AI開発環境の導入・整備

1. 5名の開発チーム

   AIによる一次レビュー

   今

   レビュー待ちで作業が止まり、指摘する観点もメンバーによって違う。

   導入後

   プルリクエストを出すとAIが最初のレビューをします。人は設計や仕様の判断に時間を使えます。

   プルリクエストのレビュー

     export function average(values: number[]) {
   -   return sum(values) / values.length;
   +   const total = sum(values);
   +   return total / values.length;
     }
   

   AI

   values が空の配列のとき、0で割ることになり NaN を返します。空の場合の扱いを決めて、先に返す処理を追加しませんか？

2. AIツールを使い始めた開発チーム

   AI向けのプロジェクトルール

   今

   メンバーごとにAIの使い方が違い、コードの書き方や品質がそろわない。

   導入後

   プロジェクトにルールのファイルを置き、AIも人も同じ約束で開発します。

   AGENTS.md（チームのルール）

   開発の進め方

   • 変更にはテストを追加する
   • コミットの前に lint とテストを実行する

   禁止すること

   • APIキーやパスワードをコードに書かない
   • 本番データをテストに使わない

   レビュー

   • 変更の理由を日本語で書く
   • AIが書いたコードも人が確認する

画面はイメージです。会社名・データは架空のもので、実際の内容は御社の業務とデータに合わせて設計します。

• AI導入コンサルティング

  何から始めるかの整理から、社内への定着まで支援します。

  AI活用診断／導入計画／ツール選定／定着支援

• AIアプリケーション受託開発

  御社の業務に合わせたAIアプリを開発します。

  RAG / LLM／GPT／Claude

• AIを使える社内インフラの構築

  社内の情報を参照するAIを、社員全員が使えるようにします。

  AIワークスペース／ゼロトラスト／AIモデルの使い分け

• 工務店向け集客パッケージ

  自社で提供・運営するサービスを組み合わせ、工務店の集客を支援します。

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