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プロジェクトの背景
自動車業界は「100年に一度の大変革期」とも称される CASE（Connected：コネクテッド／Autonomous：自動運転／Shared：シェアリング／Electric：電動化）の潮流の只中にあり、車両を構成するソフトウェアの規模は指数関数的に拡大を続けています。特に車載エレクトロニクス（カーエレ）分野においては、ADAS・自動運転制御・車載インフォテインメント・電動化制御などの機能追加が急速に進展し、開発すべきコード量とその複雑性は過去とは比較にならないレベルに達しています。
こうした状況のもと、中国系新興メーカーやテック企業出身の海外プレーヤーの台頭により、価格・開発スピードの両面で従来型の日系開発体制の競争力低下が顕在化し始めていました。今回ご支援したクライアント企業様は、国内でも屈指の規模を誇るカーエレクトロニクス製品を展開する大手メーカー様であり、複数の車載製品ラインを横断的に開発する事業部を持たれています。同事業部では、次世代製品の開発競争を勝ち抜くべく、開発生産性の抜本的な引き上げが急務となっていました。
クライアントが抱える課題
クライアント企業様の車載エレクトロニクス（カーエレ）事業部では、以下のような課題を抱えていらっしゃいました。
- 従来型の設計〜開発〜テストの人海戦術に依存しており、開発コストが年々高止まりする傾向にあった
- 中国系OEMを含む新興海外メーカーとの価格・スピード競争を勝ち抜くには、開発生産性を短期間で3倍程度に引き上げる必要があった
- AI活用の必要性は現場でも認識されていたものの、どの工程・どの成果物にAIを適用すれば投資対効果が最大化するのかを判断する基準がなかった
- 試験的に個別ツールを導入するだけでは、事業部全体としての生産性改善につながらず、経営層への説明も困難な状況であった
このような課題に対しては、「感覚的にAIを導入する」のではなく、「投資対効果を定量的に説明でき、複数事業部で再現性のある形で展開できるAI駆動開発体制」を構築することが求められていました。
弊社が提供したソリューション
弊社では、単なるAIツールの導入支援ではなく、AI駆動開発を「事業部全体で継続的に生産性向上に寄与する仕組み」に昇華させることを目的とし、以下のステップでご支援を行いました。
- 現状プロセスの見える化
まず、設計・開発・テストの各工程で作成される成果物のフォーマットと、実際にかかっている工数を丁寧に棚卸しいたしました。これによって、AI適用の前提となる「各工程の入出力仕様」を明文化し、後の工程で AI に何を任せうるかを議論するための共通言語を整備しました。 - AI適用対象の優先度付け
洗い出した工程・成果物を「作業の反復性」「仕様の明確さ」「成果物の再利用性」の3軸で評価し、AI化により効果の大きい作業と、逆に AI 化しても効果が薄い作業を明確化しました。これにより、限られたリソースをどこに投入すべきかを、経営層にも説明可能な形で提示することができました。 - GitHub Copilotを核としたAI駆動開発プロセスの設計
既存の設計書テンプレートを Copilot が理解しやすい形に再構成した上で、コーディング規約・レビュー観点・単体テスト観点といった各種の暗黙知を、Copilot 向けのプロンプト戦略として明文化しました。これによって、Copilot の出力品質が個々のエンジニアのスキルに依存するのではなく、体系化された仕組みに支えられる形を実現いたしました。 - 複数事業部横断でのPoC実行
単一チームに閉じない PoC とし、複数の車載製品ラインをまたぐ形で AI 駆動開発を主導いたしました。この過程で、対象製品領域による適用効果の差や、既存ドキュメント品質による効果の差などを丁寧に検証し、AI 駆動開発の再現性・横展開可能性を実証いたしました。
適用による効果
本プロジェクトの結果として、以下のような効果を得ることができました。
- 設計〜開発〜単体テスト工程において、人手作業と同等品質の成果物を約 1/5 の期間・工数で作成できることを実証いたしました。これは、事業部全体で掲げていた生産性目標である「3倍化」を大きく上回る成果となっています。
- 「AI にどこまで任せるか」「どこは人間が判断すべきか」の判断基準がドキュメント化されたことで、開発現場が Copilot を単なる補助ツールではなく、「体系化された自分たちのアシスタント」として使いこなせる状態を実現いたしました。
- 複数事業部で再現性を確認できたことで、経営層に対する全社展開の意思決定が加速し、AI 駆動開発を戦略投資として位置付けるための土台を整えることができました。
- プロセス整備の副産物として、これまで暗黙知になっていた設計・レビュー観点が明文化されたことで、新人エンジニアのキャッチアップスピード向上や、外部パートナー企業との協業品質の底上げにも寄与しています。
