組織改革から開発効率向上まで！ - 成功事例から見えたAI活用のポイント - / 20251016 Tetsuharu Kokaki

2025/10/16　日経クロステックNEXT 東京 2025
https://events.nikkeibp.co.jp/xtechnext/2025tky/

株式会社SHIFT
AIサービス部 AIサービスグループ グループ長
幸加木哲治

Transcript

1. 組織改革から開発効率向上まで！ - 成功事例から見えたAI活用のポイント - 株式会社SHIFT AIサービス部 幸加木 哲治
2. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織改革から開発効率向上まで AI活用のポイントを 以下3つにてご紹介します。 ✓ 組織全体のAI活用支援 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション 1 発表のポイント
3. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 自己紹介 2 ✓ 幸加木 哲治（こうかき てつはる） ✓ 株式会社SHIFT AIサービス部 AIサービスグループ ✓ グループ長 【Summary】 大手事務機器メーカーにて、セキュリティ技術含む戦略・企画・統制のスペシャリストおよびマネージャーとして 約20年間従事 SHIFTにて多業種に渡るセキュリティコンサルティング・セキュリティ運用業務支援等を実施した後、 AIサービスの外販部隊を率いる 【Capability】 - 生成AIによる業務および開発効率化支援 - 業務プロセス改善コンサルティング - セキュリティコンサルティング・SOC／CSIRT運用業務支援 - 商品企画・クラウド開発および運用、品質保証プロセス
4. SHIFTのご紹介 - SHIFTとは - - SHIFTのAIソリューション -
5. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 4 テストの会社だよね
6. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 5 テストの会社だよね 品質保証も頑張ってるよね
7. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 会社概要 6 株式会社SHIFT 2025年８月期 第３四半期決算説明会 資料より
8. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事業の変遷 いまではDXの総合サービスを提供し、現在累計3,200超の顧客へ 始まりは「ソフトウェアテスト」 2009年 市場をブルーオーシャンとして捉え成長 出所：SHIFT. 統合報告書 2022. 2023年4月20日, 20p. ｺﾝｻﾙﾃｨﾝｸﾞ DX セキュリティ モダナイ 品質保証 基幹・ERP Agile AI 人事ｺﾝｻﾙ PMO 7 ソフトウェア開発産業の市場規模は 約16.5兆円 ※ソフトウェアテスト業務は全開発工程の33.8％と想定（ソフトウェア開発データ白書 2018‒2019） ※経済産業省 2021年情報通信業基本調査（2020年度実績）（ソフトウェア開発に 関連する業界の売上高合計より算定） ※検証工程を専業とする国内企業の売上高規模による推定
9. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 8 メディアでも名前聞くようになったよね？
10. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 9 メディアでも名前聞くようになったよね？ 日経の記事によく取り上げられているよね
11. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 【外部評価】 日経ビジネス（2025年4月14日合）特集掲載 10 出典：SHIFT 2025年8月期第3四半期決算説明会資料 https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS95685/f1173a2d/1d7e/4f91/a64a/04d1707cb6f7/20250710112037624s.pdf
12. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 11 出典：SHIFTのサービス力 https://www.shiftinc.jp/service_corp/service/
13. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 12
14. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 13 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを標準化
15. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIの取り組み 14 AI技術は日進月歩。膨大に蓄積された「データベース」が他社にない強み ※1 FY2022-FY2024の累計 ※2上場以降FY2024までの累計 データベース（独自データベース） AI 技術 営業 デリバリ 人事 コーポレート AIプラット フォーム /基盤 大規模 言語モデル (GPT/Claude/ Gemini等) 顧客リード数 15万人 顧客社数 3,367社 検証済製品 3,914件 CAT検定受験 12万人 不具合検出数 199万件 年間求職者数 14万人/年 人事データ （一人に対して） 450属性 エンジニアDB 27万人 統合DB で一括管理 M&Aソーシング 累計※1 777件 IR面談数 累計※2 2,611件 顧客CSデータ 7,503件 同時通訳 AI 資料英訳 AI レジュメ判定 AI 従業員 メンターAI RFP要件 自動抽出 テスト設計 AI化 議事録 解析AI 商談ロープレ AI評価 活用 内製 独自に蓄積 徹底的なデータ×AI技術の活用
16. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 15 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを標準化
17. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 16
18. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 17 その他、AIに関連したDX支援を幅広に実施しています Ex）営業部向け／人事部向けソリューションをシステムインテグレート ※ その他部門向けAIソリューションも対応可能 Ex）SES、AIシステム運用支援
19. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 18 その他、AIに関連したDX支援を幅広に実施しています Ex）営業部向け／人事部向けソリューションをシステムインテグレート ※ その他部門向けAIソリューションも対応可能 Ex）SES、AIシステム運用支援
