AIエージェントでソフトウェア開発｜利用シーンや活用のポイントを解説

ソフトウェア開発の現場では、人手不足や開発スピードの向上が求められる中、従来の手法だけでは限界を感じている開発者も多いのではないでしょうか。実際に、複雑なコードの記述・バグの発見やドキュメント作成といった作業に時間を取られ、本来集中すべき設計や機能開発に十分な時間を割けないという課題があります。

そこで注目されているのが、AIエージェントの活用です。AIエージェントを適切に活用することで、開発効率の向上・コード品質の向上・バグの早期発見など、多くのメリットを得られます。本記事では、AIエージェントがソフトウェア開発にどのように役立つのか、具体的な活用シーンから実際の企業事例まで詳しく解説します。

AIエージェントがソフトウェア開発に役立つ5つのシーン

近年のソフトウェア開発においては、タスクの複雑化や開発スピードへの要求が増す中で、AIエージェントの活用が注目を集めています。これらのエージェントは単なる業務の自動化にとどまらず、開発者の意思決定を補助したり作業ミスの防止に役立ったりと、幅広い場面で支援してくれるのがポイントです。

ここでは、5つの代表的な活用シーンを取り上げ、その具体的な内容を詳しく紹介していきます。

①コードの自動生成・補完

AIエージェントは、開発者が書こうとしているコードの意図を理解し、自動的にコードを生成したり補完したりする機能をもっています。例えば、関数名や変数名を入力するだけでその処理に適したコードを提案してくれます。また、コメントで処理内容を記述するとそれに対応する実装を自動生成することも可能です。

このような機能により開発者は繰り返し作業から解放され、より創造的な作業に集中できるようになります。特に、定型的な処理やよく使われるアルゴリズムについてはAIエージェントが高精度でコードを生成するため、開発時間の短縮が期待できます。さらに、コードの書き方が統一されるため、チーム開発における保守性の向上にもつながるのがポイントです。

②バグ検出と修正案の提示

AIエージェントは、コードを解析してバグの可能性がある箇所を指摘したり修正案を提示したりする機能を備えています。従来のテストでは発見しにくい潜在的なバグやパフォーマンスの問題を早期に発見することが可能です。例えば、メモリリークの可能性がある箇所や例外処理が不十分な箇所を自動的に検出してくれます。

さらに、AIエージェントは単にバグを指摘するだけでなく、具体的な修正案も提示してくれるのがポイントです。これにより開発者はバグの原因を特定する時間を短縮し、迅速に修正作業に取り掛かれます。また、AIエージェントが提示する修正案は一般的なベストプラクティスに基づいているため、コード品質の向上にも寄与します。

③ドキュメントの自動作成

ソフトウェア開発において、ドキュメント作成は重要な作業でありながら多くの開発者にとって負担となっている作業の1つです。AIエージェントは、コードを解析して自動的にドキュメントを生成する機能をもっています。関数の説明、引数の説明、戻り値の説明などを自動で作成し、開発者の負担を軽減します。

また、AIエージェントは既存のコードから仕様書や設計書を自動生成することも可能です。これにより、開発者はドキュメント作成に費やす時間を削減し、より重要な開発作業に集中できます。さらに、AIエージェントが作成するドキュメントは一定の品質が保たれるため、チーム内での情報共有もスムーズに行えるようになります。

④開発進捗のタスク管理支援

プロジェクトの進捗管理は、ソフトウェア開発において欠かせない要素です。AIエージェントは開発者の作業状況を分析し、タスクの優先順位を提案したりスケジュールの調整案を提示したりする機能をもっています。例えば、過去の開発実績から作業時間を予測し、現実的なスケジュールを立てられます。

さらに、AIエージェントは各メンバーのスキルや作業負荷を考慮して最適なタスク配分を提案可能です。これにより、プロジェクトマネージャーは効率的なリソース配分を行い、プロジェクト全体の生産性向上を図れます。また、進捗の遅れや問題の発生を早期に検知し、適切な対策を提案してくれるためプロジェクトリスクの軽減にもつながります。

⑤技術調査やエラーメッセージの即時解析

開発中に発生するエラーや技術的な問題について、AIエージェントは即座に解析し、解決策を提案してくれます。例えば、複雑なエラーメッセージの意味をわかりやすく説明したり、類似の問題の解決事例を提示したりするのでチェックしてみましょう。これにより、開発者は問題解決に要する時間を短縮できます。

