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AI駆動開発の本格実装・定着化と次世代IT部門への変革支援
AI駆動開発の全社展開を阻む課題
デジタル化の加速や法規制の改定への対応に加え、老朽化したレガシーシステムを抱えるなど、企業が対応すべき課題が増大・複雑化するなか、要件定義から運用までの開発プロセス全体にAIを組み込む「AI駆動開発」に注目が集まっています。
一方、AI駆動開発の導入に当たり、特定の工程で個別ツールを活用するにとどまり、全社規模での成果創出や投資対効果（ROI）の向上に課題を抱えているケースも見られます。その背景には、主に4つの阻害要因とIT部門の役割・組織に関する2つの課題があります（図表1）。
AI駆動開発の推進における4つの阻害要因
経営層が早期の効果創出を期待する一方、開発現場では、既存の業務プロセスやスキル、ガバナンスとの整合性に対する懸念から、導入・定着が進みにくいケースがあります。主な阻害要因は、次の4点です。
- データ：仕様書・設計書が未整備・散在し、仕様や設計意図が暗黙知として属人化している
- 人材・スキル：AIを活用して開発を推進できる人材が不足し、育成・評価の仕組みも整っていない
- ガバナンス（セキュリティ・品質）：セキュアな開発環境やAI前提の品質管理が未整備で、基幹系システム（SoR）には適用が難しいなどAI利用に制約が残る
- 評価・インセンティブ：AI活用が組織KPIと結び付いておらず、効果を測る基盤もない
IT部門の役割・組織上の2つの課題
AIが開発業務の一部を実際に担う「労働力」となりつつある一方で、人とAIを一体で捉えた業務設計が進まず、両者を合わせた投資対効果（ROI）の向上が十分に図れていないケースがあります。具体的には、次の2つの課題があります。
- ROIの向上を前提としたAI・人材の役割分担と最適配分戦略
どの業務をAIに担わせ、人がどこに注力するのか、人件費とAIコストを合算して最適配分を判断する物差しがない - 算出した配分を実行するための組織体制
役割・体制・KPI・意思決定プロセスが従来のままであり、設計した配分を実行に移せない
図表1：事業会社のIT領域を取り巻く環境の変化と課題
PwCのサービス
PwCコンサルティングは、システム開発の変革を推進する企業に対し、開発ライフサイクル全体を対象とするAI駆動開発の本格実装・定着化と、AIを「労働力」として活用する次世代IT部門への変革を一体的に支援します。
AI駆動開発の本格実装・定着化
推進を阻む4つの要因を一つずつ解消し、要件定義から設計、開発、テスト、運用まで、開発ライフサイクル全体へのAI駆動開発の導入を支援します。また、ツールの導入にとどまらず、本番環境への本格実装・定着まで伴走します（図表2）。
1. データ：業務ナレッジやシステム設計ナレッジの暗黙知の形式知化・集合知化
2. 人材・スキル：AIによる能力拡張と、AI駆動開発の標準化・本格実装
3. ガバナンス
3-1 プロジェクト管理：人の作業を中心としたプロジェクト管理から、AIの活用を前提とするAI駆動管理への転換
3-2 AIガバナンス：安心・安全な開発を行うためのAIリスクを踏まえたガードレール設計
3-3 品質管理：AIを含む開発システム全体の品質を再定義
4. 組織・評価：AI駆動開発を推し進めるKPI・インセンティブ設計、全社推進体制の構築
図表2：全開発工程へのAI駆動開発の本格実装・定着化支援全体像
次世代IT部門への変革
AIを開発チームのメンバーとして組み込むことで、従来のシステム開発を担う組織から、全社のAI活用を推進・統制する中核機能への転換を実現します。まずは求められる主要機能を特定するために、現行IT部門の役割・業務・人材・体制の可視化とAI活用成熟度の診断を行い、目指すべき次世代IT部門像とその実現に向けたロードマップを策定します。そのうえで、クライアントの状況や課題、ニーズを踏まえ、それぞれの機能の確立を支援します。次世代のIT部門に求められる主な機能は次のとおりです（図表3）。
- IT戦略立案：中長期的な視点で人とAIの役割を踏まえたIT戦略立案
- システム開発機能の再定義：従来型のシステム開発にとどまらず、要件定義から運用・保守まで、AI駆動開発を通じて事業部と一体となって推進し、事業成果の創出に貢献
- 情報資産管理：暗黙知や業務ナレッジの形式知化・集合知化と、AIの育成・運用基盤の確立
- 情報セキュリティ：AIガバナンス（Security for AI／AI for Security）の整備
図表3：次世代IT部門の役割と主要機能
主な支援実績
金融業や製造業など複数の業界における基幹システム開発・刷新プロジェクトにおいて、AI駆動開発を本格実装・定着化し、設計書レビュー・生成、プログラム解析・仕様書生成、コード変換、コード生成、テストケース・テストデータ生成などで効率化を実現しました。
適用先では、作業内容に応じて約40～70％の工数削減や大幅な期間短縮が確認されています。
| 業種 | 対象・支援内容 | 効果 |
| 金融業 | 大規模基幹業務システム刷新｜テストケース・テストデータ生成を支援 | 生産性 60％向上 |
| 金融業 | 大規模基幹業務システム刷新｜基本設計書のレビュー（要件反映状況の確認）を支援 | 工数70％削減 |
| 金融業 | ホストのレガシーコードにおける相関制約の解析支援 | 工数40％削減 |
| 製造業 | 大規模サプライチェーン管理システム刷新｜既存コードのマイグレーションを支援 | 開発工数 約50％削減 |
| 製造業 | 基幹業務システム刷新｜多数の周辺システムのインターフェース基本設計から 開発・テストまで支援 |
工数40％削減 |
| 製造業 | 基幹業務システム移行｜周辺システム資材を用いたインターフェース項目解析を支援 | 移行工数 70％削減 |
| 複数業界 | 数十の既存システムを対象にリバースエンジニアリングを行い、 仕様や構造の可視化を支援 |
約2カ月を 約1週間へ短縮 |
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