生成AIを活用した開発が広がる一方で、このような課題に直面していませんか？

• 「生成AIでコード生成やレビューを進めているが、その結果を裏付けるエビデンスがない」
• 「AIによる修正が、システム全体の構造や依存関係を崩していないか不安がある」
• 「生成AIを取り入れた開発を継続的に検証できる仕組みを構築したい」
• 「開発状況や品質の変化を、データを用いて継続的に把握したい」

生成AIの活用により、開発効率は大きく向上しています。AI駆動開発では、生成AIがコードを書き、生成AIがレビューする場面も登場してきました。一方で、生成AIによるレビューは推論に基づくため、それだけでは品質の根拠にはなりません。静的解析やテストによるエビデンスでAIレビューを補完し、裏付けることが不可欠です。また、指摘を修正する際にシステム全体の構造や依存関係を考慮しなければ、かえって保守性を損ない、技術的負債を積み上げることになります。
AIコーディングツールの導入後、静的解析の警告は約30%、コードの複雑度は約41%増加し、この蓄積した技術的負債が長期的な開発速度低下の主な要因になったとする海外の調査報告もあります(米カーネギーメロン大学 He et al., MSR 2026)。生成AIで開発効率を高めながら品質・保守性を守るには、検証と修正の根拠をツールで確かめ、その状態を継続的に把握し続ける仕組みが重要になります。

本セミナーでは、国内有数の自動車部品メーカーの一つである東海理化様をお招きし、AI時代のソフトウェア開発における品質・保守性の確保と開発効率向上に向けた取り組みをご紹介いただきます。あわせて、静的解析やソフトウェア構造分析を活用した、AI駆動開発の実現に向けた考え方と取り組みについても解説いただきます。

テクマトリックスからは、生成AIを活用した開発を支えるソリューションとして、次の4つをご紹介します。

• 構造・依存関係を踏まえたコンテキスト整備と、AIによる修正案の最適化(Understand・Lattix)
• AI生成コードの品質担保とAIによる自律的なコード修正(C/C++test)
• AIコードを継続的に検証するCI基盤(開発基盤ソリューション)
• データを活用した開発状況と品質の変化の継続的な可視化(Quomiru)

「生成AIで作れる」だけでなく、「生成AI時代でも品質・保守性を維持・改善し続けられる」開発体制を実現するための、実践的なアプローチをお届けします。

＜開催形式＞
オフライン(会場：TKPガーデンシティPREMIUM横浜ランドマークタワー)とオンライン(Zoom)のハイブリット形式です。オフライン会場では、ご参加者の皆さま、弊社技術・営業メンバーとの交流会を予定しています。講演内容に関するご質問や、日頃の開発課題について気軽にご相談いただける機会です。ぜひ会場でのご参加をご検討ください。
みなさまのご参加を心よりお待ちしております。

※内容は、変更する場合がございます。あらかじめご了承ください。アジェンダはこちらでご確認いただけます。