レガシーコードの属人化を解消。ドキュメント作成を短縮し、AI活用で運用保守を大幅に効率化

インタビュー担当者

課題

• 大規模な品質保証部門を支えるシステムをごく少数の体制で運営。開発・保守を担えるエンジニアが限られており、リソース不足が課題となっていた。

• 過去に構築されたシステムは設計書が存在せず、障害発生時の原因特定に多大な時間を要し、現場業務に影響を及ぼすリスクを抱えていた。

導入効果

• AIの活用により、複雑なプログラムの全体像を把握できる設計書を5〜10分程度で出力。内容確認と追加指示の反復により、引継ぎ不十分なシステムも短時間で把握可能に。

• エラーログとソースコードのAI分析により、復旧までのリードタイムを最小限に抑え、業務継続性を向上。

• 多忙なメンバーに代わり、まずAIに質問できる環境が整ったことで、調査時間と心理的ストレスを大幅に削減。

今後の展望

• ITエンジニアと非ITエンジニアの知見を融合し、役割の垣根を越えた柔軟で持続的な協業体制の強化を目指す。

• 人は現場ユーザーの要望把握や改善提案に注力。システムの構築から運用に至るプロセスをAIが支援しつつ、最終確認と品質担保は人が行う体制を構築。

導入の経緯と課題

― Jiteraを知ったきっかけと、導入に向けて検討を始めた経緯を教えてください。

中澤様： きっかけは2025年年初の展示会でした。AIツールを調べていた際にJiteraの方とお話しする機会があり、自分たちの課題を解決できるサービスだと感じました。約半年の検討を経て導入に至りました。

― 導入前、どのような課題を抱えていましたか？

中澤様： 大規模な品質保証部門を支えるシステムをごく少数の体制で運営していましたが、実際に手を動かして開発・保守を担えるエンジニアが限られており、リソース不足の状態にありました。

『Jitera』を選んだ理由

― なぜ他社のAIツールではなく、Jiteraを選んでいただいたのでしょうか？

中澤様： 理由は大きく2つあります。
1つ目は、すでに他社での確かな導入実績があったことです。私たちの組織でも上層部から「AIを活用していこう」という方針が出ていたため、すでに実績があるという点は非常に大きな安心材料でしたし、社内説明もスムーズでした。

2つ目は、「リポジトリ全体を読み込める」という機能です。導入を検討していた当時、社内で把握している他のAIツールにはそのような機能がなく、そこがJiteraの大きな差別化ポイントになりました。現在は他のAIツールと組み合わせて活用していますが、Jiteraはセキュリティ面での安心感が強く、企業として最初にAI活用の足がかりを作る「AI導入の第一歩」として非常に適していると感じています。

導入の流れと活用状況

―― 実際にJiteraを導入されてから、どのような業務やプロジェクトで活用されていますか？

マシュー様： 主に、ドキュメントが存在しない既存プログラムのリバースエンジニアリングに活用しています。従来は、開発担当者の契約終了によりコードのみが残存し、内容の把握が困難な状況でしたが、Jiteraを活用することで、プログラムの機能を迅速に理解できるようになりました。

―― 運用保守の面でも活用されていると伺いました。

中澤様： はい。トラブル対応における「壁打ち」相手としても重宝しています。システムエラーが発生した際、これまではログを見てソースコードを目視で追うしかありませんでした。しかしJitera導入後は、エラー内容と該当のソースコード（リポジトリ）を渡して「こういうエラーが出たんですが、何が原因ですか？」と会話を往復させるようにしました。原因の特定や仮説立てをAIがピンポイントで「この辺りに原因がありそうです」と出してくれるので、エラー原因を探しに行く工数が劇的に削減されました。

導入後の効果

―― 導入後、定量的・定性的な効果はどのように表れましたか？

中澤様： 最も大きな効果は時間削減です。ドキュメント作成においては、従来は手作業で数時間を要していましたが、AIを活用することで短時間でたたき台を作成できるようになりました。その後、人が内容確認・追加指示を行うことで、精度を高めながら効率的にドキュメントを整備できています。

また、システム停止時間の削減も重要な成果です。工場や現場の稼働に直結するため、システム停止は大きなリスクとなります。現在は、エラーログやソースコードの分析にAIを活用することで、原因特定や対応の初動が早まり、復旧までの時間を短縮できています。

―― 心理的な変化などはありましたか？

中澤様： 心理的な負担は大きく軽減されました。これまでは、不明点があっても「誰に聞けばよいかわからない」「多忙なメンバーに何度も質問することへの遠慮」といった心理的ハードルがありました。しかし現在は、まずAIに質問することで一定の手掛かりを得られるようになり、人に質問する回数を抑えつつ調査を進めることが可能となりました。

マシュー様： サポート体制も非常に充実していました。AIツールは海外製のものが多い中で、日本企業のカスタマーサクセス担当者と日本語で十分に相談でき、課題に対して的確に回答や提案を受けられる点は、大きな安心感につながりました。

今後の活用について

―― 最後に、今後のAI活用やJiteraへの期待について教えてください。

中澤様： 現在、IT知識を持つエンジニアと、開発・製造部門出身で業務知識を豊富に持つ非ITエンジニアでグループを運営しています。AIの活用により、非ITエンジニアが持つ現場知見とITエンジニアの技術力を融合し、役割の垣根を越えて協業できる体制を強化していきます。

今後は、人が現場ユーザーの要望を的確に把握し、現場確認を通じて業務の効率化や改善余地のある領域を特定・提案する役割により一層注力していきます。そのうえで、システムの構築から運用に至るまでのプロセスについては、AIの支援を前提とした体制のさらなる強化を図ります。なお、最終的な判断と品質担保は引き続き人が担います。

また、これまでは開発の下流工程における活用が中心でしたが、今後は上流の設計段階からAIと対話しながら設計書を作成するなど、より高度な活用を目指します。AIを設計のパートナーとして位置付け、人の知見と組み合わせることで、より質の高いシステム開発につなげていきたいと考えています。

―― 最後に、導入を検討している企業へのメッセージをお願いします。

中澤様： AI導入の第一歩として、Jiteraは有効な選択肢です。セキュリティ面が重視された設計となっており、企業への導入ハードルを越えやすい点に加え、「組織の知見」をAIが共有・活用できる環境が整うことで、運用面においても安心感があります。特に、限られた人数でシステム開発・運用を担うチームにとっては、AIを活用することで属人化のリスクを低減し、業務の効率化と安定化を図る大きな価値があります。

― 本日は貴重なお時間をいただき、ありがとうございました。