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株式会社ブリッジ

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AI開発サービス AI SERVICES

AI開発サービス詳細

AI開発は、従来のシステム開発とは根本的に異なります。
AI利用に制約のないお客様であれば、ブリッジのAI開発により従来とは次元の違う品質とスピードを実現できます。以下は、AI開発を採用した場合に得られる具体的なメリットです。

AI開発で変わること——従来の開発との違い

1. 設計書の品質が圧倒的に違う

AIが設計段階から参加することで、人では見落としがちな観点も漏れなく網羅した設計書を作成。考慮漏れや矛盾を設計段階で検出し、手戻りを大幅に削減します。

2. テストの網羅性が飛躍的に向上

AIが正常系・異常系・境界値・セキュリティなど、人が考え忘れるパターンまで自動でテストケースを生成。テスト漏れによる本番障害のリスクを大幅に削減します。

3. コーディングスピードが桁違い——その分、レビューに時間をかける

AIがコードの大部分を生成するため、実装スピードは従来の数倍に。しかしブリッジでは、速くなった分をレビューの品質向上に充てます。AIによるコードレビューでバグ・セキュリティリスク・パフォーマンス問題を検出した後、さらにエンジニアが目視でレビュー。AI任せにしない「AI × 人」のダブルチェック体制で、スピードと品質を両立しています。

4. ドキュメントが常に最新

コードの変更に合わせてAIがドキュメントを自動更新。「ドキュメントと実装が乖離している」という従来の開発でよくある問題が発生しません。

5. リファクタリングを恐れない

AIがコード全体の影響範囲を瞬時に分析するため、大規模なリファクタリングも安全に実行可能。技術的負債を溜めずに、常にクリーンなコードベースを維持できます。

6. 属人化しない

AIがコードの意図や設計思想を理解しているため、特定のエンジニアに依存しない開発体制が実現。担当者が変わっても品質を維持できます。

7. 仕様書のないシステムでも改修・作り替えができる

「仕様書がなくて手が出せない」——そんなレガシーシステムでも、AIが既存のコードを読み解き、仕様を逆生成。仕様書が失われたアプリの改修や作り替えを安全に進められます。

8. 多言語・多技術への対応力

AIはあらゆるプログラミング言語・フレームワークに精通。技術選定の幅が広がり、最適な技術スタックを柔軟に採用できます。

9. セキュリティ対策が標準装備

AIがOWASP Top 10などのセキュリティ基準に基づき、開発段階からセキュリティリスクを自動検出・修正。後付けではない、最初から安全なシステムを構築します。

ブリッジのAI開発で活用している技術

ブリッジでは、以下の生成AI・LLMを案件に応じて使い分けながら開発を行っています。

利用しているAI技術:

  • GitHub Copilot（Business / Enterprise） — 開発部門向けAIペアプログラミング。IP補償・コード非学習契約によりエンタープライズでも安心して導入可能
  • Anthropic Claude シリーズ — 高精度な文章理解・コード生成、大規模なコードベースの分析に活用
  • Google Gemini シリーズ — マルチモーダル対応、画像・動画を含む処理に活用
  • OpenAI GPT シリーズ — 幅広い汎用タスク、既存システムとの連携に活用
  • オープンソースLLM（Llama、Mistral、Qwen-VL等） — お客様環境内で完結するオンプレミス運用、画像判定に活用

開発プロセスでのAI活用（すべてのシステム開発で実施）:

  • コード生成・レビューの自動化
  • ドキュメント自動生成・レビュー支援
  • メール・議事録の自動作成
  • 社内ナレッジの検索・要約システム（RAG）

AIを組み込んだシステムの開発実績:

  • 写真のAI判定・選定（施工管理、旅行、商品画像など、ルールに基づく自動チェック）
  • AI顔認証による入退室管理システム
  • AIを活用したデジタルサイネージシステム

AIチャットボット開発

社内外の問い合わせ対応を自動化するチャットボットを開発します。

特徴:

