deeptier、大手SIerと中～大規模受託開発を検証

deeptierは、大手SIerと中～大規模受託開発におけるAI駆動開発手法を検証しました。
公共領域の業務システムを題材に、受託開発に求められる品質水準を満たせることを確認しました。
品質を担保したうえで、実装・単体テスト工程では最大90％の工数削減効果も確認しています。

記事の概要

検証は、大手SIerが受託予定の公共領域の開発案件に先立つ事前検証として実施しました。
実施期間は2025年10月から2026年3月までです。
50人月を超えるプロジェクトを中～大規模受託開発と定義しています。
人による合意・承認、AIによる自動検証の反復、工程を横断した統合検証を組み合わせました。
要件定義から内部結合テストまでの役割分担や承認フローを整理し、既存の開発体制に組み込める形に整備しました。
設計ドキュメント、コード、規約はGitHub上で一元管理し、AIエージェントの常時監視対象としています。
実装・単体テスト工程では、従来1画面あたり1～2週間を要した作業を約0.5～1日に短縮し、最大90％の削減効果を確認しました。

記事のポイント

1. 3層で品質を担保： 人の合意・承認、AIの自動検証、工程横断の統合検証を組み合わせ、公共領域の業務システムで品質水準を確認しました。
2. 既存体制に組み込み： 要件定義から内部結合テストまでの役割や承認フローを整理し、特定の担当者や環境に依存しない手法に整備しました。
3. 最大90％の工数削減： 設計書からAIがコードを生成し、実装・単体テストを最大90％削減しました。設計書作成は最大30％、内部結合テストは最大70％です。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AI導入の判断軸が、個別工程の効率化から、承認・検証・統合管理を含む既存体制への組み込みやすさへ移る可能性があります。
• 同業SIer： 中～大規模案件では、生成AIの利用実績だけでなく、品質を担保する役割分担や承認フローまで整備できるかが競争力に影響しそうです。
• 公共案件の発注者： AIを使った開発でも、人の承認と自動検証を組み合わせた品質管理を確認できるため、委託先の評価項目を見直す契機になり得ます。

このニュースの背景

システム開発でのAI活用は、自社プロダクトや小規模開発を中心に広がってきました。
一方、公共案件や企業向け基幹システムなどの中～大規模受託開発では、発注者との合意形成や成果物の承認手続きが導入時の壁になっています。
従来と同水準の品質を維持しながら、既存の開発体制やツール環境にAIを組み込む手法が求められており、今回の検証はこの条件を前提に実施されました。

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