プロジェクト概要
生命保険会社様において、画面設計書の画像ファイルから生成AIを活用して画面コードを自動生成し、さらに、UAT(ユーザー受入テスト)工程にも生成AIを適用するPoCを実施しました。
従来のウォーターフォール型開発の場合、要件定義工程からリリースまで1年以上かかることが多く、その結果、UAT工程での手戻りが多いことで知られています。今回のPoCでは、要件定義の画面イメージを作った程度の段階から、約200画面規模を対象とし、フロントエンド実装からテスト実施までの工程における生成AI活用の実効性を検証するプロジェクトです。
弊社の役割
PoC検証チームとして参画。生成AIによるコード生成パイプラインの設計、UATへの生成AI適用方式の設計、ならびに約200画面規模での実証評価を主導しました。
取り組みのポイント
1. 画像ファイルからの画面コード自動生成パイプラインの構築画面設計書の画像を入力とし、生成AIを介してフロントエンドコードを出力するパイプラインを構築。プロンプト設計・出力品質の評価基準・人手レビュー工程との接続を含めて体系化し、約200画面規模での適用に耐える再現性を確保しました。
2. UAT工程への生成AI適用UATシナリオ生成・テスト実行・結果判定の各工程に生成AIを組み込み、従来人手で実施していた検証作業の効率化を実証しました。エンタープライズ品質を担保する判定基準とエスカレーション設計を整備しています。
3. エンタープライズ環境における生成AI活用の標準化金融業界特有の品質要件・監査要件を踏まえた成果物テンプレートとレビュー基準を整備。PoCで得られた知見を、後続の本格展開に向けた開発標準として体系化しました。
提供価値
画面コード生成とUATという、従来人手依存度の高かった工程に対して生成AIを適用し、約200画面規模での実証を通じて、エンタープライズ環境における生成AI活用の有効性と運用上の論点を明確化しました。