見落としはAIが拾い、判断は人が下す。ソースコード解析による見積もり精度向上の実証実験を開始

オーエムネットワーク株式会社は、生成AIを使ってシステム開発の見積もり精度と作成効率を高める実証実験を始めました。
既存製品のソースコードと案件の要望をClaudeなどで解析し、必要な作業や工数を洗い出します。
AIは見積もりのたたき台を作成し、担当者と責任者が精査・確認して最終判断します。

記事の概要

オーエムネットワーク株式会社は、生成AIを活用したシステム開発見積もりの実証実験を開始しました。
同社は、既存製品のカスタマイズでは小さな要望でも関連プログラムの広い範囲に影響し、必要な作業の見落としが起きる可能性があると説明しています。
実証実験では、既存製品のソースコードや案件の要望内容を生成AIのClaudeなどで解析します。
AIは必要な作業と工数を、根拠やスケジュールの目安とあわせて洗い出します。
担当者は分析結果を確認し、妥当でない点や過大な見積もりを補正します。
その後、開発部門内で内容を共有し、責任者が確認したうえで最終的な工数を決定します。
同社は、作業の抜け漏れ防止、工数の根拠の明確化、見積もり作成の負担軽減を期待しています。
今後は実証実験で効果と課題を検証し、有効性が確認できた場合には正式運用への移行を検討します。

記事のポイント

1. AIが見積もりを分析： 既存製品のソースコードと要望内容を生成AIで解析し、必要な作業や工数を根拠とともに整理します。
2. 最終判断は人が担当： 担当者がAIの結果を確認して妥当性や過大な工数を補正し、責任者が最終的な工数を決定します。
3. 見落としと負担を軽減： 作業の抜け漏れ防止や工数根拠の明確化、見積もり作成の負担軽減につながる効果を検証します。

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