グラファー、リコーITソリューションズのAI駆動開発を支援

グラファーは、リコーITソリューションズにAI駆動開発プログラムを提供しました。
特定機能の開発で、11人月想定のタスクを約1.5人月で完遂しました。
ユニットテスト工数も従来比で約50％削減し、AIを前提とする開発体制を進めています。

記事の概要

リコーITソリューションズは、生成AIの活用をツール利用から開発プロセス全体の見直しへ広げました。
グラファーの「Graffer AI駆動開発プログラム」は、要件定義から設計、実装、テストまでを対象にした伴走型支援です。
パイロットの特定機能開発では、当初11人月と見積もったタスクを約1.5人月で完遂しました。
担当者が未経験の製品領域でしたが、AIの活用と開発プロセスの見直しで開発を完了しています。
設計資料の作成をAIが支援し、人によるレビューと組み合わせることで、ユニットテスト工数を約50％削減しました。
ケースによっては、ユニットテスト工数を最大約80％削減しています。
セキュリティの定常業務では、確認ポイントをAI向けテンプレートに整備し、作業時間を半日から約1時間に短縮しました。
同社は、品質基準「リコースタンダード」を維持しながら、AI前提の開発体制を構築しています。

記事のポイント

1. 開発工数を約1.5人月に短縮： 特定機能の開発で、11人月と見積もったタスクを約1.5人月で完遂しました。
2. テスト工数を約50％削減： 設計資料の作成にAIを活用し、人によるレビューと組み合わせて工数を削減しました。
3. 定常業務もテンプレート化： セキュリティ確認をAI向けテンプレートに整備し、作業時間を半日から約1時間に短縮しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 単発のAIツール導入ではなく、要件定義からテストまでを見直す対象として、品質基準を保ちながら工程別の削減効果を検証する計画が求められそうです。
• 開発支援サービス提供者： AIの操作方法だけでなく、未経験領域の開発や設計・テスト、セキュリティ業務まで含めた伴走支援と、成果を工数で示す提案が重視される可能性があります。
• ソフトウェア開発組織： 個人の習熟度に依存せず、確認ポイントや設計作業をAI向けの型に落とし込むことが、チーム全体でAIを使う開発体制に移行する手段になりそうです。

このニュースの背景

生成AIの社内活用が広がる一方、リコーITソリューションズでは、ツール利用にとどまらず開発のあり方自体を見直す段階に入っていました。
高品質なソフトウェア開発を支えてきた「リコースタンダード」を維持しながら、AIによる効率化と生産性向上を両立させることが課題でした。
そこで、AIを前提とした開発の到達点を早期に体感し、組織の目線を引き上げるため、外部の伴走支援を取り入れました。

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