AI駆動開発サービス

広がるAI活用、
伸びない成果

設計・製造・テストをAIが主体で進める「仕組み化されたAI」について、考え方と実プロジェクトでの適用結果を資料にまとめました。市場データと導入事例3件も収録しています。

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設計・製造・テストをAIエージェントが並行して進め、人がレビューしている様子
その間、人はレビューと判断に集中
3つの調査が示すこと

調査が示すAI活用の実態

開発現場で起きていること

対応に悩む開発チームのリーダー

使う人と使わない人で生産性に差が出る

レビューと手戻りの工数が増えた

顧客に聞かれても会社としての進め方を示せない

成果を出せる企業が5%にとどまる理由

分かれ目は、個人任せで終わるか、組織の仕組みに落とすかにあります。

よくある失敗パターン

3人が個別に作業し、成果物の形がそろわない様子

個人のスキル任せで品質がばらつく

従業員の約9割が個人のAIツールを非公式に利用（シャドーAI）。成果が個人に留まり、組織に還元されません。

ツール導入止まりで定着しない

業務に組み込まれないツールは現場で使われず、生成AIパイロットの95%が損益への効果を出せていません。

成果を測る仕組みがない

AIのEBITへの効果を測定・報告できている企業は、全体の39%にとどまります。

成果を出す企業の共通点

1本のラインでつながり、同じ形の成果物が出てくる様子

AIを前提に業務プロセスを再設計

ハイパフォーマーの55%が業務プロセスを抜本的に作り替えています（他社の約3倍）。

経営が主導し、価値で優先順位付け

経営トップ主導でAI戦略を策定し、施策を価値に基づき選別・成果追跡しています。

ノウハウを再利用可能な資産に

属人化を排し、誰が呼び出しても品質・生産性が安定する「仕組み」に落とし込んでいます。

ProVisionは、この「仕組み化されたAI」を
開発現場に実装します。

出典：MIT「The GenAI Divide: State of AI in Business 2025」／McKinsey「The State of AI in 2025」／BCG「The Widening AI Value Gap 2025」

ProVisionの解決策

誰が実行しても品質・生産性が安定する
「仕組み化されたAI」

指示をアセットに作り込んでおき、必要なときに呼び出します。作業を小さな単位に分け、手順・観点・規約を固定することで、アウトプットを一定に保ちます。

一般的なAI活用

人が毎回チャットで指示する

チャットで指示するたびに異なる成果物が返ってくる様子
  • 指示の巧拙で結果が変わる（属人的）
  • 品質にばらつきが出て、レビュー工数が増える
ProVisionの仕組み化されたAI

アセットを呼び出して実行する

アセットを呼び出すと同じ形の成果物が並ぶ様子
  • 誰が呼び出しても品質・生産性が安定する
  • ノウハウが組織の資産として蓄積する
BENEFIT 01

品質が属人化しない

誰がいつ実行しても品質が安定します。担当者の交代や増員があっても落ちません。

BENEFIT 02

間違いを早期に発見

工程ごとに検査が入るため、不具合の早期発見・手戻りの削減につながります。

BENEFIT 03

案件を重ねるほど速く

作り込んだ仕組みが資産として蓄積するため、次の案件はより速く立ち上がります。

ベルトコンベア上の成果物が検査ゲートを通るたびに形が整っていく図
工程を分けて検査を入れる、製造ラインに近い考え方 職人の腕に頼らないので、誰が作っても同じ品質になります

AIが効く工程と削減効果

要件定義から総合テストまでの開発工程のうち、AIは詳細設計〜結合テストで特に効果を発揮します。

  1. 要件定義人が主体
  2. 基本設計人が主体
  3. 詳細設計設計書を並列生成
  4. 製造コードを自動生成
  5. 単体テスト生成〜自律修正
  6. 結合テスト打鍵を自動化
  7. 総合テスト人が主体
  • AIが効果を発揮する工程
  • 人が主体（AI補助）

設計

削減効果中

人の介入が前提です。執筆時間を短縮でき、既存システムの改修で特に効果が出ます。

製造

削減効果大

設計書どおりの実装をAIが生成します。レビューもAIで実施できます。

単体テスト

削減効果大

仕様書の作成からコード生成・実行・修正まで、AIが成功するまで自律的に進めます。

結合テスト

削減効果小〜中

画面打鍵は自動化できます。サーバ作業は人が実施します。

AIが速く作り、
人が品質を担保する

AIが担うこと

  • 設計書の執筆、コードの生成
  • テストの作成・実行・自律修正
  • 規約チェック・不整合チェックなどの一次レビュー

人（ProVision）が担うこと

  • 生成物のレビューと最終判断（品質の担保）
  • お客様の業務・要件の理解と、AIへのINPUT整備
  • サーバ作業など、自動化に向かない領域の実作業

速さだけで終わらせない品質保証のノウハウ

品質保証（QA）事業で20年にわたり磨いてきた検証ノウハウを、AIの成果物に適用します。JSTQB（ISO/IEC/IEEE 29119）準拠のテスト観点・レビュー観点を体系として備えています。

導入事例

CASE 01

旅客サービス業｜基幹アプリ開発PJ

開発チームに生成AIが定着

8.3/10

業務効率の向上（実感）

CASE 02

決済プラットフォーム｜保守承継・リプランPJ

設計を可視化し、品質を地固め

5本

基本設計書を新規整備

CASE 03

大手保険グループ向け｜生成AI活用推進支援

全社の生成AI活用を推進

約30,700時間/年

業務時間を削減（単年度）

各事例の背景と課題、取り組み内容は資料に掲載しています。

資料でわかること

  1. AI駆動開発の動向

    市場データで見る、成果が出ない構造

  2. サービスの核と推進アプローチ

    「仕組み化されたAI」の考え方と、人材育成を含めた進め方

  3. 自動化の範囲と効果

    設計・製造・テストの工程ごとの自動化範囲と削減効果

  4. 独自の仕組み

    コマンド一つで処理を完遂するAIエージェント連鎖と、属人性を排除する仕組み

  5. 導入事例・環境

    3件の導入事例の詳細と、既存環境を変えずに小さく始める方法

AI駆動開発のご紹介 資料表紙

AI駆動開発 紹介資料

市場の動向から「仕組み化されたAI」の考え方、工程別の自動化範囲と効果、独自のAIエージェント連鎖、導入事例と導入環境まで、AI駆動開発の全体像をまとめています。お打ち合わせ前の社内共有にもご活用ください。

  • 市場動向と成果の壁
  • 仕組み化されたAI
  • 工程別の自動化と効果
  • AIエージェント連鎖
  • 導入事例3件
  • 導入環境・進め方
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