AIとデータでSIの現場はどう変わるか──セゾンテクノロジーが実践するプロセスの再構築とスキル評価

【19-B-3】AIとデータでエンジニア組織をエンパワーする

　エンジニアのアサインミスマッチ、自己評価依存のスキル管理、AIツール導入後も残る基本動作の不備──。こうした課題をAIとデータで解消しようと取り組んでいるのがセゾンテクノロジーだ。同社CTOの高坂亮多氏が、AIエージェントによる基本動作の定義や生データの先行蓄積など、従来のアセスメントの限界を打ち破る組織変革の実践について語った。

効率化で終わらせない。AI導入で見えてきた「組織の基本動作」

　セゾンテクノロジーは、ファイル連携ミドルウェア「HULFT 10」やクラウド型データ連携プラットフォーム 「HULFT Square」、データ連携ツール「DataSpider Servista」といったプロダクト・サービスを提供し、企業のデータ活用を支援する企業だ。同社のエンジニア組織では、AI活用の方向性として「Saison Technology AI Stack」を定め、AI活用を社内業務の効率化にとどめず、プロダクトの価値向上を経て、最終的に顧客へのサービス提供まで昇華させるという戦略を描いている。

　これを実現する環境づくりについて、高坂氏はエンジニア組織とAIの向き合い方を「使える状態を作る（Enable）」「正しい行動を揃える（Normalize）」「組織に残す（Institutionalize）」という3つの軸で整理する。3つをそれぞれ順番にこなすのではなく、オーバーラップさせながら同時並行で進めることを意識してきたという。

セゾンテクノロジーが実践するAI活用の3レイヤー（Enable・Normalize・Institutionalize）

　Enableの実践として、同社は2023年からAIツールの導入を進めてきた。GitHub Copilotを製品開発部門に導入し、PR-Agentでレビュープロセスにも活用を広げた。2025年4月にはCursorをSI部門に本格展開するプロジェクトを立ち上げた。

株式会社セゾンテクノロジー CTO 高坂 亮多氏

　高坂氏は、SIの現場には固有の壁があると説明する。「ソースコードや設計書がお客様の資産か自社の資産かが、ケースバイケースになります」——権利関係が複雑に絡み合うSIerならではの事情だ。同社は提供規約や契約書ひな形の改訂という地道な準備を経て環境を整えた。さらに浸透のKPIを設定し、面倒な手続きも乗り越える動機付けをプロジェクト内に仕込みながら、SI部門へのCursor展開を進めた。

　ツールの普及と並行して整備したのが、カスタムインストラクションとプロンプトテンプレートだ。標準手順を整備するプロジェクトを社内に立ち上げ、サンプルコードが入った状態のカスタムインストラクションを公開・配布した。ツールを渡すだけでなく、効果的な使い方を標準化して組織全体に根付かせる狙いがある。

標準手順・プロンプトテンプレートとカスタムインストラクションを組み合わせたCopilot活用ワークフロー

　続く「Normalize」では、プロジェクト活動そのものを言語化することから始めた。SIプロジェクトは一見ウォーターフォール型に見えるが、顧客定例会を起点に内部準備→定例会→ラップアップという週次サイクルを繰り返している。問題プロジェクトを分析すると、このサイクルのどこかが崩れていることが多い。アジェンダが場当たり的になっていたり、話せなかった議題が振り返りからこぼれ落ちたりするケースが散見された。

　課題解消のために開発したのが、プロジェクトマネージャーアシスタントAgentだ。プロジェクト開始時に作成したミーティング計画と会議の録音データを突き合わせ、議題の抜けや積み残しをリスクアセスメントとして出力し、議事録の自動生成も担う仕組みだ。

　展開当初、現場から「このエージェントの仕組みのために、わざわざミーティング計画を作るのか」という声が上がった。高坂氏はそれを根本から否定する。ミーティング計画とは本来、プロジェクト開始時点で策定すべきものだ。「AIを利用した仕組みによって、基本動作ができているかどうかがあらためて問われることになります」と高坂氏は指摘した。AIは業務効率化のツールである以前に、組織の基本動作を照らし出す鏡でもある——これが高坂氏の見解だ。

　この考え方はプロダクトのライフサイクル全体に展開されている。企画・調査から開発、リリース、サポートに至るまで、ライフサイクルをエージェントで埋めていく方針だ。中でもサポートセンターでは、一部の条件に該当する問い合わせに対してエージェントが自動回答する仕組みがすでに稼働している。

プロダクトライフサイクル全体をAIでカバーする