JDSC、AIと人でプロジェクトの先読みと実行を担う新シリーズ

JDSCは、AIと人がプロジェクトの先読みと実行を分担する「Co-loop Engineシリーズ」を発表しました。
第一弾として、プロジェクトの火種を先に見つける「Hayagane」と、AIと人のバトンリレーで開発を進める「Aibaton」を公開しました。
両サービスは現在JDSC社内で運用しており、2027年1月を目処に外部企業への提供を始める予定です。

記事の概要

Co-loop Engineは、複数プロジェクトを管理するPMを支援するHayaganeと、AI駆動開発を進めるAibatonで構成されます。
Hayaganeは、チケットや議事録、チャットなどの履歴をAIが毎日読み込みます。
複数の情報を突き合わせ、PMBOK®の10の知識エリアごとに案件を判定します。
火種になりそうな情報は、判断理由と次の一手の候補とともにPMへ通知します。
Aibatonでは、工程ごとにAIが成果物を作成し、人が承認したものだけを次の工程へ進めます。
AIは工程ごとの基準で成果物を監査し、基準を満たさない場合は修正してから人に戻します。
JDSC社内の2週間の検証では、従来と同等の品質を保ちながら開発工数を75％削減しました。
今後は、解決しきれなかったプロジェクトをJDSCのFDEへ引き継ぐ機能も予定しています。

記事のポイント

1. 火種を先に検知： Hayaganeはチャットや議事録などを横断して分析し、PMの判断理由と次の一手の候補を示します。
2. 工程ごとに承認： AibatonはAIの成果物を人が工程ごとに承認し、承認済みの成果だけを次工程へ進めます。
3. 開発工数を75％削減： JDSC社内の2週間の検証では、AIを用いない従来手法と同等の品質で工数を75％削減しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 複数案件を抱える企業は、問題の早期発見と開発工程の承認設計を別々に検討でき、AI導入の対象業務を切り分けやすくなると考えられます。
• 開発支援事業者： AIが成果物を作るだけでなく、工程基準による自己監査と人の承認まで含めて提案する必要が生じ、品質管理の仕組みが競争軸になる可能性があります。
• PM・開発責任者： AIに任せる作業と人が責任を負う判断を工程ごとに定義し、承認ポイントや判断根拠を先に設計することが求められそうです。

このニュースの背景

大規模なプロジェクトでは遅延が多く、予定どおりに完了する割合も低下しています。
開発現場でAIツールの利用が広がる一方、AIが作成した成果物を人がすべて確認する負担や、確認せず後工程へ進めるリスクが生じています。
プロジェクトの判断までAIに委ねると、判断理由が見えにくくなり、人が結果に責任を持ちにくくなる点も課題になっています。

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• JDSCは、複数のAIエージェントで倉庫・輸配送の計画を横断最適化する「Logi-one Engine」の提供を始めました。

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