AIを使った開発の実績

近年ますますの発達を遂げ、私たちの生活の一部にもなりつつあるAI。
自社開発チームUniQooOneでも、数年前よりAIを開発に取り入れはじめ、AI活用の実績やノウハウを積み上げています。
具体的にどのような開発製品・工程で取り入れたのか、また、どんなAI・モデルを活用しているのか、簡単にご紹介したうえで、AIと開発を進めるうえでの留意点や気づきを、デモ開発をもとに説明します。

開発の工程でAIを活用した事例

設計や実装、レビューなど、エンジニアの開発業務のサポートのためにAIを取り入れた事例をご紹介します。

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プロジェクト名	概要	使用AI/モデル	役割
名刺アプリ（自社開発）	名刺情報を管理するアプリの開発	Agent: GitHub Copilot / Model: Claude・GPT・Gemini	AI支援を活用した実装・テスト作成・コードレビュー・設計/仕様書作成
経費精算アプリ（自社開発）	経費精算システムの開発	Agent: GitHub Copilot / Model: Claude・GPT・Gemini	Figma設計をもとにMCP連携(※)で画面実装、MCP連携で一部API設計、実装、コードレビュー
旅行会社予約サイト（受託開発）	旅行会社の予約サイトにおけるマーケティング施策の開発および保守・改善	Agent: GitHub Copilot / Model: Claude・GPT・Gemini	既存コード解析・設計・実装・テスト生成・コードレビュー・バグ修正

※MCP: AIと外部ツールを連携するための仕組み

開発製品にAIを組み込んでいる事例

システムやアプリ自体にAIを組み込み、検索や読みとりの機能を持たせている事例を紹介します。

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プロジェクト名	概要	処理の流れ	データソース	使用技術スタック	役割
社内ドキュメント検索アプリ（自社開発）	社内ドキュメントを検索して回答できるアプリの開発（RAG）	AWS Knowledge Bases を使った検索連携	社内ドキュメント	AWS Knowledge Bases / Amazon Nova	要件整理・設計・実装・検証
名刺アプリ（自社開発）	名刺画像の読み取り・情報抽出機能の開発（画像読み込み）	Amazon Bedrock を用いた画像解析構成	名刺画像	Amazon Bedrock / Claude	要件整理・設計・実装・検証
経費精算アプリ（自社開発）	レシート画像の読み取り・情報抽出機能の開発（画像読み込み）	Amazon Bedrock を用いた画像解析構成	レシート画像	Amazon Bedrock / Amazon Nova	要件整理・設計・実装・検証
旅行会社予約サイト（受託開発）	修正チケットを自動作成し、チケット内容を基に修正まで行う仕組みを構築	タスク管理システムの詳細取得 → Amazon Bedrock（Amazon Nova）で解析 → GitHub Issue自動作成 → GitHub Copilotで修正対応	タスク（チケット）管理システム	AWS Lambda / Amazon Bedrock / Amazon Nova / GitHub Issues / GitHub Copilot	要件整理・設計・Lambda実装・解析ロジック設計・Issue連携実装・検証

※RAG: 社内資料などを検索して,その内容を使ってAIが回答する仕組み
※Amazon Bedrock: AWS上で生成AIモデルを利用するためのサービス
※GitHub Issues: 改修内容を管理するためのチケット

AIエージェントを組み込んだ開発プロセスのデモの紹介

UniQooOneチームが行ったAIエージェントによる開発のデモを一部ご紹介します。

実際の開発工程にいくつかAIエージェントによる生成を組み込み、精度を測ったうえで改善点を検討しました。

Demo１.要件定義の作成

エンジニアが作成した要求事項をもとに、AIに要件定義書を作成してもらいます。

＜用意するもの＞

・要求事項ファイル
⇒今回の開発でほしい機能などを記したマークダウンファイル（左画像参照）

・共通指示ファイル
⇒プロジェクトの概要、参照すべきドキュメントや、コーディングルール、頻繁に使うコマンドなどを書いて　おくファイル。これをAIに渡しておくことで、プロンプトのたびにいちいち指示をする必要が無くなります。作成してほしい要件定義のフォーマットなども指示できます。（右画像参照）