AI活用で、開発スピード・品質・生産性を次のステージへ
GitHub CopilotやClaude Codeなどの生成AIを開発プロセスに組み込み、要件定義から設計、実装、テストまでを効率化します。豊富な開発実績と生成AI活用のノウハウを活かし、開発スピードと品質向上を支援します。
このような課題を抱えていませんか？
コストの課題
新しいシステムを作りたいが、開発費用が高額になりやすく、予算確保が難しい。
スピードの課題
検討からリリースまで時間がかかり、事業機会を逃してしまうことがある。
リスクの課題
開発効果が見えにくく、大規模な投資に踏み切れないことがある。
人材の課題
IT人材や開発リソースが不足しており、何から着手すればよいか分からない。
AI活用で、開発におけるスピード・
品質・コストの
課題解決を支援します
AIエンジニアリングの特徴
小さく始めて効果を検証しながら、安心して開発を進められます
コストを抑えた開発
生成AIの活用により開発工数を削減し、コストを最適化。限られた予算でも効率的なシステム開発を支援します。
スピーディな開発
要件定義から設計・実装・テストまでを効率化し、短期間での開発・リリースを支援します。
小さく始めるPoC
本開発前にPoCやモックを実施し、効果を確認しながらリスクを抑え、安心して導入できます。
AIエンジニアリング導入の流れ
STEP1
現状分析・課題整理
現行業務を調査し、業務プロセスを可視化します。その後、時間やコストがかかる業務を洗い出し、生成AIで効率化できる業務を抽出します。
STEP2
活用方針の策定
現場ヒアリングを行い、業務課題やシステム利用状況を整理します。その後、生成AIの活用領域を検討し、導入方針を策定します。
STEP3
モック作成
生成AIを活用し、モックやプロトタイプを短期間で作成します。その後、認識のずれを解消し、開発後の手戻りを最小限に抑えます。
STEP4
PoC（実証実験）
モックで固めた仕様をもとに、小規模なシステムを実装します。その後、効果や実現性を検証し、導入に向けた投資判断を支援します。
STEP5
本開発・導入
PoCの結果をもとに、規模に応じた本格開発を実施します。その後、AI駆動開発とAI-TDDにより、高品質かつスピーディな開発を進めます。
STEP6
運用・継続改善
リリース後の利用状況や効果を確認します。その後、機能追加や改善を継続的に行い、事業の成長に合わせてシステムを成長させます。
AIエンジニアリング開発事例
「Skima」
社員のスキル・保有資格を可視化するタレントマネジメントシステムです。AIエージェントを活用し、設計・実装・テストを効率化。エンジニア1名体制で、1ヵ月で本番稼働（28機能リリース）、E2Eテスト430件を実現しました。
「OKR管理システム」
OKRと1on1の実施状況を一元管理するシステムです。AIエージェントを活用し、設計から開発、運用マニュアル作成まで効率化。エンジニア1名体制で、3ヵ月で本番稼働を実現しました。
アイエンターが選ばれる理由
AI活用と開発力を両立
生成AIを活用した開発手法に加え、長年培ったシステム開発のノウハウを保有。AIだけに頼らない品質管理により、高品質なシステム開発を実現します。
AI技術への取り組み
AI分野での研究開発や特許取得を通じて技術力を強化しています。最新技術と豊富な開発経験を組み合わせ、お客様の課題解決を支援します。
伴走型サポート
要件整理からPoC、本開発、運用・改善まで一貫して支援します。作って終わりではなく、継続的な改善を通じて、事業成長を長期的に支援します。
こんなご要望にお応えします
- 開発コストを抑えながら品質も確保したい
- 人材不足を補い、開発体制を強化したい
- AI活用を進めたいが、何から始める
べきか相談したい