要件定義から検証までAIが担うパイプライン
NECソリューションイノベータの伊達拓郎氏は、2004年の入社以来、メインフレームからのマイグレーション案件をはじめ、Webアプリケーション開発、新サービス企画、地域DX推進など、多岐にわたるシステム開発の最前線を歩んできた。現在はAIネイティブな開発プロセスの検証と適用推進を担い、現場でAI駆動開発パイプラインの構築と運用を指揮している。
伊達氏のチームが取り組んだのは、要件定義から設計、実装、単体テスト、さらにはE2Eテストに至るまで、開発プロセスの全行程をAIが主導する一気通貫の自動化パイプラインの実現だ。
パイプラインは、GitHub ActionsとClaude Codeを統合して構築された。具体的なワークフローとしては、まずシステムエンジニアが顧客からの提案依頼書や要件一覧をリポジトリにプルリクエストとして投入する。すると、パイプライン上のAIエージェントが即座に起動し、「要件解析」スキルを実行して要件定義書を自動生成する。続いて設計・実装を進めてソースコードを生成し、単体テストフェーズでは静的解析、ビルド、単体テスト、脆弱性監査までを自動で実行する。さらにWebブラウザの操作を自動化するテストフレームワーク「Playwright」を用いてE2Eテストを実施し、正常動作のエビデンスとして画面のハードコピーを取得・返却する仕組みだ。そして、すべての品質チェックをクリアすることで、評価環境へ自動デプロイされる。
AIが成果を生むほど見えてきた3つの違和感
要件定義からデプロイまで、AIが高速に成果物を生み出し続けるこのパイプラインは、技術的にもプロセス的にも完璧に見えた。結果的に、開発スピードは従来と比べて飛躍的に向上し、数値上の生産性指標も大幅な改善を示していた。
しかし、高度に自動化されたパイプラインを実際のプロジェクトで稼働させるにつれ、現場から3つの違和感の声が聞えてきたと伊達氏は振り返る。それは、「どこを確認すればいいかわからない」という顧客の声、「AIから『できません』と返ってきた」という部下の声、「確認するだけの作業は誰が楽しいのか」という同期の声だった。
どれも最初は小さな違和感に過ぎなかったが、伊達氏はこの3つの声の背景に、AI駆動開発が孕む本質的な課題が隠れていると直感。それぞれの問題と深く向き合う決意をした。
