AI駆動開発の内製化

ループエンジニアリングを開発フローに組み込み、
貴社だけで開発を続けられる状態まで支援します

AIに都度指示をする段階から、AIが自律的に稼働する段階へ


AI駆動開発の定着を支援いたします。
開発環境の提供だけではなく貴社のチームが実際に開発をし、
開発ループを回せる状態になるまでご一緒します。

このような組織とご一緒しています


  • AIツールの導入で終わらせず、開発の進め方そのものを変えたい。
  • 一部のメンバーの工夫ではなく、チーム全体の力にしたい。
  • AI活用方法を、全体最適を考慮して管理できる人がいない。
  • 外部に任せきりにせず、自分たちで開発を回せるようにしたい。

自社に開発組織があり、AIコーディングツールを使い始めている企業様を想定しています。
何から着手すべきかのご相談から承ります。

生成AIを導入したのに、開発全体は速くなっていない


  • 使えているのは一部のメンバーだけで、AIの使い方も個人の工夫に依存している。
  • AIに任せられている工程は実装のみであり、要件定義・設計・テストは従来のまま。
  • コードは速く書けるようになったが、人にレビューが集中して全体の速度は上がらない。
  • AIに投資したが、見合う効果が出ているのか判断できない。

ツールの追加ではなく、開発プロセスをAIを前提に再構築することで解決します。

当社実績


自社で行っている開発で実践しています。
   数値は当社が担当した開発プロジェクトの実績です。  

既存システムへの追加開発
工数 約1/3納期 約1/4
設計・製造工程に生成AIを活用し、従来5〜6か月規模の開発を約1.5か月で完了しました。設計書とソースコードのレビューは人が担い、速度と品質を両立させました。
使用技術(案件当時)
Codex、GitHub
既存システムのリプレイス
上流工程から活用
既存ソースコードを生成AIに分析させて仕様を文書化し、その情報をもとにコードを生成しました。設計書などの中間成果物のレビューも人が行い、品質をコントロールしやすいフローとしています。
使用技術(案件当時)
Claude Code、GitHub

実際には貴社用にアレンジして適用いたします。

AI駆動開発を「導入して終わり」にしない3つの原則


実行内容を後から決める図
最初の1か月で、貴社がやるべき施策と
実行計画を決めます。
開発組織もプロダクトも、ひとつとして同じものはありません。決め打ちのメニューは用意せず、まず貴社の業務と開発フローを分析し、施策一覧と実行計画にまとめます。ここで決めた計画に沿って、以降のフェーズを進めます。契約は準委任とし、見積上限工数の範囲で実行内容を組み替えます。
貴社メンバーが開発し、AUCが横から支える構図
当社が提供した開発基盤をもとに
貴社メンバーが実際に開発します。
座学では終わりません。設計した開発ループを使って、貴社の実際のプロダクトを対象に開発していただきます。私たちは進め方をリードし、貴社を横から支える役割です。
支援終了後も回り続ける開発ループ
貴社だけで開発を続けられる状態まで支援します。
目指すのは自走です。私たちの関与なしに、貴社単独で同水準の開発と改修を続けられる状態を構築します。支援が長く続くほど良いサービスではないと考えています。

ツールではなく開発プロセスと手法を提供します


AI駆動開発では、設計する対象が指示文からコンテキスト、実行環境、作業サイクルへと広がってきました。
活用範囲を確認してみてください。

設計する対象 どういうものか この段階でできること 次の段階に進むために必要なこと

プロンプト
エンジニアリング

設計対象:指示文

役割、制約、出力形式を定めた指示文を用意し、AIへの依頼の仕方を揃える。 出力のばらつきが減り、個人の生産性が上がる。 設計書やコードベースなど、自社固有の情報をAIに渡す仕組みを作る。

コンテキスト
エンジニアリング

設計対象:情報環境

設計書、既存コード、規約をAIが参照できる形に整え、作業に必要なものだけを渡す。 自社の事情を踏まえた出力になり、複数ターンの作業を任せられる。 AIがコードを実行し、結果を自分で確認できる環境と権限を用意する。

ハーネス
エンジニアリング

設計対象:実行環境

ツール呼び出し、リトライ、状態管理、終了条件を担うコードを実装し、AIの実行を制御する。 出力が一定でなくても、同じ作業を安全に繰り返し実行できる。 検証をAI側に持たせ、生成から修正までを一連のサイクルとして工程に組み込む。

ループ
エンジニアリング

設計対象:作業サイクル

本サービスの範囲

生成、検証、修正のサイクルをAIが反復する。渡す情報の取捨選択、完了条件、人が承認する箇所まで含めて設計する。 人が都度入らなくても開発が進み、レビューの負荷が下がる。 要件定義と設計まで、ループの対象を広げる。
私たちがご支援する中では、コンテキストの整備までは進んでいても、その先の実行、検証、修正を一連の工程として設計できていないケースが多く見られます。ここから先は、ツール選定ではなく工程の設計の問題になるためです。

研修とツール導入の支援は、プロンプトとコンテキストを対象とすることが多く、実務的な改善まで至らないことがあります。本サービスはループエンジニアリングまでを対象とします。生成、テスト、修正のループの中では人が都度指示を出さず、決めた完了条件までAIが反復します。品質、セキュリティ、リリースなど重要な判断には、人による承認の場を設けます。

たとえばレビュー待ちの多発は、ループまで行かないと改善しません。人がすべてを最初に確認する前提のままAIの活用を進めると、生成量が増えた分だけ確認の負荷も増えるためです。人が見る前にテストと検証をループに組み込み、レビューに上がる成果物の品質を高めることで、確認の負荷を下げられます。人のレビューをなくすということではありません。

