【定義】
当社が提唱する以下の1〜3の方針に沿った
システム開発の新しいパラダイム
1. AIが得意な作業はAIに任せる
2. 人間はAIに任せられない部分を担う
3. 最良の成果を最速で得るために、AIの進化や
普及に合わせて働き方や組織体制を柔軟に変える
AIの普及により社会環境は大きく変貌しました。その中でもシステム開発はAIの影響を大きく受ける仕事のひとつです。
要件定義、モック画面作成、開発時のコード生成など、AIはシステム開発の手法を大きく変えてきました。
一般的にシステム開発業界は、他の業界と異なり最新技術の導入が速いという特徴があります。
その中で生き残るためには、下記のことが必要になります。
・現在主流の開発手法に追いつくこと
・外部環境であるAIの進化に随時に適応していくこと
・技術だけでなく、組織のあり方や働き方についても、AIに適応していくこと
これらを実現するためのシステム開発の新しいパラダイム
それがAI適応開発です。
AI駆動開発は、システム開発の速度を上げる画期的なアプローチとして2023年頃から注目され始め、2025年現在、システム開発における主流の手法となっております。
AI駆動開発は、コード生成やコード解析・品質改善など、システム開発の各フェーズにおいて、どのようなAIツールを活用して開発を効率化するかという、システム開発作業の効率化に主眼が置かれた開発手法になります。
これに対して、AI適応開発は「AIに適応すること」を中心に考えられています。
システム開発で最大の成果を上げるには、組織や働き方などを含めて、どのようにAIに適応していくべきかという、概念・組織論になります。
2025年現在においては、AI駆動開発を含まれていますが、今後AIの進化に伴い、その時代における最適な方法を問い続ける考え方となっています。
従来の開発体制とAI適応開発の体制の比較
従来の分業体制では、エンジニアリングはエンジニアが、デザインはデザイナーが、テストはテスターが担ってきました。この分業体制は、細かな修正ひとつをとってもコミュニケーションが発生します。しかし、異なるバックグラウンドや専門性を持つ、各分野の専門家が集まるため、使う表現も異なれば理解度や捉え方も異なり、そこに勘違いや認識の齟齬が生まれてしまいます。
また業務を担当者に投げている間、作業が停滞したり、AIを使えばすぐに終わるような業務でも自分の担当範囲でない場合、進めることができないことなど、分業体制によるコミュニケーションロスは、生産性に大きく影響してきました。
AIを適切に活用することで、エンジニアリングもデザインもテストも、1人の人が担当することが可能です。
AI適応開発の考え方では、AIに適応することで1人の業務担当範囲を広げ、様々なコミュニケーションロスを削減するような業務体制を検討することができます。
システム開発におけるV字モデル
システム開発において、一般的なシステム開発プロセスを示す「V字モデル」からも分かる通り、システムを動かして実際に評価できるのは一番最後の工程になります。
分厚い要件定義書だけでは完成したシステムをイメージしづらく、開発したシステムが実際には使われないというような問題がありました。
このような失敗を防ぐために、要件定義書だけでなく、ダイアグラムやUML図で理解を深めるための工夫が行われてきました。
AIの進化により、モック画面をスピーディに作ることが出来るようになりました。
製造業の「フロントローディング」は、問題点の早期発見、品質向上、後工程での手戻りを減らすために、後工程で発生しがちな問題をできるだけ設計初期の段階で見つけて検討、検証作業を行なっていく方法です。
AI適応開発でもこの考え方を取り入れており、モック画面をベースにより深い課題や問題点を引き出し、要件のブラッシュアアップや、不明瞭な点、使わない機能の削減などを行うことが可能です。
場合によっては、事前に撤退判断を行うこともできます。
ブラッシュアアップして、誰がどう考えても同じシステムになる完璧なモック画面を作成することで、要件のブレもなく予定通り、予算通りに開発を進めることが可能になります。
プロジェクトの初期段階（企画〜製品設計）で作業を前倒しで進めること（フロントローディング）により、問題点の早期発見、品質向上、後工程での手戻りによるムダを少なくするアプローチ
引用元：経済産業省「2020年版ものづくり白書」
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