また、新しい技術やライブラリの調査についても、AIエージェントは有効な情報を収集して開発者に提供してくれます。技術の特徴や使用方法、注意点などを整理して提示するため、開発者は効率的に新しい技術を学習してプロジェクトに活用できます。さらに、複数の技術を比較検討する際にも客観的な情報を基に判断材料を提供してくれるため、適切な技術選択が可能です。

ソフトウェア開発でAIエージェントを使うメリット

AIエージェントをソフトウェア開発の現場に導入することにより、個々の開発者が抱える負担を軽減することが期待されます。

また、プロジェクト全体で見た場合にはナレッジ共有や属人性の排除にもつながり、組織全体の開発力向上を目指せるのがポイントです。チーム全体の連携もスムーズになりやすく、作業の重複や情報の抜け漏れを抑えることにも貢献します。

こうした波及効果を得るためには、AIエージェントの適切な選定と活用方法の理解が重要になってきます。

開発スピードが上がる

AIエージェントの顕著なメリットの1つが、開発スピードの向上です。コードの自動生成機能により開発者は基本的な処理を手動で記述する必要がなくなり、より複雑で創造的な作業に集中できるのがポイントです。例えば、データベースアクセスのコードやAPI呼び出しのコードなどの定型的な処理については、AIエージェントが瞬時に生成してくれます。

また、バグの早期発見により後工程での修正作業が削減されることもメリットです。従来であればテスト段階で発見されるバグも開発段階で事前に検出されるため、修正にかかる時間とコストを削減できます。さらに、技術調査や問題解決の時間も短縮されるため、開発全体のスピードアップが実現されます。これらの効果が組み合わさることで、プロジェクト全体の納期短縮や生産性向上が期待できるでしょう。

コード品質が高くなる

AIエージェントは、一般的なコーディング規約やベストプラクティスに基づいてコードを生成するため、自然とコード品質の向上が図られます。開発者のスキルレベルに関係なく一定水準以上のコードが作成されるため、チーム全体のコード品質が底上げされます。また、AIエージェントが提案するコードはパフォーマンスや保守性も考慮されているため、長期的な運用にも最適です。

さらに、AIエージェントはコードレビューの際にも有効です。人間が見落としがちな細かい問題点や改善点を指摘してくれるため、より質の高いコードレビューが実現されます。また、統一されたコーディングスタイルが自動的に適用されるため、チーム内でのコードの一貫性も保たれます。これにより、新しいメンバーがプロジェクトに参加した際の学習コストも削減できるでしょう。

バグ検出と修正の効率化ができる

AIエージェントは、従来の静的解析ツールでは発見できないような複雑なバグも検出できます。例えば、複数のファイルにまたがる依存関係の問題や特定の条件下でのみ発生するバグなどを早期に発見できるのがポイントです。これにより本格的なテストを行う前にバグを修正でき、開発効率の向上が期待できます。

また、AIエージェントは単にバグを指摘するだけでなく、その原因と修正方法についても詳しく説明してくれます。これにより開発者はバグの根本原因を理解し、同様の問題を将来的に防げるようになるのがポイントです。さらに、修正作業においてもAIエージェントが複数の修正案を提示してくれるため、最適な解決策を選択することが可能になります。

ドキュメント作成を自動化できる

従来、ドキュメント作成は開発者にとって負担の大きな作業でしたが、AIエージェントの活用により作業を自動化できます。コードから自動的にAPI仕様書を生成したり関数の説明を自動作成したりすることで、開発者の負担を軽減できるでしょう。また、生成されるドキュメントは一定の品質が保たれるため、チーム内での情報共有もスムーズに行えます。

さらに、AIエージェントは既存のドキュメントの更新も自動化できます。コードの変更に応じて関連するドキュメントも自動的に更新されるため、ドキュメントとコードの整合性を保てます。これにより、開発者はドキュメントの保守に時間を費やすことなく本来の開発作業に集中できるでしょう。

ナレッジ共有とチーム連携強化に役立つ

AIエージェントは、プロジェクト全体の知識を集約してチームメンバー間での情報共有を促進する役割も担います。例えば、過去の開発事例や問題解決のノウハウを蓄積し、新しい課題に直面した際に適切な情報を提供してくれるのがポイントです。これによりチーム全体の知識レベルが向上し、個人のスキルに依存しない安定した開発体制を構築できます。

