ソフトウェア開発の現場では、生成AIやAIエージェントの導入によってコード生成や機能実装が迅速化し、短期間で試作品を作成してPoCを実施する動きが広がっています。一方で、技術検証を目的としたPoCと、継続的な運用や保守を前提とする製品開発では求められる要件が異なり、設計の抜け漏れやコードレビューの増加、テスト確認といった品質面での課題が生じるケースがあります。
目次
セミナーの主な内容と解説ポイント
本セミナーでは、PoCから製品化へと進める過程で見落とされやすい品質管理のポイントを取り上げます。実際のプロダクト開発から得られた知見をもとに、設計・レビュー・テストの各工程で整理すべき事項を紹介する構成です。AIに委ねる作業と人間が判断すべき領域を明確にし、開発スピードと品質担保を両立するための考え方を解説するほか、関連する「AI駆動開発支援サービス」の紹介も予定されています。
Mr.ガジェットPoCでは動作確認が中心となる一方、製品化では長期的な保守性や網羅的なテストが不可欠となり、AI任せにできない判断基準の整理が求められます。
Ms.ガジェットAIでコードを書くのが速くなっても、その後のレビューや品質保証の手順をどう組むのかは気になるテーマですね。
参加対象者と主催・協力企業
公開資料では、以下の課題を抱える担当者に向けて参加を案内しています。
- AI駆動開発を試行しているものの、PoCから製品開発への展開に課題を感じている方
- AIが生成したコードのレビューやテストなど、品質管理の進め方に悩む開発部門の責任者
- AIを開発プロセスに組み込み、開発速度と品質を両立させたいSIerや開発会社
本セミナーはバルテス・ソリューションズ&AI株式会社およびバルテス・イノベーションズ株式会社が主催・共催を務め、マジセミ株式会社が協力して実施されます。
- 本記事で使用している画像は、メディアユーザーとしてPR TIMESより提供されたプレスリリース素材を利用しています。
開発現場の責任者やSIerなど、実務でAIを取り入れ始めているチームに焦点を当てた内容になっているのが分かります。