  • 社内FAQや業務マニュアルを学習させた高精度な回答
  • 既存の社内システム（Teams、Slack等）との連携
  • 回答できない質問は有人対応へスムーズにエスカレーション
  • 利用状況の分析ダッシュボード

データ分析・AI予測

SQLやBIツールの専門知識がなくても、AIエージェントに自然言語で質問するだけで業務データを収集・分析できるシステムを構築します。BigQueryなどのデータ基盤にAIエージェントを直接接続し、誰でもデータを活用できる環境を実現します。

できること:

  • 自然言語でのデータ検索・集計（「先月の売上トップ10は？」と聞くだけ）
  • AIエージェント × BigQuery等の直接連携
  • 売上予測・需要予測
  • 異常検知・品質管理
  • 顧客分析・レコメンデーション

AI × クラウド・セキュリティ基盤構築

AIを安定的に運用するためのクラウド基盤構築に加え、AIを活用したセキュリティ基盤も構築します。

クラウド基盤:

  • Microsoft Azure CSPパートナーとしての豊富な実績
  • Azure OpenAI Service / Azure AI の構築・運用
  • AWS SageMaker / Bedrock にも対応

AI × セキュリティの実績:

  • Microsoft 365（E3 / E5等）、Microsoft Defender（for Endpoint / for Cloud等）、Microsoft Sentinel の導入・運用
  • Sentinel単体のAI分析だけに頼らず、複数のAIで多角的に脅威を分析するマルチAI体制を構築
  • ランサムウェア等の危険なインシデントに対し、Sentinelでは見逃しうる脅威も独自のAI分析で検知・解析
  • セキュリティアラートの優先度をAIが自動判定し、対応スピードを向上

レガシーシステムのAIによる再生

「仕様書が残っていない」「作った人がもういない」「改修できる人材がいない」——そんな社内でメンテナンスできなくなったシステムを、AIの力で蘇らせます。

こんなシステム、ありませんか？

  • 何十年も前に作られ、当時の担当者が退職してしまった基幹システム
  • ドキュメントが失われ、ソースコードだけが残っているアプリケーション
  • 古い言語（COBOL、VB6、Delphi、Classic ASP 等）で書かれ、扱える人材が減っている
  • 動いてはいるが、誰も中身を理解できず、ちょっとした変更にも踏み出せない

ブリッジのアプローチ

  • AIが既存コードを解析し、仕様書・設計書を逆生成
  • 業務ロジックを抽出し、現代の言語・アーキテクチャへ段階的に移行
  • 動作を変えずに内部だけを刷新する「塩漬けからの脱却」プランもご提案
  • 最新技術で書き直した後も、AIによる継続メンテ体制を構築

成果のイメージ

  • 誰も触れなかったシステムが再び改修・拡張できる状態に
  • 属人化していた業務知識がドキュメントとして残る
  • 新しい要件にも対応できる柔軟なシステムへ生まれ変わる

「捨てるしかないと思っていたシステムが、まだ使える資産に変わる」——AI時代だからこそ可能になった、レガシー資産の再生をお手伝いします。

既存システムへのAI組込

現在お使いのシステムにAI機能を追加します。

アプローチ:

  1. 現行システムの分析とAI適用箇所の特定
  2. API連携またはモジュール追加による最小限の改修
  3. 段階的な導入でリスクを最小化
  4. 導入後の効果測定と改善

AI開発の進め方

ブリッジのAI開発は、お客様との対話を大切にしながら小さく始めて、確認しながら進めるスタイルです。

  1. 要件ヒアリング — 実現したい機能やシステムの課題をお聞きします
  2. 技術選定 — 要件に最適なAI技術・アーキテクチャを選定します
  3. プロトタイプ開発 — 小規模な動くものを素早く作り、方向性を確認します
  4. 本格開発 — AIを活用した高品質・高速な開発サイクルで構築します
  5. テスト・レビュー — AI × 人のダブルチェックで品質を担保します
  6. 納品・運用支援 — 導入後の改善・AI技術のアップデートにも対応します

※ AIの導入自体からお考えの方はAI導入支援をご覧ください。

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AI開発に関するご相談は、お気軽にお問い合わせください。