また、AIエージェントは異なるスキルレベルのメンバー間でのコミュニケーションも支援します。技術的な説明をわかりやすく翻訳したり専門用語を初心者向けに解説したりすることで、チーム内での理解を深めるなどに活用していきましょう。さらに、各メンバーの作業状況や進捗を可視化し、適切なタイミングでのサポートやフォローアップを提案してくれるためチーム全体の連携強化にも寄与します。

AIエージェントをソフトウェア開発で使用する際のポイント

AIエージェントの導入は、単にツールを取り入れるだけで効果が得られるものではありません。実務において成果を出すためには、導入目的を明確にした上でプロジェクトの要件に合ったツールやサービスを選定する必要があります。

また、AIに任せる範囲と人が担うべき領域を明確に切り分けることで、誤検知や判断ミスといったリスクを軽減できると考えられます。導入後は、継続的にフィードバックを受けながら運用を改善していく姿勢が必要です。

これらのポイントを意識することで、AIエージェントの性能を十分に引き出すための土台が整っていきます。

開発ルールやコード規約を事前に共有する

AIエージェントを有効活用するためにはプロジェクトの開発ルールやコード規約を事前に設定し、AIエージェントに学習させることが必要です。これにより、AIエージェントはプロジェクトの方針に沿ったコードを生成し、チーム全体で統一されたコーディングスタイルを維持できます。例えば、変数名の命名規則、インデントの方式、コメントの記述方法などを明確に定義してAIエージェントに伝達します。

また、プロジェクト固有の設計パターンやアーキテクチャについても、AIエージェントに理解させることが必要です。これによりプロジェクトの構造に適合したコードが生成され、後々の保守性や拡張性が向上します。定期的にルールの見直しを行い、AIエージェントの設定を更新することも大切です。

出力コードの品質・セキュリティを必ず確かめる

AIエージェントが生成するコードは人間がレビューし、品質とセキュリティを確認する必要があります。AIエージェントは高精度なコードを生成しますが完璧ではありません。特にセキュリティの観点では、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング（XSS）などの脆弱性が含まれるかもしれません。そのためセキュリティチェックリストを用意し、AIエージェントが生成したコードを体系的に検証することが大切です。

また、パフォーマンスの観点からもAIエージェントによって生成されたコードが、要件を満たしているかどうかを確認する必要があります。これらのチェックを習慣化することで、AIエージェントの利点を活かしながら高品質なソフトウェアを開発できます。

タスクや目的を具体的に指示する

AIエージェントから最適な結果を得るためには、タスクや目的を具体的かつ明確に指示することが必要です。曖昧な指示ではAIエージェントは適切な判断を下せず、期待とは異なる結果を出力する可能性があります。例えば、関数を作成する際には入力パラメータの型、期待される出力、エラーハンドリングの方法などを詳細に指定します。

また、コンテキストを十分に提供することも大切です。AIエージェントに対してプロジェクトの背景、使用している技術スタック、制約条件などを説明することでより適切な提案を得られます。

チーム内でAIの使い方を統一・共有する

AIエージェントの効果を最大化するためには、チーム全体で使い方を統一し、知識を共有することが必要です。各メンバーが独自の方法でAIエージェントを使用していると一貫性のない結果が生まれ、プロジェクト全体の品質が低下するかもしれません。そのため、AIエージェントの使用方法についてチーム内でガイドラインを作成し、全員が同じ方法で活用するようにします。

また、AIエージェントを使用する際のベストプラクティスやノウハウを共有することも大切です。例えば、効果的なプロンプトの作成方法、よく使用するコマンドのテンプレート、トラブルシューティングの方法などを文書化し、チーム内で共有しましょう。

継続的にフィードバックを与えて精度を高める

AIエージェントの性能を継続的に向上させるためには、定期的にフィードバックを提供することが必要です。AIエージェントが生成したコードの品質、問題点、改善点などを記録し、これらの情報を基にAIエージェントの設定を調整します。例えば、特定のパターンでバグが発生する場合、そのパターンを避けるようにAIエージェントに指示することで将来的な問題を予防できるのがポイントです。