支援の進め方


当社では、固定の実行内容がありません。目的に対して適切な施策を実行するため、
実行前に施策検討を行い、貴社オリジナルの実行計画を作成します。プロジェクトは全体で5か月が目安です。

PHASE 01

施策検討

約1か月

目的に対して必要十分な施策を見極める

貴社

業務と開発フローの共有、施策選定

アクセルユニバース

現状分析
  施策一覧と実行計画の作成

PHASE 02

開発環境構築

約1か月

貴社の開発フローに合った開発基盤を用意する

貴社

環境要件の確認

アクセルユニバース

環境選定、AI駆動開発基盤の構築

PHASE 03

お試し開発

約1.5か月

開発を通じて開発基盤をチューニングし、完成に近づける

貴社

実際に開発し、改善箇所の洗い出し

アクセルユニバース

基盤の調整、開発環境とドキュメントの整備、レビュー

PHASE 04

開発

約1.5か月

実際に開発を行い、より多くのメンバーへ開発手法を定着させる

貴社

参加メンバーを広げて開発を続ける

アクセルユニバース

開発手法の定着支援、精度向上支援

主な成果物

  • 現状分析レポート、施策一覧、実行計画(施策検討)
  • AI駆動開発基盤、環境の設計文書(開発環境構築)
  • 開発フローのドキュメント、レビュー観点の定義(お試し開発以降)

支援工数の目安

4フェーズ全体で2.6人月程度(プロジェクトマネージャー0.6人月、リードエンジニア2.0人月)が標準的な規模です。対象プロダクトの規模や貴社の体制により変動します。
  • 準委任契約とし、見積工数を上限とした実績精算です。
  • 施策検討の結果に応じて、工数の範囲内で実行内容を組み替えます。
  • 生成AIツールを含む各種ツールの利用料は含みません。選定後、必要量を貴社にてご契約いただきます。

施策の検討方法

施策検討にもAIを活用します。従来型の課題の精査および施策検討方法では、ヒアリングと精査を積み上げる必要があり、時間も工数もかかるためです。業務プロセスの可視化、AIに任せる範囲の判断、プロトタイプでの検証、展開計画の作成をAI中心とした手法で行い、時間および工数を圧縮します。
手法の詳細は技術ブログで解説しています。

実際に開発が定着するまでが契約範囲です


資料を渡して終わり、研修をして終わりではありません。設計したループを使って
貴社メンバーが実際に開発し、進め方がチームに定着するまでが本サービスの範囲です。

具体的には以下の実現を目指します
  1. 貴社メンバー主導で開発が進み、その進め方がチームに広がっている
  2. AI駆動開発基盤の改修を貴社だけで行える
  3. ループの運用ドキュメントが貴社に存在し、更新できる状態である

私たち自身が実施している方法です


アクセルユニバースの開発工程では、以下の3工程を人が都度指示せずに回しています。
そのうえで、成果物のレビューは人が担い、速度と品質を両立させています。

STEP 1
仕様書を入力としてコードを生成する
STEP 2
生成したコードをAIがテストする
STEP 3
検出した不具合を修正する

うまくいった方法だけでなく、つまずいた箇所も含めてお伝えします。

よくあるご質問


Q.契約形態は何になりますか
準委任契約です。見積上限工数を上限とした実績精算としています。
Q.お試し開発では何を作りますか
貴社の実際のプロダクトを対象にします。題材用の課題は使いません。現場に残る成果でなければ、定着しないためです。対象はプロジェクト開始時に一緒に選定します。
Q.研修との違いは何ですか
座学ではなく、貴社メンバーが実際に開発を行います。私たちは進め方をリードし、貴社を横から支える役割です。
Q.当社側ではどのくらいの稼働が必要ですか
お試し開発以降は貴社メンバーが開発の主体となるため、一定の稼働が必要になります。参画いただく人数と稼働量は、プロジェクト開始時に協議します。
Q.特定のツール・技術スタックに縛られますか
縛りません。貴社の開発環境、セキュリティ要件、既存の資産に合わせて選定します。ツールの導入自体を目的にしないことが前提です。
Q.ツールの利用料は含まれますか
含まれません。ツール選定後、必要量を貴社にてご契約いただく想定です。
Q.入力したコードがAIの学習に使われませんか
学習に利用されない設定のサービスおよびプランを前提に選定します。契約条件は選定時に一覧で提示し、貴社の情報管理規程と照らし合わせたうえで決定します。
Q.開発環境はどこに置きますか
貴社のクラウド環境上に構築することを基本としています。既存の権限設計やネットワーク要件に合わせ、必要に応じて環境を分離します。当社はAWSでの実績が最も多いですが、Microsoft AzureやGoogleCloudをご利用の場合も、環境に合わせて構成をご提案します。
Q.AIにどこまで操作を許可するか、制御できますか
制御できます。実行できるコマンド、参照できるリポジトリ、変更を反映できる範囲を設計し、操作ログを残す構成にします。どこから人の承認を挟むかも、貴社の基準に合わせて決めます。
Q.社内の情報管理規程に抵触しないか不安です
施策検討のフェーズで既存規程を確認し、抵触しうる箇所を洗い出したうえで進め方を設計します。規程の改定が必要な場合は、その論点も整理してお渡しします。
Q.開発を代行してもらうことはできますか
可能ですが、このサービスの目的ではありません。代行が必要な場合は別途ご相談ください。

アクセルユニバースの特長


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