AIを活用したシステム受託開発などを展開する株式会社deeptierは、大手SIerと共同で、50人月を超える中～大規模受託開発におけるAI駆動開発手法・プロセスの検証を実施した。公共領域の業務システムを題材とした事前検証において、従来の受託開発と同水準の品質レベルを実現できることを確認した。あわせて、要件定義から実装、内部結合テストまでを支える手法を、既存の開発体制に組み込み可能な再現性のある形で整備している。

中～大規模受託開発におけるAI活用の課題

システム開発におけるAI活用は自社プロダクトや小規模開発を中心に進む一方、公共案件や基幹システムなどの中～大規模受託開発では一部工程での利用にとどまるケースが多い。受託開発では発注者との合意形成や成果物の承認手続きなどが求められ、従来の開発と同水準の品質レベルを維持できるかが実案件適用の課題となっていた。また、既存の開発体制やツール環境を大きく変えずに導入できる手法が現場レベルで確立されていない実情もあった。

検証プロジェクトの概要と3層の品質担保構造

今回の検証は、大手SIerが受託予定の公共領域の開発案件に先立つ事前検証として、2025年10月～2026年3月に実施された。実プロジェクトへの適用を想定したシナリオに基づき、複数サイクルの反復検証が行われた。

品質担保の仕組みとして、AIが生成した成果物をそのまま納品物とするのではなく、「人による合意・承認」「AIによる自動検証の反復」「工程を横断した統合検証」の3層構造を設計した。要件定義から内部結合テストまでの各工程における役割分担や承認フローを整理し、設計ドキュメント・コード・規約をGitHub上で一元管理してAIエージェントの常時監視対象とすることで、ドキュメントと実装の乖離を防ぐ体制を構築している。

各工程での工数削減効果と今後の展開

品質担保の仕組みを通した検証において、各工程での工数削減効果も確認された。実装・単体テスト工程では、AIが設計書を読み込んで自動でコードを生成することにより、従来1画面あたり1～2週間を要していた作業を約0.5～1日に短縮し、最大90％の削減効果が確認された。また、設計書作成工程で最大30％、内部結合テスト工程で最大70％の削減効果を確認しており、プロジェクト規模が大きくなるほど効果が高まる傾向がみられたという。

今後、deeptierは本手法を大手SIerの受託開発案件に適用するとともに、AI駆動開発特有のバグ曲線の実態把握や品質状況の共有手法の確立などに取り組み、品質レベルの向上と標準化を推進するとしている。

株式会社deeptier 会社概要

• 所在地：神奈川県横浜市
• 事業内容：AIと人間の協調による独自の開発手法「Human-AI Hybrid Development Method」を活用したシステム開発とR&D、システム受託開発、「deeptier AI見積」サービスの提供
• URL：https://deeptier.co.jp/

本記事は株式会社deeptierの発表をもとに作成しました。

Dellows News編集部

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