また、プロジェクトの進行に伴って新しい要件や制約が発生するかもしれません。これらの変更についても、AIエージェントに適切に反映させることでプロジェクトの方向性に沿った支援を続けられるでしょう。

AIエージェントをソフトウェア開発で使用する際の流れ

AIエージェントを導入し、実務で活用していくためには段階的なステップに沿ったアプローチが求められます。

まず初めに、開発業務のどの工程に負担がかかっているのかを洗い出し、適用範囲を検討することが出発点となります。次に、対象業務に適したAIツールを選定し、必要に応じてトライアルなどで評価を行いましょう。その後、環境整備やチームへの周知、トレーニングを通じて運用体制を整備していきます。

こうした段階を踏むことで、AIエージェントの導入が一時的な施策に終わらず長期的な業務改善へとつながりやすくなります。

手順1：目的・タスクの明確化

AIエージェント活用の第一歩は、達成したい目的とタスクを明確に定義することです。単に「開発を効率化したい」という漠然とした目標ではなく、具体的にどの工程で、どのような作業を、どの程度効率化したいのかを明確にします。例えば「API開発における単体テストの作成時間を50%短縮する」「コードレビューでのバグ発見率を30%向上させる」といった具体的な目標設定が必要です。

また、現在の開発プロセスを詳細に分析し、AIエージェントが効果を発揮できる領域を特定します。時間がかかっている作業、エラーが発生しやすい作業、属人化している作業などを洗い出し、優先順位を付けて取り組みます。目的とタスクが明確になることで後続の手順もスムーズに進められるのがメリットです。

手順2：開発ルール・仕様のAIへの設定

目的とタスクが明確になったら、次はAIエージェントにプロジェクトの開発ルールや仕様を設定します。これには、コーディング規約、アーキテクチャの方針、使用する技術スタック、セキュリティポリシーなどが含まれます。例えば、JavaScriptのプロジェクトであればESLintの設定、コメントの記述方法、関数の命名規則などを詳細に設定しましょう。

また、プロジェクト固有の業務ルールや制約事項についてもAIエージェントに理解させる必要があります。例えば、特定のライブラリの使用禁止、パフォーマンス要件、データアクセスの制限などを明確に伝えることが大切です。これによりAIエージェントはプロジェクトの方針に沿った適切な提案を行えます。

手順3：AIによるコード生成・提案依頼

設定が完了したら、実際にAIエージェントにコードの生成や提案を依頼します。この際、前述したように具体的で明確な指示を出すことが必要です。例えば「ユーザー情報を取得するAPI」を作成する場合、入力パラメータ、戻り値の形式、エラーハンドリング、バリデーションの方法などを詳細に指定します。

また、AIエージェントからの提案を受けた際には複数の選択肢を検討することも大切です。AIエージェントは通常、複数の解決策を提示してくれるため、プロジェクトの要件に適した選択肢を選択します。コミュニケーションを重ねることで、AIエージェントの理解度も向上し、より質の高い提案を得られます。

手順4：人間によるコードレビュー・修正

AIエージェントが生成したコードは人間がレビューし、必要に応じて修正します。このレビューでは、コードの正確性、セキュリティ、パフォーマンス、保守性などを総合的に評価します。特に、ビジネスロジックの正確性やエッジケースの処理については人間の判断が必要です。

レビューの際には、体系的なチェックリストを使用することで見落としを防げます。修正が必要な場合、AIエージェントに依頼することも可能です。ただし、複雑な修正については人の手による対応の方が効率的なケースもあります。レビューの結果と修正内容は記録しておき、後々の改善に活かすことが大切です。

手順5：テスト実行・フィードバック反映

コードレビューと修正が完了したら実際にテストを実行し、コードの動作を確認します。単体テスト、結合テスト、システムテストなど必要なテストを体系的に実施しましょう。テストで問題が発見された場合は原因を分析し、AIエージェントの設定や指示方法の改善点を特定します。

また、テスト結果をAIエージェントにフィードバックすることで将来的な提案の品質向上につなげられます。例えば、特定のパターンでバグが発生した場合、そのパターンを避けるようにAIエージェントに指示することで同様の問題を予防することが可能です。

手順6：継続的改善・AI活用ルールの更新

最後に、AIエージェントの活用状況を定期的に評価し、継続的な改善を行います。開発速度の向上、バグの減少、コード品質の向上などの成果を定量的に測定し、目標達成度を評価しましょう。また、チームメンバーからのフィードバックを収集し、AIエージェントの活用方法について改善点を特定します。

