概要

某EC・ネットサービス企業様において、要件定義から開発、テストに至る全工程に生成AIを統合した「AI駆動型高速開発プロセス」を構築・実践。開発期間の劇的な短縮と、高付加価値な上流工程へのリソース集中を実現しました。

プロジェクトの背景と課題

変化の激しいEC・ネットサービス業界において、新機能のリリース速度は市場競争力に直結します。本プロジェクトでは、従来の開発手法で課題となっていた「ドキュメント整理の工数」や「テストコード作成の負荷」を解消し、品質を維持したまま開発サイクルを極限まで加速させることが求められました。

フィジオのソリューション：AI駆動型プロセス

要件定義・開発・テストの各フェーズにおいて、最適なAIツールを使い分けるハイブリッドな開発体制を構築しました。

1. 要件定義：ドキュメント整理の自動化

  • Gemini / Vertex AI / Claude を活用。
  • 膨大な業務マニュアルのフォーマット化や、複雑な要件の整理をAIが支援。
  • 人間は「役割分担と成果物の決定」という本質的な意思決定に注力できる環境を整備。

2. 開発：仕様駆動開発とクラウド自動連携

  • Amazon Q Developer および GitHub Copilot によるソースコード生成を導入。
  • MCP（Model Context Protocol）連携により、Google Cloud等のクラウドサービスとの自動連携・自律的構築を推進。
  • 仕様書からダイレクトにコードへ落とし込むことで、実装スピードを大幅に向上。

3. テスト：AIによるシナリオ創出とコード生成

  • Amazon Q Developer および GitHub Copilot を活用し、テストコード生成を自動化。
  • 生成AIによる網羅的なテストシナリオの創出により、人的ミスを排除しつつ品質を担保。

成果・バリュー

  • 開発期間の大幅削減：コーディングおよびテスト工程をAIが代行・支援することで、開発期間を平均40%削減。プロジェクトの特性によっては、最大80%もの工数削減を達成しました。
  • 価値創造へのシフト：定型的な作業からエンジニアを解放し、よりビジネス価値を高めるための設計や改善活動にリソースを集中させることに成功しました。

テックスタック

  • AI/LLM：Gemini (Google Cloud), Vertex AI, Claude (Anthropic), Amazon Q Developer, GitHub Copilot
  • Infrastructure：Google Cloud, AWS
  • Protocol/Tools：MCP (Model Context Protocol), 各種AIエージェント