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
Windsurf、Cursor、Claude Codeは既存コードの補完・修正のみ
要件定義の課題が残存
プロジェクト失敗の50%は不十分な要件定義が原因
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
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、一貫したAI支援で開発プロセス全体を自動化
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✓ 95%
導入効果・ROI
定量的な成果で確実な投資回収を実現
ROI計算例（年間売上1000億円企業）
1,000%
年間ROI
導入コスト（年間）1,200万円
開発コスト削減1億円
機会損失回避3,000万円
投資回収期間1.2ヶ月
50-70%
開発期間短縮
従来比で大幅な期間短縮
90%
バグ発見率向上
自動品質チェック
40-60%
開発コスト削減
人件費含む総コスト
属人化
解消
ノウハウ標準化
対象顧客・導入実績
中堅・大手企業を中心に幅広い業界で導入
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
- • ROI向上・リスク最小化
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ROI実現
- • 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
年間IT投資予算1億円以上
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