AI駆動型開発プラットフォーム「Egeria NextCode V2」を提供開始

－独自マークダウン技術、AI駆動開発ツールIBM Bob、独自AIテスト自動化技術を統合し、開発現場を変革－

株式会社PKUTECH（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：劉甚秋）は、次世代AI駆動型開発プラットフォーム「Egeria NextCode V2」の提供を開始いたします。
本プラットフォームは、複雑な基本設計書を独自のアルゴリズムでマークダウン化(構造化)し、既存システムの設計資産を「AIが理解可能な共通言語」へと変換します。これにより、新規開発だけでなく既存システムに対しても、IBMが提供するAIエージェント駆動のエンタープライズ向け開発支援パートナーであるIBM Bobを用いたAI駆動型開発へのシームレスな移行を可能にします。また、構造化された設計書を起点とした結合テストの自動化も実現しました。これら、設計の構造化から開発支援、テスト自動化に至る一連の仕組みにより、開発のスピードと品質を両立させ、現場の属人化解消と開発生産性の向上に貢献します。

■ 背景：IT現場が直面する、AI駆動型開発への転換における４つの壁

多くの企業がAI駆動型開発への転換を模索する中、以下の4つの壁が現場の変革を阻んでいます。

① 既存システム仕様のAIによる解読の限界
図表や業務フロー、画面遷移図などを多く含み、複雑なレイアウトで構成されるExcelの設計書を汎用AIでは正確にマークダウン化できない。

② 基本設計書からの「手作業による結合テスト設計・実行」の限界
構造化されていない設計書からの手作業でのケース洗い出しや実際の実行・検証は膨大な工数を要し、デグレードや確認漏れのリスクが残る。

③ 大規模なテストデータ作成とマスキングの負担
個人情報保護を考慮した本番データのマスキングや網羅的なテストのための膨大なダミーデータの作成に多大な工数が割かれている。

④ 機密情報や設計書のパブリッククラウド流出リスク
エンタープライズ領域では機密性の高い設計書や業務データをパブリッククラウドへ送信できず、最新のAI技術による効率化を享受できない。

■コアバリュー：AI駆動型開発の最適解

当社は、開発現場を阻む4つの壁を根本から解消し、開発スピードと品質を両立させるため、IBMの高度なAI技術を統合したIBM Bobを核とした5つのコアバリューを確立いたしました。これにより、属人化の解消と品質管理の標準化を実現し、IT投資を次なるDX推進のための原資へと変革します。

Egeria NextCode V2による既存システムのAI駆動型開発の流れ

【コアバリュー①】独自ツールによる基本設計書の構造化
既存AIは複雑な図表やマトリクス構造の論理関係を解釈するのが苦手です。当社ツールは配置や記号の論理的結びつきを独自アルゴリズムで解析し、仕様をAIが解釈可能な構造化された設計書に変換します。この構造化された設計書こそが、高精度なコーディングや結合テスト自動化を実現するための前提となります。

業務フロー図や画面遷移図も独自技術で正確にマークダウン化

【コアバリュー②】IBM BobによるAIコーディング支援
IBM BobはIBMが提供するAIエージェント駆動のエンタープライズ向け開発支援パートナーです。既存システム適用の際には設計書読解が障壁となりますが、当社のマークダウン化ツールで解決し、スムーズなAI駆動型開発へ移行します。
なお、当社は実践を通じてIBM Bobの完成度向上のフィードバックも行っています。

【コアバリュー③】AIによる結合テストケース作成と実行
構造化された設計書から業務ロジックを網羅するテストケースを自動生成します。属人化しがちなテスト設計を標準化し、人間が作ったテスト項目と9割以上マッチする精度で、かつ人間の考慮漏れもカバーし、テストケース作成からテスト実行・検証まで一気通貫で自動化します。結合テスト設計を正確に行える理由は、人間熟練した技術者の思考プロセスを忠実に再現した以下の6ステップを自律的に踏む点にあります。

Egeria NextCode V2のAI駆動テストツールの6つのステップ

【コアバリュー④】AI推論によるテストデータの自動生成
一部の実データを種に、AI推論モデルがテストデータを自動生成します。本番データが使えない環境でも、複雑なマスキングや膨大なダミーデータ仕込みの手間を排除し、テスト準備工数を圧縮します。

【コアバリュー⑤】ローカルLLM対応
顧客環境内でのローカルLLM活用を可能にし、外部APIへの依存を排除しました。金融機関や官公庁、製造業などの高い機密性が求められる領域でも、設計書や顧客データの外部流出リスクの抑制が可能となりました。

■ 今後の展望

本プラットフォームは既に5社のお客様に先行で提供を開始しています。今後は、多くの開発現場での実績を積み重ねることで、独自マークダウンツールの完成度を高めるとともに、人間が作成したテスト項目とのマッチング率を向上させてまいります。これにより、仕様定義からテストに至る自動化フローをより高性能なものへと進化させ、保守コストを削減します。将来的には、当社が支援するすべての開発プロジェクトにおいて、AIが自律的にサポートする環境の実現を目指します。