従来のコーディングアシスタントとの違い
要件定義から始まる上流工程特化型AI。単なるコード支援ではなく、開発プロセス全体を革新
従来ツールの限界
下流工程のみに焦点
部分的なコード支援だけでは上流の前提や判断根拠が残りにくい
要件定義の課題が残存
要件が曖昧なままでは、生成された実装の評価基準も曖昧になる
日本企業の課題に非対応
レガシーシステム統合・日本語ビジネス文書への対応不足
SUPPORT SCOPE
工程を分断せずにつなぐ
一般的なコーディング支援
実装工程の部分支援が中心
01
要件整理
02
設計
03
コード生成
04
レビュー
ZenTechの支援設計
要件からレビューまでを接続
01
要件整理
02
設計
03
コード生成
04
レビュー
エンドツーエンド開発ワークフロー
要件定義からデプロイまで、AI支援と人のレビューをひとつの流れにつなぎます
1
インテリジェント要件抽出
曖昧な要望を構造化された要件に変換
主要機能
- 自然言語要件分析
- ビジネスルール自動検出
- ステークホルダー認識合わせ支援
成果物
- • 構造化要件定義書
- • ビジネスルール一覧
- • インタラクティブモックアップ
要件抽出エンジン
実行中
"ユーザーが商品を検索できるようにしたい" → 構造化要件へ変換
2
設計自動化システム
最適なアーキテクチャと詳細設計を自動生成
主要機能
- アーキテクチャ推奨エンジン
- 設計書自動生成
- 品質チェック機能
成果物
- • システムアーキテクチャ図
- • 詳細設計書
- • データベース設計
アーキテクチャ推奨
選定完了
Frontend
React
Backend
Node.js
DB
PostgreSQL
3
フルスタックコード生成
フロント・バック・DB・テストまで一括生成
主要機能
- エンドツーエンドコード生成
- レガシー連携対応
- テストコード自動生成
対応技術
- • React, Vue.js, Angular
- • Java, Python, JavaScript, C#
- • MySQL, PostgreSQL, MongoDB
コード生成エンジン
生成中
components/ProductSearch.tsx
export const ProductSearch = () => {...
const [query, setQuery] = useState('');
// 自動生成中...
4
AI品質保証・デプロイ支援
Human-in-the-Loopによる品質確保
主要機能
- 自動品質チェック
- セキュリティ脆弱性検出
- CI/CDパイプライン統合
品質保証
- • Human-in-the-Loop設計
- • 自動テスト実行
- • 継続的改善フィードバック
品質チェック
合格
セキュリティチェック✓ パス
コード品質✓ パス
テストカバレッジ✓ 確認
導入前に確認するポイント
対象工程、品質基準、評価方法を決めてから検証を始めます
PoCの評価設計
対象工程限定して開始
現状値作業時間・品質を確認
受入基準人が判断できる形で定義
継続判断検証結果で決定
開発支援
対象工程を明確化
AIに任せる作業と人の判断を分けます
品質確認
レビュー基準を設定
テストと人のレビューを組み込みます
コスト把握
対象範囲ごとに試算
ライセンス・開発・運用費を分けます
属人化
解消
ノウハウ標準化
対象となる担当者
開発プロセスとAI活用を具体的に検討するチームを想定しています
情報システム部長
プロジェクト成功率向上・リスク最小化
- • 手戻りによる遅延・コスト超過の解消
- • 上流工程品質向上
- • 投資判断とリスク整理
事業部門マネージャー
業務要件の正確な反映・参加型開発
- • 業務要件の正確な反映
- • 開発プロセスへの積極参加
- • システム活用度向上
CIO/DX推進責任者
戦略的IT投資・競争優位性確保
- • DX推進の具体的成果創出
- • AI投資の評価基準づくり
- • 競争優位性確保
対象業界・企業規模
主要業界
製造業
金融業
小売業
公共機関
企業規模
従業員数500名以上
AI開発投資を具体的に検討している
日本企業特化機能
日本の商習慣・レガシーシステムに最適化
日本語ビジネス文書対応
稟議書・仕様書等の日本独自文書形式
敬語・ビジネス文書自動生成
業界用語辞書（製造業、金融業等）
レガシーシステム統合
段階的モダナイゼーション支援
既存システムとの連携コード生成
データブリッジ機能