プロジェクトの進行に伴って新しい要件や技術が導入される場合もあります。これらの変化に対応するため、AIエージェントの設定や活用ルールを定期的に更新することが大切です。さらに、他のプロジェクトでの成功事例や失敗事例を共有し、組織全体でのAI活用レベルを向上させることも意識しましょう。このような継続的な改善サイクルを回すことでAIエージェントとの協働効果を最大化し、長期的な開発効率の向上を実現できるでしょう。

ソフトウェア開発にAIエージェントを活用している企業事例

理論だけでなく実際の開発現場で成果を上げている企業が存在します。日本国内でもソフトウェア開発にAIエージェントを取り入れた事例は少しずつ増えてきており、その活用方法も企業によってさまざまです。

開発者の作業履歴を基に最適なリファクタリング手法を提案するツールを導入している事例もあります。これらの取り組みからは、AIエージェントがどのように実務で機能し、どのような価値をもたらすのかを読み取るヒントが得られるかもしれません。

事例①株式会社日立製作所｜GitHub Copilotの活用で開発の生産性を向上

株式会社日立製作所では、GitHub Copilotを活用してソフトウェア開発の生産性向上に取り組んでいます。同社の開発チームは、コードの自動補完機能を活用することで定型的な処理の記述時間を短縮しています。例えばデータベースアクセスのコードやAPI呼び出しのコードについてGitHub Copilotが適切な実装を自動提案することで、開発者はより高度な設計や機能実装に集中できるようになりました。

導入後の効果として、開発チーム全体のコード記述速度が向上したと報告されています。また、GitHub Copilotが提案するコードは一般的なベストプラクティスに基づいているため、若手開発者のスキル向上にも寄与しています。

出典参照：日立製作所が GitHub Copilot の活用で開発生産性を向上。社内評価、開発フレームワークとの連携、コミュニティ活動を通して、さらなる生成 AI 活用を推進｜Microsoft Corporation

事例②株式会社リコー｜大規模言語モデル（LLM）を活用した独自AIを開発

株式会社リコーでは、大規模言語モデル（LLM）を活用して自社のソフトウェア開発プロセスに特化したAIエージェントを開発しています。このAIエージェントはリコーの開発ガイドラインやコーディング規約を学習しており、同社の開発方針に沿ったコードを自動生成することも可能です。

また、ハードウェア固有の制約や要件を理解しているため、実際のデバイスで動作する高品質なコードを生成できます。導入後は組み込みソフトウェアの開発期間が短縮され、バグの発生率も減少しました。さらに、新入社員の教育においてもAIエージェントが適切なコードサンプルを提供することで学習効率が向上しています。

出典参照：リコー、Amazon SageMakerを利用し、大規模言語モデル（LLM）を活用した独自の AIモデルを3か月で開発｜Amazon.com, Inc.

事例③株式会社レアジョブテクノロジーズ｜機械学習モデル開発を効率化

株式会社レアジョブテクノロジーズでは、オンライン英会話サービスの機械学習モデル開発においてAIエージェントを積極的に活用しています。同社ではユーザーの学習データを分析し、個別最適化されたカリキュラムを提供するための機械学習モデルを開発していますが、この過程でAIエージェントが重要な役割を果たしています。特に、データ前処理のコードや特徴量エンジニアリングの実装においてAIエージェントが効率的なコードを自動生成できるのもポイントです。

AIエージェントの活用により、機械学習エンジニアは煩雑な前処理作業から解放され、モデルの設計やアルゴリズムの改善により多くの時間を割けるようになりました。また、AIエージェントは実験管理や結果の可視化についても支援しており、MLOps（機械学習運用）の効率化にも貢献しています。

出典参照：レアジョブテクノロジーズ、英語スピーキングテストでAmazon SageMakerを活用し、機械学習モデル開発を10 倍以上効率化｜Amazon.com, Inc.

