AIgram
AIgram(活用事例)一覧
コラム一覧
関連用語集
最新AIニュース
タグ一覧
AIgramについて
お問い合わせ
AI活用無料相談
ホーム
AI活用事例
タグ: システム開発
システム開発のAI活用事例
IBM・OpenAI、Codexで基幹業務AI化を支援へ
AI活用事例の構造図
分析
刷新
提供
再設計
運用
実装
育成
背景
分断された業務
課題
レガシーシステム
AI処理
業務分析と自動化
AI処理
IBM基盤へ統合
人の役割
現場実装を支援
利用
業務を再設計
結論
大規模導入を支援
結論
人材育成を計画
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2608/18/news032.html
IBM・OpenAI、Codexで基幹業務AI化を支援へ
Software Asset Maintenanceで仕様書を自動生成
AI活用事例の構造図
対応
入力
解消
生成
比較
課題
文書不足・陳腐化
背景
メインフレーム資産
課題
ブラックボックス化
AI処理
生成AIでコード解析
成果
仕様書を自動生成
成果
期間・費用を比較
https://it.impress.co.jp/articles/-/29652
Software Asset Maintenanceで仕様書を自動生成
富士通、Microsoft Dev Boxと
GitHub Copilotで開発負荷20%削減
AI活用事例の構造図
要件化
構築
支援
構成
導入
展開
活用
効果
背景
個別端末の設定
課題
設定に約1週間
要望
コーディングへ集中
その他
Microsoft Dev Box
人の役割
DPを構築
AI処理
GitHub Copilot支援
利用
1万人超が日常利用
成果
作業負荷20%削減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26041-fujitsu-limited-microsoft-dev-box
富士通、Microsoft Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
ROUTE06 Acsimテストで要件起点のテスト自動化
AI活用事例の構造図
対応
背景
入力
呼出
生成
出力
課題
人手依存のテスト
背景
テスト工程の比重
背景
システム要件・仕様
AI処理
Acsimテスト
利用
Claude
Codeから利用
成果
テスト素材を生成
成果
証跡レポートを生成
https://it.impress.co.jp/articles/-/29643
ROUTE06 Acsimテストで要件起点のテスト自動化
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
AI活用事例の構造図
対象領域を特定
バラつき抑制
運用・連携強化
機能を拡張
導入して短縮
全ユーザーへ提供
背景
レガシー刷新は
AI適用が難しい
課題
AI成果物品
質のバラつき
AI処理
レガシー向け
3ワークフロー
AI処理
マルチエージェ
ントとBobalytics
成果
9カ月見込みの
作業が3日で完了
成果
全ユーザー向け
に新機能を提供
IBM Bobでレガシー刷新、9カ月作業を3日に
TISI、AIエージェントでコンサル工数最大7割減
AI活用事例の構造図
効率化の前提
課題への対応
適用結果
今後の展開
背景
短期間・高品質の要求
課題
属人化と品質ばらつき
AI処理
企画資料の
AIエージェント
成果
工数3~7割削減
結論
適用範囲の拡大
TISI、AIエージェントでコンサル工数最大7割減
生成AI導入で増えるIT現場の判断負荷
AI活用事例の構造図
効率化
見直し
委任
再考
短縮
増加
対応
背景
業務の細分化
課題
現場任せの導入
AI処理
実装を短時間化
人の役割
業務の再設計
成果
実装時間の短縮
結論
判断負荷の増大
結論
働き方の再設計
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2607/24/news017.html
生成AI導入で増えるIT現場の判断負荷
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
AI活用事例の構造図
活用
対応
適用
統合
配置
削減
実績
蓄積
背景
IT・OT SI資産
課題
熟練者減少
要望
近代化需要
AI処理
VelocityAI連携
AI処理
Agentic AI基盤
AI処理
工程別AI
エージェント
成果
トークン費削減
成果
社内生産性向上
利用
AI可読ナレッジ
https://it.impress.co.jp/articles/-/29623
日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上
Microsoft FoundryでMistralモデルを分離環境へ提供
AI活用事例の構造図
対象
要件
条件
開発
運用
追加
提供
有効化
背景
規制産業の運用
要望
実行環境の選択
制約
外部データ処理
その他
Azure Local
AI処理
Mistralモデル提供
AI処理
Copilot Studio
利用
完全分離で運用
成果
共通開発基盤
利用
管理者の有効化
https://ledge.ai/articles/microsoft_mistral_strategic_partnership_expansion
Microsoft FoundryでMistralモデルを分離環境へ提供
大塚商会AIサービスで定型業務を短期開発
AI活用事例の構造図
自動化
短縮
要件
改善
開発
提供
拡充
背景
人手依存の定型業務
背景
数カ月の開発期間
要望
自動化対象を選定
AI処理
バイブコーディング
人の役割
プロトタイプを改善
利用
3種類の稼働環境
成果
業務自動化を納品
結論
内製支援を強化
https://it.impress.co.jp/articles/-/29618
大塚商会AIサービスで定型業務を短期開発
富士通、Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
AI活用事例の構造図
反復作業
置換
拡張
日常利用
負荷減
課題
反復コードの記述
背景
物理端末の設定
AI処理
GitHub Copilot
その他
Dev Box
利用
日常の開発作業
成果
作業負荷20%削減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26041-fujitsu-limited-microsoft-dev-box
富士通、Dev BoxとGitHub Copilotで開発負荷20%削減
KDDIのOpenSpec・Claude Codeガードレール
AI活用事例の構造図
仕様化
要件化
指示
確認
検証
制御
保護
拡大
背景
AIの高速コード生成
要望
認知を先に固定
制約
本番操作のリスク
人の役割
OpenSpecで仕様作成
AI処理
AI実装と試験
その他
JIT-PAM時限制御
利用
モブでレビュー
成果
多層品質検証
結論
委任範囲を拡大
https://speakerdeck.com/tomoyakitaura/sre-guardrails-the-7?slide=8
KDDIのOpenSpec・Claude Codeガードレール