CASE STUDY 02　／　AWS × 生成AI

AWSを活用した
AI開発支援基盤の導入

設計書やソースコードを活用し、
根拠に基づくAI活用を目指す。

システム開発の現場において、設計書やソースコードなどの情報をAIが参照し、開発業務を支援するための基盤を導入しました。

PROJECT OVERVIEW

プロジェクト概要

支援領域: システム開発におけるAI活用・情報検索基盤の導入
対象: 設計書、開発ルール、ソースコードなど
支援内容: RAG基盤の導入、情報管理方針の整理、AI駆動開発の支援
活用技術: 生成AI、RAG、AIエージェント、AWS、GitHub
目的: 必要な情報に基づいたAI活用と、開発作業の効率化

CHALLENGES

お客様の課題

システムの開発・保守には、さまざまな情報の確認が必要です。情報が分散すると、次のような課題が生じます。

情報を探す負担

必要な設計書やソースコードを探すのに時間がかかる。

参照情報の判断

資料の更新状況が分かりにくく、どの情報を参照すべきか迷う。

知識の属人化

システムの仕様や開発ルールが担当者に依存しやすい。

AI出力の確認

AIに必要な情報が渡らず、実際の仕様と異なる回答が出る場合がある。

SOLUTION

情報とAIをつなぐ仕組み

既存の資料を検索して必要な情報をAIに渡すRAGと、AIエージェントの活用を組み合わせ、現行仕様に基づいた設計・開発を目指します。

仕組みのイメージ構成のイメージ

INFORMATION設計書・開発ルール
GitHubのソースコード

SEARCHAWS上の
RAG基盤

支援内容

RAG基盤の導入

設計書や開発ルール、ソースコードなどをAIが参照できるよう、情報の格納方法や検索方法を整理し、RAG基盤を導入しました。

ソースコード連携

GitHubで管理するコードをAWS上の検索基盤へ連携し、追加・変更・削除を検索対象へ反映するための連携を整備しました。

AIに提供する情報の整理

プロジェクト概要、システム構成、開発・セキュリティルール、機能要件、受入条件などをAIに提供する情報として整理しました。

AI駆動開発の支援

AIによる設計やコード生成を人による確認・テストと組み合わせ、受入条件に基づいて完了を判断する進め方を整理しました。

KEY POINTS

取り組みのポイント

既存資産を活用

蓄積した設計書やソースコードをAI活用につなげます。

情報の整合性

管理元の変更・削除を検索対象に反映し、情報の整合性に配慮します。

根拠に基づく支援

関連資料を参照し、既存仕様に沿った回答を目指します。

人による確認

受入条件やテストに基づき、AIの出力を確認します。

EXPECTED BENEFITS

期待される効果

必要な情報を探す
時間の短縮

情報に基づいた
設計・開発の支援

開発ルールや仕様の
共有促進

※効果は期待されるものであり、実測した成果ではありません。

CONTACT

AIを、現場で使える力に。

CROSS AIは、AI活用の構想づくりから情報の整理、基盤の設計、開発プロセスの検討まで支援します。
生成AIの導入やシステム開発へのAI活用について、お気軽にご相談ください。

お問い合わせ →

AWSを活用したAI開発支援基盤の導入