生成AIコンサルティングCASE 04全社展開フェーズ
AI駆動開発プロセスの導入 — 3ヶ月で先行2部門に定着、全社展開へ
自社プロダクト開発企業 / 開発部門 / 設計〜定着〜展開判断
- 支援期間
- 約3ヶ月〜
- 体制
- テックリード／コンサルタント
- 支援フェーズ
- 設計〜定着〜展開判断
導入前の課題
AIツールの利用が個人任せで、使い方も成果もばらばらでした。うまく使うエンジニアと使わないエンジニアの差が広がる一方、生産性への寄与も品質への影響も測れないため、ライセンス投資を広げる判断ができませんでした。根本には、工程ごとのAIとの役割分担や、AIが書いたコードをどうレビューするかの基準が定義されていないという課題がありました。
Arcamが実施したこと
設計・実装・テスト・レビューの工程ごとにAIと人の役割を定義し、AI生成コードのレビュー基準を策定しました。コーディングエージェントの導入、社内ガイドラインとプロンプト・スキル資産の整備に加え、プルリクエスト単位で生産性と品質の指標を計測する基盤までセットで導入しています。
- コーディングエージェントの導入と社内ガイドラインの整備
- プロンプト・スキル資産を再利用できる形で整備
- プルリクエスト単位で生産性と品質を計測する基盤を導入
Arcamならではの工夫
「ツールを配る」のではなく、リポジトリ構成やCIまで含めた開発環境ごと設計。実際にAIで開発しているArcamのエンジニアが、現場のコードベースで運用できる粒度まで落とし込みました。
成果
先行2部門では3ヶ月で新しいプロセスが定着し、プルリクエストのリードタイムは平均40%短縮。変更起因の不具合率は導入前と同水準を維持しており、速度を上げながら品質を落とさない状態を数値で確認したうえで全社展開へ移行しました。レビュー基準・手順書・プロンプト資産は社内に残り、新メンバーの立ち上げにもそのまま使われています。