AIコーディングツールが一部の担当者しか使っていない
Claude Code・Codex・Copilot等を導入したが利用が広がらず、個人の習熟に依存している。
支援プロセス
- 01現状分析
- 02目指す開発プロセス設計
- 03ツール・基盤整備
- 04ルール・技術資産整備
- 05研修・パイロット
- 06定着・効果検証
Starting point
このような相談から始められます
完成した要件書は必要ありません。いま困っている場面と、変えたい状態を起点に整理します。
AIコード生成が増える一方、品質管理が追いつかない
設計・レビュー・品質管理のルールが未整備で、生成コードの品質を確認する基準がない。
生産性施策が個別最適で、効果測定と定着ができない
ツール導入や研修を行ったが、効果を測る指標がなく、組織全体の標準になっていない。
Options
必要な範囲から、作り方を決める
既存サービスの活用、連携、個別開発を最初から一択にせず、要件と検証目的に合わせて比較します。
01Assess
現状を分析し、目指すプロセスを設計する
開発工程・ツール利用・品質課題を可視化し、目指す開発プロセスと導入計画を描きます。
向いている状況
何から着手すべきか整理したい場合
02Platform
ツール・基盤・ルールを整備する
AIコーディングツールの選定、開発環境・基盤の整備、規約・レビュー基準・品質ゲートを整えます。
向いている状況
導入済みツールを組織で使える状態にしたい場合
03Enable
研修・パイロットで定着させる
実践研修とパイロット導入を行い、利用状況・生産性・品質を測りながら定着と改善を進めます。
向いている状況
現場への浸透と効果検証まで進めたい場合
Support
ZenTechの支援と成果物
支援の範囲と、次の判断に使える成果物を明確にして進めます。
- 開発工程・ツール利用・品質課題の現状分析
- AIコーディングツールの選定と開発環境・基盤整備
- 設計書・コーディング規約・レビュー基準・品質ゲート
- 実践研修・パイロット導入と、利用状況・生産性・品質の評価
Process
小さく確かめ、結果を見て次を決める
各段階で前提と評価結果を共有し、実施範囲を広げるか、見直すかを判断します。
- 01
開発工程と課題を可視化する
各工程の進め方、ツール利用状況、品質・ドキュメントの課題を確認します。
- 02
目指すプロセスとツールを決める
開発環境、セキュリティ条件、チーム構成を踏まえ、導入するツールと適用範囲を選定します。
- 03
ルール・基盤・研修をそろえる
規約・レビュー基準・品質ゲートを整備し、実務に合わせた研修と演習を設計します。
- 04
パイロットで測り、定着させる
対象チームで試行し、利用状況・生産性・品質を評価して、組織標準へ広げます。
Engagement
依頼の形は、範囲と段階に合わせて選べます
短期の検証から、プロジェクト、月額の継続支援まで。最初から全体を発注する必要はなく、段階ごとに次へ進むか判断できます。
01Spot
現状分析・ツール検証
開発プロセスの現状分析と、候補ツールの比較・事前検証を期間限定で実施します。
期間・範囲の目安
数週間程度。成果物は現状分析レポート、ツール比較結果、導入ロードマップ
02Program
導入プログラム（研修・パイロット）
基盤整備、ルール整備、実践研修、パイロット導入を一連のプログラムとして実施します。
期間・範囲の目安
2〜3か月程度。チーム規模と対象工程で範囲を設定
03Retainer
定着・効果検証の伴走（月額）
定着状況の確認、ルールと技術資産の更新、効果測定を月額で継続支援します。
期間・範囲の目安
月単位。相談窓口と定例レビューを含む体制で設定
Decision criteria
成果を測る指標と、安全に使う境界
案件ごとに基準値と目標を確認し、結果を見て本番化や改善範囲を判断します。
評価する観点
- 利用状況
- ツールの利用率と、工程ごとの活用場面
- 生産性
- 実装・レビュー・テストにかかる時間の変化
- 品質
- レビュー指摘、不具合、品質ゲートの通過状況
- 定着
- ルールの運用状況と、チームへの浸透度
人とAIの境界
人のレビューを省かない
AI生成コードを採用する前に、要件、設計、テスト、根拠を確認する手順を標準に含めます。
入力してよい情報を先に決める
ソースコード・機密情報の扱い、利用可能なツールと設定を、社内規程に合わせて整理します。
個別最適で終わらせない
施策ごとに評価指標を置き、効果を確認しながら組織標準として定着させます。
Technology assets
活用する技術資産
自社で保有・開発するAIツールと評価技術を、支援サービスに組み込んで提供します。
要件定義支援AI
コード生成AI
テスト生成
設計書品質チェック
品質評価ベンチマーク
Fit check
相談前に分かると、整理が早いこと
このような場合に適しています
- ツールは導入したが、組織的な活用と品質管理が進んでいない
- 開発ドキュメントの不足・陳腐化と知識の属人化を解消したい
- 生産性向上の効果を測りながら、段階的に広げたい
初回相談で確認したいこと
- 開発チームの構成と主な開発対象
- 導入済み・検討中のAIツールと利用条件
- 現在の開発プロセスと品質管理の状況
すべて揃っていなくても構いません。未確定事項として一緒に整理します。
Use cases
具体的な課題から検討する
現在の業務に近いテーマから、業務フロー、初期成果物、評価指標、AIに任せない境界を確認できます。
FAQ
よくある質問
どのAIコーディングツールを使うか決まっていなくても相談できますか？
はい。開発環境、セキュリティ条件、チームの経験を確認し、候補ツールの比較・事前検証から支援します。
研修だけ、ルール整備だけの依頼もできますか？
できます。ただし単発の施策で終わらせないため、現状分析をもとに全体の中での位置づけと次の一手を合わせてご提案します。
経験の異なるメンバーが混在していても実施できますか？
実施できます。共通で学ぶ範囲と、経験・職種ごとに分ける演習を整理し、同じ到達点を一律に求めない設計にします。
効果はどのように測りますか？
利用率、実装・レビュー時間、品質指標など、開発工程ごとに測定項目を設計します。パイロットで基準値を取り、施策の前後で比較します。
費用はどのように決まりますか？
チーム規模、対象とする開発工程、研修・パイロットの範囲で決まります。初回相談で現状を伺い、概算の目安と、段階的に広げる場合の進め方をご案内します。
Related insights
この領域を深く知る
導入前の整理、技術選択、現場への定着に役立つ記事をご案内します。
AI・システム開発
日本の大企業におけるコード生成AI導入の課題と対策
日本の大企業でのコード生成AI導入が進まない理由を分析。セキュリティ・コンプライアンスの課題、組織的障壁、技術的困難、人材育成の問題と、それぞれの具体的解決策を提案。
記事を読むビジネス戦略
要件定義×AIが変える受託開発の未来：SIerが知っておくべき自動化の潮流
AI活用による要件定義の自動化がSIerの競争力強化とビジネスモデル変革にもたらすインパクトと具体的事例
記事を読むAI技術
MetaGPT: マルチエージェント協調フレームワークのためのメタプログラミング
MetaGPTは、標準化された作業手順（SOP）を導入したマルチエージェント協調フレームワークで、複雑なソフトウェア開発タスクを効率的に処理できることを実証
記事を読むContact
ツールの前に、開発工程の現状から確認します。
導入済みツールの活用でも、これからの検討でも構いません。開発工程・品質・ドキュメントの現状から、最初に効く一手を整理します。
開発DXを相談する