「活文」次世代製品開発への生成AI活用の導入事例

株式会社日立ソリューションズ

背景

まず自ら実践し、生成AI活用の知見を蓄積

スマートライフソリューション事業部 AIイノベーションセンター チーフITアーキテクト
向後 昭弘

日立グループのデジタル事業をけん引する中核企業として、ITの力でさまざまな領域の課題解決に挑戦してきた日立ソリューションズは、近年、生成AIの活用を全社的に推進しています。その中でソフトウェア開発部門が掲げたのは、「まず自分たち自身が実践者になる」という方針でした。生成AIを自らの開発現場で活用して効果や課題を確かめ、お客さまがどこでつまずくかを見極めることで、より実践的な知見を蓄積したいと考えたのです。

この背景には、生成AIの急速な進化がありました。技術全般を統括するチーフITアーキテクトの向後は、次のように振り返ります。

「AIが、一問一答のレベルから、指示を出せば自律的に動く段階へと進化し、設計ドキュメントの作成から実装・テストまでAIエージェントが行うことが可能になりました。これを早急に取り入れないと、新しい時代の到来に取り残されるという強い危機感を持ちました」

AIが開発そのものを担う時代が現実味を帯びるなか、スマートライフソリューション事業部では生成AIの積極的な活用に踏み切ることを決定。トップダウンによる推進と、エンジニアたちの「まずは試してみよう」というボトムアップの機運が重なり、本格的な取り組みがスタートしました。

AIエージェントを活用した開発の実証フィールドに選ばれたのは、自社製品「活文」の次世代製品開発プロジェクトです。新規プロダクトで外部制約が比較的少なく、開発プロセスそのものを見直しながら生成AIの可能性を検証できる環境であったことが、選定の決め手となりました。プロジェクトマネージャーを務めた鈴木は、「世の中は『何でもAIでできる』といった情報であふれていますが、当社の開発プロセスでAIがどこまで通用するかを見極めるためには、自分たちの手で実際にやってみるほかありませんでした」と、当初の意気込みを話します。

取り組み

AIエージェントを生かす開発プロセスを構築

スマートライフソリューション事業部 スマートワークソリューション本部 インフォメーションシェアリングソリューション部 第2グループ 主任技師
鈴木 伸嘉

プロジェクトは、AIエージェントを特定の工程だけでなく、設計から実装、テスト、インフラ構築まで開発プロセス全体に組み込む方針で進行しました。中核に据えたGitHub Copilotのエージェント機能に設計ドキュメントの作成やコード生成などを任せ、会議には Microsoft 365 Copilot も活用。録画データからレポートを自動生成して、決定事項と設計書やコードとの整合性を確保しました。

しかし、ツールの導入だけでは生成AIの力を十分に引き出すことはできません。さらに一歩踏み込んで、AIがより理解しやすくなるように開発プロセス上のルールの改革と整備も強化していきました。関連するドキュメントをMarkdownやMermaidなど、生成AIが扱いやすいテキスト形式に統一し、従来の Office ファイル中心の運用から脱却したことも、その一例です。

こうした見直しは、開発チーム内だけにとどまりません。従来、Officeファイルの定型フォーマットで提出が求められていた社内報告書や申請書類についても、「AIが扱いやすい形式で提出できないか」と関係部署へ働きかけたのです。当時の状況について向後は、「別の形式での提出を認めてほしいと交渉しました。形を整えるだけの無駄な作業を、できる限り減らしたかったからです」と語ります。

アプリ開発の実装を担った上泉は、次のように話します。

「AIに指示を送るプロンプトが曖昧だと、十分な内容を網羅したドキュメントは生成されません。そのため、AIが理解しやすい形式で的確に指示を出すノウハウを積み上げていきました」

さらに、蓄積したノウハウをプロンプトのテンプレートとして整備し、成果物の品質のばらつきを防ぐ工夫を重ねました。

一方、要件定義やインフラ構築を担った百津は、複数のAIモデルを用途に応じて使い分けています。「一つのモデルだけでは誤回答のリスクもあります。複数のモデルに同じ内容を尋ねて比較し、その都度、より適切なものを採用することを心掛けました」と語ります。

効果

品質を守りながら開発工数を大幅に削減

スマートライフソリューション事業部 スマートワークソリューション本部 ビジネスコラボレーション部 第2グループ 技師
百津 千加良

生成AIの活用によって工数削減という大きな成果が見込まれる一方で、プロジェクトにおいて最後まで避けて通れない論点となったのが、成果物の品質保証でした。鈴木は、「AIが責任を取ってくれるわけではなく、最終的な責任は開発者が負います。どこで品質を担保するかは、プロジェクトの最大の難所でした」と振り返ります。

そこで開発チームは、AIエージェントが作成したコードを必ず人の目でレビューして妥当性を確認。品質保証（QA）試験を通過したものだけを製品と認める体制を堅持しています。

さらに、成果物に対するチェックだけでなく、プロセスの制御にも着手しました。AIに裁量を任せすぎると意図しない成果物が生成されるリスクがあるためです。同チームでは「プロジェクト固有の進行ルール」や「使用不可とするOSSライセンス」などの制約条件をあらかじめ明文化し、AIエージェントへ提示する「ガードレール」の仕組みを構築しました。また、AIサービスは日立グループの標準基盤を経由して提供されており、プロジェクトメンバーはライセンス契約に基づいて利用。機密情報の保持や出力結果を通じた情報漏洩対策についても、全社ガイドラインにもとづきコンプライアンスを徹底しています。

こうすることで、AIのリスクを適切に管理しながら、妥協のない品質を守り抜く開発プロセスを構築していきました。

さらに、向後がとりわけ手応えを感じているのが、テストコードの充実です。

「本番用の製品コードを書くために、テスト用のコードはその2倍から3倍くらい必要になるケースもありますが、従来は人手によるメンテナンスが追いつかずに放置されてしまうこともありました。そこをAIエージェントが自動生成してくれる。テストコードを大幅に充実させて、継続的な品質向上に取り組みやすくなった意義は非常に大きいです」（向後）

こうした取り組みの成果は、工数の面にもはっきりと表れつつあります。従来の開発手法と比較して、50%を切る工数で同等レベルの開発成果を挙げられる見通しを得られました。また、レビュー工程も一部を生成AIが担うことで、少数精鋭でも質の高いアウトプットが可能になっています。

展望

知見を全社へ広げ、新たな価値を創出

スマートライフソリューション事業部 スマートワークソリューション本部 インフォメーションシェアリングソリューション部 第2グループ
上泉 洸太

今回のプロジェクトで得た貴重な知見を、日立ソリューションズは一つの現場にとどめるつもりはありません。また、エンジニアの働き方も、コードを書いて腕を磨く時代から、より上流の設計やビジネス要件の定義へ、そして生成AIを指揮して監督する側へとシフトしつつあります。

「今回得た知見やノウハウを、事業部全体、そして全社へと広げていきます。AIエージェントが駆動する開発基盤を整え、そこに当社ならではのノウハウを詰め込んでいく。これによって、より品質が高く、よりお客さまの役に立つシステムをスピーディーに開発できる。そうした理想の姿をめざしています」と、向後は今後の展望を明かします。

生成AIによる効率化は、いまやお客さまからも強く求められています。自社の開発現場で培った知見を全社へ展開するとともに、その成果を生かした提案や開発を通じて、お客さまへの提供価値の向上にもつなげていきます。