TIGEREYE、AI駆動開発を支援する「AI-Driven Development Framework」の提供を開始
AIによる設計・実装・品質保証を統合し、エンタープライズシステム開発の高速化と品質向上を支援
株式会社TIGEREYE（本社：東京、代表取締役：上村 学）は、AI駆動開発を支援する開発フレームワーク「AI-Driven Development Framework」の提供を開始したことをお知らせします。
AI-Driven Development Frameworkは、AIを単なるコード生成ツールとして活用するのではなく、設計支援、実装支援、テスト生成、コードレビュー、品質保証までを開発ライフサイクル全体へ組み込み、開発スピードと品質の両立を実現することを目的としています。
また、本フレームワークは約1万人が利用するエンタープライズ向けイントラネットAIシステムの開発プロジェクトで活用されており、開発期間約7週間、コード規模約25万行、約1,700件のコミットを経て商用本番環境で運用されています。
AI活用の拡大とともに高まる品質保証の重要性
近年、生成AIを活用したソフトウェア開発は急速に普及しています。開発速度は飛躍的に向上した一方で、AI生成コードの重複、レビュー負荷の増大、テスト不足、技術負債の蓄積、運用ルールの未整備など、新たな課題も顕在化しています。特に一定規模以上のシステムでは、AIによる開発速度に対し、人間中心の品質管理プロセスが追いつかなくなるケースも少なくありません。
TIGEREYEでは、こうした課題に対応するため、AIによる開発とAIによる品質保証を組み合わせたAI駆動開発フレームワークとして「AI-Driven Development Framework」を開発しました。
AI-Driven Development Frameworkとは
AI-Driven Development Frameworkは、AIを開発工程全体に組み込みながら、継続的な品質保証を実現するための開発フレームワークです。
API設計やデータベース設計などの設計支援から、Backend・Frontend実装、テスト生成、コードレビュー、ドキュメント作成までをAIが支援します。
さらに、生成されたコードに対してAIによるレビューや品質検査を実施し、継続的な改善サイクルを構築します。
これにより、開発者は実装作業そのものではなく、設計判断や品質判断など、より高度な業務へ集中できる環境を実現します。
AIによる品質保証プロセス
本フレームワークでは、「AIがコードを書く」だけではなく、「AIが品質を検証する」ことを重視しています。
実装されたコードに対して、複数のAIモデルによるレビューを実施し、設計不整合、例外処理漏れ、パフォーマンスリスク、セキュリティリスクなどを継続的に確認します。
また、正常系・異常系・境界値テストの自動生成や、ログ解析による障害原因の推定、継続的なリファクタリング提案なども行います。
さらにCI/CD環境においてBuild、Lint、Unit Test、Integration Testを自動実行し、品質基準を満たした変更のみが反映される仕組みを構築しています。
AIによる開発速度と品質保証を両立することで、大規模システムにおいても継続的な開発と運用を支援します。
エンタープライズシステムでの活用事例
本フレームワークは、約1万人が利用するエンタープライズ向けイントラネットAIシステムの開発で活用されました。
対象システムは、
- AIチャット
- 施設予約
- 来客管理
- Google Workspace連携
- 認証基盤
- 管理ポータル
など複数の業務システムを統合したシステムです。
開発期間は約7週間、コード規模は約25万行、コミット数は約1,700件、開発体制は約30名で構成され、現在も商用本番環境にて運用されています。
従来型開発では数か月から1年以上を要する規模のプロジェクトにおいて、AI駆動開発と品質保証プロセスを組み合わせることで、短期間での開発と商用運用を実現しました。
提供サービス
TIGEREYEでは、AI-Driven Development Frameworkを活用し、以下のサービスを提供しています。
- AI駆動開発導入支援
- 既存システム診断
- 品質保証プロセス設計
- 開発ガイドライン整備
- CI/CD構築支援
- AI駆動開発による受託開発
- エンタープライズ向け伴走支援
サービスページ
AI-Driven Development Frameworkの詳細については、以下のサービスページをご参照ください。
TIGEREYEは今後、スタートアップからエンタープライズ企業まで幅広い組織に対し、AI駆動開発の導入支援および開発支援を提供してまいります。
また、既存システムへの適用や品質改善支援を通じて、AI時代に適したソフトウェア開発基盤の普及を目指します。
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