AI駆動型開発
属人化と手作業からの脱却を、設計書・コードの構造化と品質標準化で実現
システム開発の多くの工程はいまだ手作業に依存しており、開発スピードの停滞や属人化が課題となっています。
特に、Excelなどで作成された設計書はAIが正確に読み取ることが難しく、テストケースの作成や結合テストも人手に頼らざるを得ないため、AIを導入しても開発全体の効率化につながりにくいのが実情です。
PKUTECHは、この課題に独自の「Markdown化」技術を軸としたAI駆動型開発で応えます。設計書やソースコードをAIが正確に理解できる形に構造化し、その情報をもとに、テストケースの自動作成から結合テストの自動化までを一貫して支援します。
設計書からテストケース自動生成までを支える「AI駆動型開発」とは
■ AI駆動型開発における当社の支援体制
PKUTECHは、既存の設計書・ソースコード・テスト資産をAIが活用できる知識基盤へと転換し、品質保証プロセスまで標準化することで、お客様のAI駆動開発をPoCから実運用・組織定着へと引き上げる支援を行っています。
【4つの方針】
- ・設計書・ソースコードの構造化： 既存の設計書をMarkdown形式に構造化し、ソースコード間の呼出・依存関係もAIが理解できる形に整備します。
- ・トレーサビリティと標準知識基盤の整備： 設計書とコード間のトレーサビリティと標準知識基盤を構築し、必要な情報だけをAIが自動探索することで、精度とコストを両立します。
- ・品質改善ループの確立： AI生成・レビュー・自動テスト・人の最終確認を循環させ、複数の品質ゲートで生成物を要求品質まで引き上げます。
- ・AI駆動開発の推進・組織定着： AIコーディングエージェントの導入で開発作業を自動化し、技術者の暗黙知を形式化してコンテキストファイルとして読み込ませます。標準プロンプト・開発フロー・品質基準を基盤に組み込み、専門知識を持たないエンジニアでも容易に活用できる環境を構築します。
■ Egeria-NextCode V2： AI駆動型開発を支えるプラットフォーム
当社のAI駆動型開発を支えているのは、PKUTECH独自のプラットフォーム「Egeria-NextCode V2」です。
企業の既存システムや設計書などの資産を「AIが理解できる知識」へと変換し、新規開発から既存案件の改修・拡張、レガシー資産のマイグレーションまで、お客様のご要望に合わせて選べる体制で、開発からテスト自動化までを一貫して支援します。
当社の独自技術「Markdown化」
土台となっているのが、PKUTECH独自の「Markdown化」技術です。
Excelの複雑な設計書や業務フロー図を、セル・文字・図形・矢印の繋がりごと直接データ化し、AIが正確に解釈できるテキスト形式（Markdown）へと変換・構造化します。
これにより、AIの誤認識を防いで理解精度を高めると同時に、利用コスト(トークン消費)を削減します。
IBM Bobとの連携
上記で構造化された設計書をもとに、基幹エンジンであるIBMのAIエージェント駆動型開発支援パートナー「IBM Bob」と連携し、要件定義・設計からプログラミング、テスト、運用保守まで開発の全工程をサポートします。
独自の結合テスト自動化とセキュア環境
設計書からテスト条件・データを生成し、実行・検証までを一気通貫で自動化するAIを用いた、PKUTECH独自の「結合テスト自動化技術」により、従来手作業だったテスト工程を大幅に効率化します。
情報が外部に漏れない閉域環境（ローカルLLM対応）にも対応し、金融機関や官公庁など機密性の高い現場でも導入可能です。
■ Egeria-NextCode V1： COBOLからJavaへの移行支援
「Egeria-NextCode V2」の前身にあたるソリューションとして、「Egeria-NextCode V1」の開発実績があります。
AIエージェントやコード生成ツールを用いてCOBOL資産を可視化し、最新のJavaへ変換する仕組みで、PKUTECH独自のCOBOL→Java変換技術と、IBMのコード生成支援ツール「watsonx Code Assistant」を組み合わせ、資産分析からコード変換、テストケースの自動生成までを支援するソリューションです。
V2では、この基幹エンジンをwatsonxから「IBM Bob」へと刷新し、PKUTECH独自の「Markdown化」技術と結合テスト自動化を新たに実装することで、COBOL資産のJava移行にとどまらない、より幅広い開発体制へと進化しています。
実績一覧
ピックアップ事例
【大手SIer様】既存設計書のMarkdown化とAI駆動開発環境の整備
課題：
Excel・Office形式で大量に蓄積された設計書・仕様書をAIが正確に参照できないことによる、開発・保守業務へのAI適用の遅れ。
施策：
既存ドキュメントの「AIが理解・検索しやすいMarkdown形式」への構造化、およびソースコードと設計情報をAIから横断的に参照できる環境の構築。
成果：
生成AIの利用を前提とした脆弱性評価の観点とインシデント対応プロセスを整備し、AI活用と安全性を両立させるための強固な土台づくりに貢献しています。
【大手飲料メーカー様】AI駆動開発による販売管理システムのPHPバージョンアップ
課題：
長期運用中の販売管理システムのPHPバージョンアップにおける多数の非互換項目への対応、および対象コード特定からテストケース作成までにかかる工数の増大。
施策：
PHP公式ドキュメントの非互換情報と既存設計書のナレッジDB化・AI連携、および対象コードの特定と、仕様を踏まえた修正案・テストケースの生成。
成果：
検知・対応の自動化と、被害を受けた際の復旧性の確保という2つの軸を同時に満たす移行計画を策定し、現在、段階的な移行を実行しています。
【大手コンサルティングファーム様】AI駆動開発による大手流通企業向けPOSレジシステムの品質・生産性改善
課題：
大規模POSレジシステムにおける、不具合修正に伴う影響範囲調査・テストの工数増大と、品質を維持しながらの開発効率向上の必要性。
施策：
AIを活用した、不具合調査・影響範囲分析・修正案作成・ソースコード修正・テスト観点や手順の整理といった実開発の支援。および、影響範囲調査やテストにおけるAI活用方法の見直しと、開発結果をもとにした継続的な改善・高度化。
成果：
AIを実際の開発作業に活用するとともに、活用方法そのものも開発結果をもとに高度化しました。これにより、調査・修正・テストまでの一連の作業を効率化し、品質を確保しながら開発生産性の向上を実現しました。
