AIで、速く作る。
進み具合が見える。知識が残る。
IDSのAI駆動開発は、ベトナムの御社専属チームが、設計・実装・テストにAIを組み込んで進める開発です。AIはプロジェクト管理にも使います。進捗レポートの自動生成、議事録からの課題抽出、リスク検知です。報告を待たなくても状況が分かり、仕様と判断の理由は御社に残ります。
AIを、作る・見せる・残すの3つに使います
開発を速くするだけなら、ツールを入れれば始められます。IDSは、発注側から状況が見えること、知識が御社に残ることまでをAIで支えます。
設計・実装・テストにAIを組み込む
仕様の整理、コード生成、テストの作成、ドキュメントの更新にAIを使います。AIの出力は、エンジニアが確認してから納めます。
AIがプロジェクトの状況をまとめる
進捗レポートの自動生成、議事録からの課題抽出、リスク検知。発注側が報告を待たなくても、進捗・課題・リスクを把握できます。進捗は日次でご報告します。
仕様と判断の理由をAI-SDDに蓄積する
なぜその実装にしたか、何を検討したか。判断の理由を仕組みとして残します。成果物はお客様に帰属します。
ツールを入れても開発が速くならないのは、なぜか
AIツールを入れたのに、開発が速くならない。そういうご相談が増えています。止まっている場所は、だいたい同じです。
AIに渡す前提がない
AIは、与えられた文脈の範囲でしか答えません。仕様書がなく、設計の意図もコードのどこにも書かれていない状態では、既存システムの改修にAIを使っても精度が上がりません。AIを活かすには、先に前提を整える必要があります。
状況が見えず、判断が遅れる
AIでコードを書く速度が上がっても、発注側が進捗や課題を把握できなければ、判断が追いつきません。報告を待つあいだに手戻りが増え、全体の速度は変わりません。
やった結果が残らない
その場でAIに聞いて解決すると、判断の理由が誰にも残りません。次に同じ問題が起きたとき、また最初から聞き直すことになります。AIを使うほど属人化が進む、という逆転が起きます。
報告を待たずに、進捗・課題・リスクが分かる
海外の開発チームで発注側が不安になるのは、いま何が起きているかが見えないときです。IDSは、プロジェクト管理そのものにAIを組み込み、状況を御社から見える形にします。
進捗レポートの自動生成
開発の記録からAIが進捗レポートをまとめます。担当者が報告書づくりに時間を取られず、御社は毎日の状況を同じ形で確認できます。
議事録からの課題抽出
打ち合わせの議事録から、AIが課題と宿題を拾い出します。「言ったはず」「聞いていない」を減らし、決めたことを次の作業につなげます。
リスク検知
遅れや課題の滞留など、放置すると大きくなる兆しをAIが知らせます。問題が大きくなる前に、御社とチームで手を打てます。
AI-SDD ── 続けるほど速くなる形でAIを使う
IDSは、開発工程にAIを組み込んだうえで、そこで得た仕様・判断理由・運用知識をAI-SDDという仕組みに蓄積しています。狙いは、次に同じ判断をしなくて済む状態をつくることです。知識は担当者の頭の中ではなく、御社の資産として残ります。
現状をAIで読み解く
既存システムがある場合、まずソースコードとDDLから仕様・処理フロー・依存関係を見える化します（AIリバース）。AIに渡す前提を、AIでつくる工程です。
設計・実装にAIを組み込む
仕様の整理、コード生成、テストの作成にAIを使います。AIの出力は、エンジニアが必ず確認してから納めます。
判断を蓄積する
なぜその実装にしたか、何を検討して何を捨てたか。判断の理由を残します。ここが次の開発の前提になります。
続けるほど速くなる
蓄積が増えるほど、AIに渡せる前提が増えます。同じチームで続けること。AIに知識を残すこと。この2つが噛み合ったときに、開発速度は上がり続けます。
外注なのに、内製。それが CORE型。
CORE型とは、海外の開発チームを外注先としてではなく、自社の中核（コア）チームとして運営するモデルです。ラボ型の契約の上に、次の4つの条件を載せます。AI駆動開発は、このうち「R（可視）」と「E（継承）」を支えます。
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C
Constant team
固定
業務を理解したメンバーが、専属で継続して担当します。
固定の専属チーム。数名程度から始めて、3か月ごとの更新時に増減できます。
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O
Open line
直結
御社の担当者と開発メンバーが、窓口を介さずに直接やりとりできます。
Slackの日越自動翻訳環境を当社の負担で構築。BrSEは日本語能力試験N2以上。
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R
Real-time view
可視
