提供の背景

AIを開発に取り入れようとする企業では、次のような課題がよく見られます。

• 効果が見えず、投資を続けてよいか判断できない
• 開発工程のどこにAIを使えばよいか分からない
• 現場と情報システム部門のレビュー・承認の負担が増える
• 社員が許可されていないAIを使う「シャドーAI」が心配
• 開発をベンダーに頼りきりで、社内に改修の手順が残らない
• AIを使った開発を教えられる人がいない

本サービスは、これらの課題を業務・開発工程・統制・人材に分けて整理し、着手する箇所を決めるところから支援します。

支援内容

構想策定

経営方針と業務・開発工程を棚卸しし、AI駆動開発の構想、ロードマップ、投資判断の材料をつくります。

ガバナンスと実行環境の調達

開発時のAI利用規程、データ区分、監査の仕組みを設計します。閉域接続、学習に利用されない設定、国内リージョンなどの要件に合わせて、AI実行環境を選定・調達・構築します。AWSを主軸に、Google Cloud、Microsoft Azure、ローカルLLMにも対応します。

現場との伴走

開発現場と2週間のスプリントを繰り返し、試行・改善・定着を進めます。ハンズオンから始めて教材とレビューの観点を引き継ぎ、社内講師が自ら展開できる体制をつくります。

エンジニア向けと非エンジニア向けの支援

エンジニア向け（AI駆動開発の内製化）

開発工程を分解し、AIに任せる作業と人が判断する事項をルールファイルに記録します。

• 開発ユースケースの棚卸と優先順位づけ
• Claude Code などのAIエージェントの導入
• ルールファイルとプロンプトの標準化
• AIによるレビュー・テストの自動化と閉域の実行環境

非エンジニア向け（市民開発の内製化）

対象業務を絞り、業務アプリの作成・レビュー・公開までをテンプレート化します。

• Dify と Amazon Bedrock を組み合わせたノーコード・ローコード環境
• 業務アプリのテンプレートと作り方講座
• 利用ルール・データ区分・承認フローの整備
• 情報システム部門によるレビューと公開の仕組み

AI-DLCに基づく開発プロセス

当社は、AIが作業を主導し、人が判断・承認する開発ライフサイクル「AI-DLC」を早期から実践してきました。本サービスでは、その工程を基に、AIが実行する作業と人が承認する判断をルールファイルに分けて設計します。

お渡しする成果物と費用

レイヤーマップ、優先度マトリクス、論理・物理アーキテクチャー、ルールファイル、運用手順書、教材を引き継ぎます。費用は、対象範囲を確認したうえでお見積りします。まず1つの業務で試したい場合は、2か月で試作・検証を行う「AXスプリントプログラム」もご利用いただけます。

サービスサイト

支援内容や進め方の詳細は、以下のサイトでご覧いただけます。

AI駆動開発の内製化支援 サービスサイト

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