仕事の進め方
開発も保守運用も、プロフェッショナルな経験を持つエンジニアが AI を活用して進めます。
AI によって品質を高めながら工数を減らし、生まれた時間をお客様との対話に使います。設計とレビューは人が担当し、自動テストを通った変更だけを公開します。
すべての作業を、セキュリティを意識して進めます。
エンジニアと AI の分担
判断と
エンジニアが担当すること
- お客様との
要件の 確認 - 構成と
設計の 決定 - セキュリティと
データの 扱いの 判断 - すべての
変更の レビュー - 公開して
よいかの 判断
AI を活用すること
- 設計に
沿った コードの 作成 - テストの
コードの 作成 - 既存の
コードと 資料の 読み込みと 調査 - ログと
記録の 整理 - 手順
書や 変更の 説明の 下書き
開発の流れ
設計と
要件の
確認 エンジニアが
お客様と 直接 お話しし、 目的、 条件、 優先順位を 確認します。 設計
機能、
構成、 データの 持ち方、 セキュリティの 方針を エンジニアが 決め、 お客様と 確認します。 AI を
活用した 実装 設計に
沿って、 エンジニアが AI を 活用して コードを 書きます。 テストの コードも あわせて 用意します。 レビュー
すべての
変更を エンジニアが 読んで 確認します。 設計との 違い、 セキュリティ、 保守しやすい コードに なっているかを 確認します。 自動テスト
変更の
たびに、 自動テストと 静的解析を 実行します。 通らない 変更は 公開しません。 公開
公開の
手順を 自動化し、 手作業に よる 誤りを 防ぎます。 公開後の
監視と 改善 公開した
あとも 監視を 続け、 不具合の 修正と 改善を、 同じ 流れで 進めます。
保守運用での AI の使い方
保守運用でも、判断は
障害の原因の切り分け
障害や
更新の影響の確認
OS、ミドルウェア、ライブラリの更新内容と変更の履歴を AI で読み込み、影響する箇所を洗い出します。適用するかどうかはエンジニアが判断します。
脆弱性の情報の確認
公表された
システムの引き継ぎ
他社が
ご報告の作成
作業の
修正も開発と同じ流れで
保守運用の
手順書と構成の文書の更新
作業の
データの扱い
AI を活用するときは、入力した情報が AI の学習に利用されないサービスだけを使います。お客様のソースコードや資料が、AI のモデルの学習に使われることはありません。AI の出力は、必ずプロフェッショナルが内容を確認してから利用します。
- 入力した
情報を AI の 学習に 利用しない、 法人向けの 契約・設定の サービスだけを 利用 - 個人情報や
認証情報 (パスワード、 鍵など) は AI に 入力しない - 利用する
AI サービスの、 データの 保存期間と 保存場所を 確認したうえで 利用 - お客様の
社内の 規程で AI の 利用に 制限が ある 場合は、 その 規程に 合わせて 対応 - AI の
出力には 誤り (ハルシネーション) が 含まれる ことがある ため、 プロフェッショナルの 視点で 内容を 確認してから 利用 - AI を
利用する 従業員に、 情報の 扱いと 出力の 確認に ついての 教育を 実施
品質の確認
AI が
レビュー
すべての
自動テスト
機能ごとに
静的解析
書き方の
自動デプロイ
テストと
お客様との対話
AI で
作る前の確認
作り始める
進捗の共有
動く
公開後のご提案
保守運用の
ご相談・
内容が