高速で回すとともに、意思決定を継続的に支援し、開発工数を削減します。
-
高精度な品質管理
AIが要件定義や設計の矛盾や潜在的なコードの脆弱性を検知・指摘することで、人為的な見落としや俗人性を軽減します。開発工程でもレビューや検証にAIを活用することで、システム品質を向上します。
-
移管リスクの低減
ドキュメントが形骸化した既存システムや仕様不明なプロジェクトの移管・リプレイスにおいて、AIがソース構造を解析し、設計を可視化、最適化（リファクタリング）を提案することで、スムーズな移管を実現します。
AI駆動開発の流れ
-
STEP サービス企画
- リサーチ・分析×AI
-
クロス・マーケティンググループの強みを活かした調査×AIで、ビジネス成果を出すための定量・定性分析を実施します。
- 企画
-
AIの網羅的なリスク検知により、サービス企画段階から「非機能要件」や「例外パターン」などの考慮漏れや仕様の矛盾を排除。「何を創るべきか」という戦略策定の精度を高めることができます。
- 要件定義
-
AIの特性に応じた最適なプロセスを確立し、要件定義における属人化を解消、アウトプット品質を向上させることで、開発の手戻りを削減します。
-
STEP 開発
- 機能設計
-
開発に必要な機能要件を洗い出し、機能一覧として可視化します。AIを組み込むことで、「考慮漏れ」のリスクを抑え、開発フェーズでの手戻りを防ぎます。
- システム開発
-
DevOps環境を構築し、確定した仕様のもと、AIによるコード生成と自動コードチェックを活用しつつ、シニアエンジニアによる最終コードレビューを実施し、最終的な開発品質に責任を持つことで、実装のスピード向上と堅牢性を両立します。
- 試験・検証
-
テスト自動化ツールを導入し、テストコードやテストケースの自動組み立てなど、検証の精度を向上させ、システムの安定性を向上させます。
