AIで、開発プロセスを
次のステージへ

AMELAは、構想から実装までAIを活用し、
開発を伴走するパートナーです。

AI - 開発プロセス

開発現場の課題に、
AI活用で向き合う

人材不足、コスト増、要件変更に強い開発体制へ。
AMELAはAI活用により、スピードと品質の両立を支援します。

AIを活用した体制最適化

プロジェクトごとの状況や業務要件を踏まえ、最適な開発体制と進め方を設計します。

構想から運用まで伴走支援

要件整理から開発、運用改善まで一貫して支援し、変化に強いプロジェクト推進を実現します。

支援プロセス

AIを組み込んだ開発プロセス

ステップ 1: AI活用・プロトタイプ作成

要件定義・要件分析

初期アイデアをもとに、短期間でプロトタイプを作成。実際に確認しながら、認識齟齬を早期に防ぎます。

ステップ 1: AI活用・プロトタイプ作成

要件定義・要件分析

初期アイデアをもとに、短期間でプロトタイプを作成。実際に確認しながら、認識齟齬を早期に防ぎます。

ステップ 2: タスク・工数の可視化

プロジェクト計画・工数見積り

要件資料やワイヤーフレームをもとに、タスク・依存関係・工数を整理し、計画策定を支援します。

ステップ 2: タスク・工数の可視化

プロジェクト計画・工数見積り

要件資料やワイヤーフレームをもとに、タスク・依存関係・工数を整理し、計画策定を支援します。

ステップ 3: 実装支援

設計・開発

設計方針や開発ルールに沿って、実装を効率化。エンジニアは品質・性能・保守性の確認に集中できます。

ステップ 3: 実装支援

設計・開発

設計方針や開発ルールに沿って、実装を効率化。エンジニアは品質・性能・保守性の確認に集中できます。

ステップ 4: テストケース作成

品質保証・テスト自動化

コードと業務ロジックをもとに、テストケース作成を支援。QAは業務シナリオと品質確認に集中できます。

ステップ 4: テストケース作成

品質保証・テスト自動化

コードと業務ロジックをもとに、テストケース作成を支援。QAは業務シナリオと品質確認に集中できます。

ステップ 5: ドキュメント整備

ドキュメント作成・引き継ぎ

コードに基づく技術ドキュメントを整備。仕様や構造を可視化し、引き継ぎをスムーズにします。

ステップ 5: ドキュメント整備

ドキュメント作成・引き継ぎ

コードに基づく技術ドキュメントを整備。仕様や構造を可視化し、引き継ぎをスムーズにします。

ステップ 6: 異常検知・改善提案

運用・保守・継続改善

ログ・エラー・パフォーマンス情報を活用し、異常検知、改善提案、ドキュメント更新まで支援します。

ステップ 6: 異常検知・改善提案

運用・保守・継続改善

ログ・エラー・パフォーマンス情報を活用し、異常検知、改善提案、ドキュメント更新まで支援します。

支援プロセス

AIを活用した既存システムの
引き継ぎ・改善プロセス

ステップ 1: 現状把握・コード解析

既存システムを、AIで素早く読み解く

既存システムの構造を可視化し、引き継ぎを支援します。

ステップ 2: 技術ドキュメント整備

AIによるドキュメント化

仕様・構成・処理フローを整理し、キャッチアップを支援します。

ステップ 3: 品質・セキュリティ診断

品質・セキュリティ診断

品質課題・脆弱性リスク・性能ボトルネックを洗い出します。

ステップ 4: 改修計画・優先順位付け

AIによる改善計画

優先度・依存関係・工数を整理し、改善計画を支援します。

ステップ 5: 継続開発・改善運用

AIによる継続開発

改修・バグ修正・機能拡張を継続的に支援します。

導入効果

AI活用による
開発プロセス改善

要件分析: プロトタイプ、要件一覧、前提・リスク、レビュー記録を整備

計画策定: タスク、依存関係、見積り根拠、優先順位を可視化

設計・実装: AIの提案をエンジニアがレビューし、品質と保守性を確認

テスト: 業務シナリオ、境界値、回帰観点を整理し、QAが承認

引き継ぎ: 構成、仕様、運用手順、変更履歴を継続的に更新

効果測定: 現状値、対象工程、評価期間、成功基準を導入前に合意

効果は案件の規模、既存資産、品質基準、AI適用範囲により異なります。公開値を一律に保証せず、導入前に現状値と計測条件を合意し、同じ条件で導入後の成果を確認します。

AIと人が協働する開発体制

AIは人を置き換えるものではありません。

AMELAは、AIによる効率化と人による品質管理を組み合わせ、より速く、より確かな開発体制づくりを支援します。

AI GOVERNANCE

AIを使う工程と、守るべき条件を先に決める

AI活用の可否だけでなく、どのデータを、どのモデルで、誰の承認のもと利用するかを案件ごとに明確化します。

DATA

入力データの範囲を事前合意

利用するデータ、外部AIサービスへの送信可否、保存期間、削除方法を案件開始前に確認します。

HUMAN REVIEW

最終判断と品質責任は人が担う

AIの出力をそのまま成果物にせず、担当者が要件、コード、テスト結果をレビューします。

ACCESS & LOG

権限と利用履歴を管理

案件ごとに利用者、アクセス範囲、承認フロー、記録方法を定義し、確認可能な状態にします。

MODEL POLICY

モデルと用途を案件ごとに選定

機密性、精度、コスト、データ保管要件を踏まえ、利用モデルと適用工程を合意します。

具体的なモデル名、保管リージョン、保持期間、契約条件は、お客様のセキュリティ要件と利用サービスに合わせて個別に提示します。

御社の開発チームに、AIという新たな力を。

AI活用やプロジェクトのご相談など、まずはお気軽にご連絡ください。

無料相談を予約する AI活用支援資料を請求する

AIで、開発プロセスを次のステージへ

開発現場の課題に、AI活用で向き合う

AIを組み込んだ開発プロセス

要件定義・要件分析

要件定義・要件分析

プロジェクト計画・工数見積り

プロジェクト計画・工数見積り

設計・開発

設計・開発

品質保証・テスト自動化

品質保証・テスト自動化

ドキュメント作成・引き継ぎ

ドキュメント作成・引き継ぎ

運用・保守・継続改善

運用・保守・継続改善

AIを活用した既存システムの引き継ぎ・改善プロセス

既存システムを、AIで素早く読み解く

AIによるドキュメント化

品質・セキュリティ診断

AIによる改善計画

AIによる継続開発

AI活用による開発プロセス改善

AIと人が協働する開発体制

AIを使う工程と、守るべき条件を先に決める

入力データの範囲を事前合意

最終判断と品質責任は人が担う

権限と利用履歴を管理

モデルと用途を案件ごとに選定

御社の開発チームに、AIという新たな力を。

AIで、開発プロセスを
次のステージへ

開発現場の課題に、
AI活用で向き合う

AIを活用した既存システムの
引き継ぎ・改善プロセス

AI活用による
開発プロセス改善