ステップ 1: 現状把握・コード解析
既存システムを、
既存システムの
AI - 開発プロセス
開発現場の
AI活用で
人材不足、
AMELAは
AIを
プロジェクトごとの
構想から
要件整理から
支援プロセス
AIを
01
ステップ 1: AI活用・プロトタイプ作成
要件定義・要件分析
初期アイデアを
02
ステップ 2: タスク・工数の
プロジェクト計画・工数見積り
要件資料や
03
ステップ 3: 実装支援
設計・開発
設計方
04
ステップ 4: テストケース作成
品質保証・テスト自動化
コードと
05
ステップ 5: ドキュメント整備
ドキュメント作成・
コードに
06
ステップ 6: 異常検知・改善提案
運用・保守・継続改善
ログ・エラー・パフォーマンス情報を
支援プロセス
AIを
引き継ぎ・改善プロセス
既存システムを、
ステップ 2: 技術ドキュメント整備
AIに
仕様・構成・処理フローを
ステップ 3: 品質・セキュリティ診断
品質・セキュリティ診断
品質課題・
ステップ 4: 改修計画・優先順位付け
AIに
優先度・依存関係・工数を
ステップ 5: 継続開発・改善運用
AIに
改修・バグ修正・機能拡張を
導入効果
AI活用に
開発プロセス改善
最大約70%: 要件分析に
最大約75%: プロジェクト計画の
約40〜60%: 実装・レビュー工程を
最大2.5倍: テストカバレッジ向上を
最大約80%: 新規メンバーの
技術ドキュメント: 最新状態への
AIと
AIは
AMELAは、