報告を待たなくても、進捗・課題・リスクを把握できます。
AIによるPJ管理（進捗レポートの自動生成、議事録からの課題抽出、リスク検知）。進捗は日次でご報告。
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E
Embedded knowledge
継承
仕様、判断の理由、運用の知識が、人ではなく仕組みとして御社に残ります。
仕様と判断の理由をAI-SDDに蓄積。成果物はお客様に帰属。既存システムはAIリバースで見える化してから引き継ぎます。
御社にお願いするのは、判断を返す担当者を1名置いていただくことです（専任でなくて構いません）。
AIで速く、見えるように。判断はエンジニアが持ちます
AIで速くなる仕事
- 既存コードの解析・仕様の復元
- テストコードの作成
- 定型的な実装、リファクタリング
- ドキュメントの生成と更新
- 影響範囲の調査
- 進捗レポートの作成、議事録からの課題整理
人が判断する仕事
- 何を作るべきかという事業判断
- 業務上の例外運用や、過去の経緯
- 外部との取り決めや契約上の制約
- 優先順位のトレードオフ
- 最終的な品質の担保
AIの効果には前提条件があります。仕様が整理されていれば効果が出やすく、何も分からない状態では期待した結果になりにくい。現状をうかがって、どこにAIが効いて、どこは人がやるべきかをお伝えします。
「AI駆動開発」と「AI機能の開発」は別のものです
ご相談の場で、この2つが混ざっていることがよくあります。必要なものがまるで違うので、最初に分けます。
| AI駆動開発 | 開発する側がAIを使うこと。設計、実装、テスト、ドキュメント作成、プロジェクト管理にAIを組み込み、少ない人数で多くの開発を進めます。成果物は普通のシステムです。 |
|---|---|
| AI機能の開発 | 作るシステムの中にAIが入ること。チャットボット、文書要約、需要予測など。こちらはAIそのものが機能要件になります。 |
状況に合わせて、3つの始め方があります
既存システムの改修を速くしたい
まず現状の見える化から始めます。AIに渡す前提を先に整えると、その後の開発でAIが効きます。AIリバース（初期費用100万円〜／現在、事業会社10社限定で無償）で前提を整えてから、専属チームでの開発に進みます。
新しく作るものにAIを活かしたい
数名程度のチーム・最小3か月から始められます。最初の3か月で進め方と品質を確かめ、手応えを見ながらチームを育ててください。
何ができるのかを知りたい
具体的な計画がない段階でも構いません。実現できるかどうかを先に確かめたい場合は、PoC（実証）だけを単独でお引き受けします。3名のチーム構成で150万円程度が目安です。対象システムで実際に手を動かし、どこまでAIで進められるかを検証したうえで、体制を組むかどうかをご判断いただけます。
定期的にセミナーも開催しており、自社での実践例をそのままお話ししています。
AI駆動開発についてよくいただくご質問
QAIによるプロジェクト管理で、何が見えるようになりますか？
進捗レポートの自動生成、議事録からの課題抽出、リスク検知の3つで、進捗・課題・リスクを把握できるようにします。進捗は日次でご報告します。
報告を待たなくても状況を確かめられ、気になる点はSlackで開発メンバーに直接確認できます。共有の方法は、開始前にご説明します。
QAIを使うと、開発費用は安くなりますか？
単価が下がるわけではありません。同じ費用で進む量が増える、という形で効いてきます。
また、効果は前提条件によって大きく変わります。仕様が整理されている既存システムであれば効果が出やすく、何も分からない状態では期待した結果になりません。
QAIツールの利用料は請求されますか？
請求しません。AI開発に使う有償ツールの費用は、当社が負担しています。
ただし、御社のシステムで使う有償ツールやライセンス、AWSなどのインフラ利用料は別途お見積りになります。
QAIが書いたコードをそのまま納品されるのは不安です。
AIの出力は、必ずエンジニアが確認したうえで納品します。
AIは実装の速度を上げる道具で、品質の責任はエンジニアが持ちます。レビューの体制と基準は、開始前にご説明します。
Q社内にAIに詳しい人がいなくても大丈夫ですか？
問題ありません。御社でAIツールを導入・運用いただく必要はありません。
将来的に内製化を進めたい場合は、進め方もお伝えします。ただし順番があります。先に、仕様と判断が残る状態をつくってください。そこが整わないまま内製化しても、うまくいきません。
Qチャットボットなど、AI機能そのものの開発も相談できますか？
ご相談ください。ただし、その場合は「何のためにAIを使うのか」から一緒に整理させていただくことが多いです。
PoCで止まってしまう相談が非常に多い領域です。実運用に乗せるには、精度の目標、外れたときの運用、責任の所在を先に決める必要があります。