工程別AI環境開発の導入提案

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1. 社内提案 2026年10月 工程別AI開発環境の 導入提案 決済・交通インフラ系の受託案件で、 AIを安全に、工程費の数％で使う 真矢昇陽
2. 結論 AI費用は工程費の数％で、閉域で安全に使える 3〜7% 375万円 −150万円 工程の人件費に対するAI費用 最も重い実装工程でも この規模 全工程を連続受注した場合 この割合だけ作業が効率化すれ ば元が取れます。 15名×4か月。初期構築とツール 利用料を含みます。 2 ・ 金額は2026年10月時点の公開価格による試算（1ドル＝150円、人月120万円） 環境を工程間で使い回せるため、 総額が下がります。
3. 背景 AI活用が現場で止まる3つの理由    費用を説明できない 情報漏えいが不安 責任の所在が曖昧 全員分×全期間で見積もると金額が ふくらみ、検討段階で止まる。 個人情報や金額を扱う案件で、入力 がどこへ行くか説明できない。 AIが書いた成果物の品質を誰がどう 保証するか決まっていない。 本提案は、この3つにそれぞれ答えを用意しています。 3
4. 構成 AIへの入口はゲートウェイ1本、通信は閉域のみ AWS 東京リージョン（閉域） 開発者端末 発注者のセ キュア環境 AIゲート ウェイ 認証と利用記録 Bedrock Guardrails 個人情報 をマスク PrivateLink ネットに 出さない Bedrock （Claude） 学習に使 われない 全件を監査ログに保存 個人アカウントは禁止 ソースはGitHubで管理 プロンプトと応答をS3に改ざん防止で 保存し、誰が何を入力したか追える。 使えるのは法人契約のBedrockとCopilot Businessだけに限定する。 GitHub Enterprise CloudにSSOで接続し、 ブランチ保護で承認を強制する。 4
5. 工程ごとの使い方 AIの出力は下書き、承認するのは必ず人間 工程 AIにさせること 人間の関門 要件定義 議事録から要件一覧と矛盾点を作る 業務担当者が確認して合意 設計 設計書のたたき台と要件対応表 設計レビューをPRで実施 実装・単体テスト 周辺機能の実装と境界値テストの生成 金額計算は人が書き、2名承認 結合・総合テスト テストシナリオ表と合成データの作成 本番データは使わない 運用保守 マスク済みログの分析とコード読解 本番変更は既存の手順を通す 金額計算・残高・精算のように、間違えるとお金が動く処理はAIを補助にとどめ、レビューとテストを厚くします。 5
6. 見積 どの工程も、人件費の3〜7%で収まる 工程 体制 月額 初期構築 合計 工程費比 要件定義 4名×2か月 4.4万円 60万円 68.8万円 7.2% 設計 6名×3か月 9.7万円 60万円 89.1万円 4.1% 実装・単体テスト 15名×4か月 48.8万円 180万円 375.3万円 5.2% 結合・総合テスト 8名×3か月 13.4万円 60万円 100.1万円 3.5% 運用保守 3名×12か月 6.4万円 60万円 136.9万円 3.2% 工程費比＝AI費用÷その工程の人件費。この割合の作業効率化で元が取れます。コードを書かない工程では、CopilotとGitHubの セキュリティ機能を契約しません。 6 ・ 1ドル＝150円、人月120万円、端末は発注者環境を利用。Bedrock、GitHub各社の2026年10月時点の公開価格
7. 費用の下げ方 費用の大半は初期構築、使い回せば下がる 総額に占める初期構築の割合 工程ごとに別々に受注 要件定義 87% 設計 67% 770万円 初期構築 3.5人月 結合・総合 60% 実装・単テ 48% 運用保守 44% 全工程を連続して受注 620万円 （−150万円） 初期構築 2.25人月 7 ・ ほかに、端末は発注者のものを使う、チャット用途は小型モデルにする、予算上限を設定する、で下げられます
8. セキュリティ 主なリスクには、仕組みで対策する リスク 重要度 対策 個人情報がAIに渡る 高 Guardrailsでマスク。本番データは持ち込まない 入力が学習に使われる 高 法人契約のサービスのみ許可 AI生成コードの脆弱性 高 CodeQLを必須チェックにし、コアは2名承認 鍵・パスワードの混入 中 Secret Protectionでpush時に阻止 エージェントの誤操作 中 開発環境だけで実行し、本番権限を持たせない 入力内容を追えない 中 全件をS3に改ざん防止で保存 社内ポリシーは、国のAI事業者ガイドラインと、決済系ではFISC安全対策基準に照らして作ります。 8
9. 受託での注意 発注者の承諾を取り、費用は分けて見せる 書面承諾を先に取る 見積書では経費として分ける 使う工程、入力してよいデータ、利用サービスと保存場所を 契約書か覚書に明記する。承諾前にAI前提の見積は出さない。 「AI開発環境構築費（一式）」と「利用料（月額）」を 分けて載せる。人月単価に混ぜると、効率化分の値引き を求められやすい。 9 品質責任は受注側に残る 前工程の成果物を整える AIが書いたコードでも契約不適合責任は当社が負う。削 るのは作る工数で、確かめる工数は削らない。 設計書がWordやExcelだとAIが読みにくい。受け入れ時の Markdown化（数人日）を見積に入れる。
10. 進め方 まず1チーム・1工程で試し、数字で判断する STEP 1 STEP 2 STEP 3 パイロット 効果測定 標準化 1チームの要件定義か設計工程で2〜3 か月試す。 工数、レビュー指摘数、情報事故ゼロ を確認する。 見積テンプレートと契約条項にして、 他案件へ広げる。 判断していただきたいこと パイロットの実施と予算 約70〜90万円（要件定義または設計の1工程分）、および対象案件の選定 10