AIエージェントをソフトウェア開発で使用する際の注意点

AIエージェントを活用する際には、その便利さに頼りすぎることなく慎重に運用する姿勢が求められます。特に、アルゴリズムの判断結果をそのまま受け入れてしまうと誤った設計や意図しない実装につながるおそれがあるので注意しましょう。

また、AIの学習データに偏りがある場合、特定の条件下で適切なアウトプットが得られないケースも考えられます。

こうした点を意識しておくことで、リスクを最小限に抑えながら安全かつ効果的なAI活用が期待できます。

出力コードの正確性・安全性を必ず確認する

AIエージェントが生成するコードは人間が詳細にレビューし、正確性と安全性を確認する必要があります。AIエージェントは高度な学習能力をもっていますが、完璧ではありません。特に、複雑なビジネスロジックや特殊な要件がある場合、AIエージェントが誤った実装を生成する可能性があるので危険です。

また、セキュリティの観点では、AIエージェントが生成したコードに脆弱性が含まれる可能性があります。そのため、セキュリティ専門家によるレビューや自動化されたセキュリティテストツールの活用が大切です。

機密情報や個人情報を入力しない

AIエージェントを使用する際は、機密情報や個人情報を含むデータを入力しないよう注意が必要です。多くのAIエージェントはクラウドサービスとして提供されており、入力されたデータが外部のサーバーで処理される場合があります。そのため、顧客データ、財務情報、技術的機密情報などを含むコードやデータはAIエージェントに入力すべきではありません。

また、AIエージェントが学習データとして使用する可能性もあるため、自社の独自技術や競合優位性に関わる情報についても慎重に扱う必要があります。企業としては、AIエージェントの使用に関するガイドラインを策定し、従業員に対して適切な教育を実施することが大切です。

ライセンスや著作権に配慮する

AIエージェントが生成するコードについて、ライセンスや著作権の問題に注意を払う必要があります。AIエージェントはインターネット上の大量のコードを学習データとして使用しているため、生成されるコードが既存のオープンソースコードと類似している場合があります。特に、GPL（GNU General Public License）などの強いコピーレフトライセンスを持つコードと類似している場合、自社のソフトウェアにもそのライセンスが適用される可能性があるので注意しましょう。

また、AIエージェントが生成したコードであっても、著作権の問題が発生する場合があります。そのため、生成されたコードについてはライセンスチェックツールを使用して問題がないかを確認し、必要に応じて法務部門に相談することが大切です。

過信せずに人の判断と併用する

AIエージェントは高度な機能をもっていますが、人間の判断を完全に代替するものではありません。特に、ビジネス要件の解釈、設計判断、技術選択などの重要な決定については人間が主導権を握る必要があります。AIエージェントの提案を参考にしながらも、最終的な判断は人間が行うという姿勢が大切です。

また、AIエージェントは現在の技術トレンドや最新の情報を反映していない場合があります。例えば、新しいフレームワークやライブラリ、セキュリティベストプラクティスなどについてAIエージェントが古い情報に基づいて提案する可能性があります。そのため、技術的な判断については最新の情報を調査し、専門家の意見を求めることが大切です。

開発環境やフレームワークに合った使い方を選ぶ

AIエージェントを効果的に活用するためには、プロジェクトの開発環境やフレームワークに適した使い方を選択することが必要です。例えば、JavaScriptのReactプロジェクトでは関数型コンポーネントやHooksを活用したコードの生成が適していますが、古いjQueryベースのプロジェクトでは異なるアプローチが必要です。AIエージェントに対して使用している技術スタックや開発方針を明確に伝えることで、適切な提案を得られます。

また、開発チームのスキルレベルや経験に応じて、AIエージェントの活用方法を調整することも大切です。経験豊富なチームではより高度な機能や複雑な処理についてもAIエージェントを活用できますが、初心者が多いチームでは基本的な機能から段階的に導入していきましょう。

まとめ｜AIエージェントを使用してソフトウェア開発を効率化しよう

AIエージェントは、ソフトウェア開発のさまざまな場面で開発者を支援し、プロジェクト全体の効率化と品質向上に貢献します。コードの自動生成からバグ検出、ドキュメント作成、プロジェクト管理まで幅広い領域でその価値を発揮します。

成功のカギは、AIエージェントの特性を理解し、適切な導入手順と運用方法を実践することです。明確な目標設定、チーム内でのルール統一、継続的な改善サイクルを回すことでAIエージェントとの協働効果を最大化できるでしょう。

早期に適切な活用方法を確立し、継続的に改善していくことで競争力のあるソフトウェア開発体制を構築していきましょう。