Overview
コードを書く速度は、
もう差にならない。
コーディング支援ツールを入れれば、実装は速くなります。しかし仕様の抜け、テストの漏れ、レビューの偏りといった「工程の間」で起きる問題は、ツールを配っただけでは減りません。
GRSのAI駆動開発は、要件のヒアリング記録から仕様書の下書きを作り、仕様からテストケースを生成し、プルリクエストの一次レビューをAIに任せる、というように工程ごとにエージェントを配置します。人はその出力を判断し、決める側に回ります。
使うモデルやツールは案件ごとに選び、御社のコードや資料が学習に使われない契約条件のAPIのみを使用します。設計判断・アーキテクチャ・受け入れの判断は、必ず人が行います。
When
こんなときに。
AIツールを導入したが、使う人と使わない人で差が出て、チームとしては速くなっていない。
テストとレビューが追いつかず、リリース前に手戻りが集中する。
仕様書を書く時間が取れず、口頭で伝えた内容が実装と食い違う。
新しい開発を、少人数のまま今より速く回したい。
What we do
工程ごとの組み込み
どの工程にAIを置き、どこで人が判断するかを明示した状態で開発を進めます。
要件・仕様の下書き
打ち合わせの記録や既存資料から、仕様書と画面・API の一覧をAIが下書き。人はレビューと決定に集中します。
設計の選択肢出し
アーキテクチャやデータモデルの選択肢と、それぞれのトレードオフをAIが整理。決定は設計者が行い、記録として残します。
エージェントによる実装
仕様とテストを入力に、エージェントが実装の初版を作成。エンジニアは差分を確認し、ドメイン固有のロジックを書きます。
テストケースの生成
仕様からテストケースとテストコードを生成し、境界値や異常系の抜けを補完。人は観点の妥当性を確認します。
一次レビューの自動化
プルリクエストごとに、規約違反・セキュリティ・仕様との不一致をAIが一次チェック。人のレビューは設計と意図の確認に集中します。
進捗と品質の可視化
タスク・PR・テスト結果をまとめ、週次の状況をAIが要約。判断が必要な点だけを人に上げます。
How it works
診断から展開まで
現状診断
今の開発フロー、ツール、リポジトリ構成を確認し、AIを置く工程と期待できる効果を整理します。
パイロット
1つの機能・1チームを対象に、エージェントを組み込んだ開発を実際に回します。効果と課題を記録します。
プロセスの固定化
パイロットの結果をもとに、レビュー基準・プロンプト・テンプレートを整備し、チームの標準プロセスにします。
展開・伴走
他チームへの展開と、月次での見直し。GRSのエンジニアが開発メンバーとして入る形も、御社チームへの導入支援のみの形も選べます。
Terms
進め方と条件
提供形態
GRSのチームが開発を担う「開発」と、御社チームにプロセスを導入する「導入支援」の2形態。組み合わせも可能です。
契約
開発は請負または準委任、導入支援は準委任（月額）。パイロット期間のみの契約から始められます。
使用するAI
案件ごとに選定。御社のコード・資料を学習に使わない契約条件のAPI・ツールのみを使用します。
人が判断する範囲
設計判断、受け入れ、リリース可否、セキュリティに関わる判断は必ず人が行います。
成果物
コード・テストに加え、プロンプト・レビュー基準・運用手順を納品。御社だけで回せる状態にします。
機密保持
契約前にNDAを締結。ソースコードの取り扱い範囲は事前に取り決めます。
FAQ
よくある質問
既存のプロジェクトの途中からでも導入できますか？
できます。まずはレビューやテスト生成など、既存のフローを変えずに追加できる工程から始めることが多いです。
AIが書いたコードの品質はどう担保しますか？
AIの出力は必ず人がレビューし、テストを通した上でマージします。一次レビューをAIが行うことで、人のレビューはより本質的な部分に時間を使えます。
社内の情報を外部のAIに送ることに懸念があります。
学習に使わない契約条件のAPIのみを使い、送信する情報の範囲も事前に取り決めます。必要に応じて、送信前のマスキングや、プライベート環境での運用も検討します。
小さな案件でも対応できますか？
1機能・1チームのパイロットから始められます。効果が確認できた範囲だけ広げていただければ構いません。
Contact
まず1機能、
AIを組み込んだ開発を試してみませんか。
現状の開発フローを30分で伺い、どの工程から始めると効きそうかをご提案します。