20. 生成AI 360° ～社内活用率を半年間で3倍にした実践ノウハウ～ 組織全体のAI活用支援 ✓ 組織全体のAI活用支援「生成AI 360°」 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション
21. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AI導入から活用までの実践と成果 20 活用率 23% 活用率 76% 単なるツール提供にとどまらない SHIFT社内で成功したメソッド 生成AI 360° 独自生成AIツールの社内活用率を 半年間で当初の 3倍以上まで成長 直近※では、 活用率 91 ％ 月間利用者数4.5万人 月間2,200万円削減効果（推計） ※ FY25 第3四半期決算
22. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 本日ご紹介する事例 21 単なるツール提供にとどまらない SHIFT社内で成功したメソッド 生成AI 360° ができるまでの紆余曲折を お話します。
23. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 世の中の動向 - 企業の生成AI導入による効果 22 4.0% 33.1% 36.1% 26.8% 期待を大きく超える効果あり 概ね想定通りの効果あり 期待値には至っていないが一定の効果あり 期待した効果は得られていない 出典：JUAS 企業 IT 動向調査 2025 図表9-3-10 「言語系生成 AI」導入の効果（想定との比較） https://juas.or.jp/cms/media/2025/04/JUAS_IT2025.pdf (n=396) 62.9%が期待外れ 生成AIを導入しても 想定通りの効果が出ていない企業が過半数を占める
24. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 世の中の動向 - 企業の生成AI活用における課題 23 23 3% 1% 3% 4% 0% 4% 10% 6% 16% 26% 27% 1% 4% 6% 5% 7% 8% 10% 14% 13% 12% 22% 1% 6% 7% 6% 13% 7% 11% 13% 14% 11% 13% その他 何ができるかを知らない 費用対効果を感じられない 国の指針作りが不十分 当てはまるものはない 周囲から理解が得ることが難しい 技術活用のリスクが大きい 取り組みを推進する組織や体制がない 活用のアイデアやユースケースがない ノウハウがなく進め方が分からない 必要なスキルを持った人材がいない （Top3、n=799） 1位 2位 3位 スキル・ノウハウ スキル・ノウハウ スキル・ノウハウ 体制・組織 リスク 体制・組織 その他 リスク リスク リスク その他 必要なスキルを持った人材がいない ノウハウがなく進め方がわからない 活用のアイデアやユースケースがない 出典：pwc _生成AIに関する実態調査2024 春_2024年6月17日_ https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html 生成AIを使いこなせる人材・ノウハウの不足が 課題として顕在化
25. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. はじめSHIFTがトライしたこと：「天才くん」作成の背景 24 ✓ プロンプトが書けない社員でも使えるノープロンプトな生成画面 ✓ ファイル添付や簡単な項目を埋めるだけで迷わずに使える ✓ 業務や部署ごとの課題に応じた目的特化型ツールが量産できる 生成AI活用における課題 ✓ 必要なスキルを持った人材がいない ✓ ノウハウがなく進め方がわからない ✓ 活用のアイデアやユースケースがない 「天才くん」の特長 誰でも迷わず使える生成AIとして 独自のノープロンプト生成AIツール「天才くん」を開発
26. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「天才くん」の仕組み 25 これまで 社内版 ChatGPT 管理画面 (ウラカタさん) プロンプト 作成者 スカウト メール 天才くん 労務問合せ 天才くん 議事要約 天才くん プロンプト 生成結果 社内データの アップロード （RAG機能） プロンプト ユーザー入力 生成結果 ・ ・ ・ 人事 労務 営業 思ったようなアウトプットが 出せないメンバーも・・・ 「天才くん」導入後 ファイルアップロードなど ワンショットで OUTPUTが得られる 生成AIらしいプロンプトを書けるヒトがあらかじめプリセット ワンショットで全社員が活用できるツールへ
27. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. たとえば、「スカウトメールさん」 26 候補者の職歴や経験に合わせて カスタマイズされたスカウト文面案が複数生成される 職務経歴書をアップロードし 文面の長さやトーンを選択 項目を埋めるだけで生成AI・プロンプトを意識せずに活用が可能
28. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. これができると何が嬉しいか？ 27 業務に合わせた欲しい生成AIツールを自ら（個人・組織） 作成できる 企業分析くん 議事要約作成くん パワポ資料作成くん 他にも約 100種類！
29. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 我々がぶつかった壁 28 単なるツール提供だと “生成AI当たり前”の価値観が 組織に定着しない という事実
30. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「天才くん」導入当初の社内活用状況 29 活用率 23% 2024年7月 2024年9月 12.6% 4.7% 6.4% 6.7% 7.1% 24.7% 37.9% その他 思い通りの結果にならないから プロンプトの書き方がわからないから できることに限りがあるから 自分でやった方が早いから 使い方がわからないから 自分の業務に関係ないから 自分の業務に関係ないから 使い方がわからないから 活用しない理由 「天才くん」 社内リリース 社内リリースから2ヶ月後、社内活用率は23%・・・ 期待とは程遠い結果に 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
31. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織への定着に向けて 30 機会創出として、「天才くん」を導入し、その後 観察～組織知化まで各種施策展開まで全方位型で実施 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
32. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 観察フェーズ 31 施策例 ： ユーザー層の分類 （無関心層、ビギナー、ライトユーザーなど） 作成した天才くんの傾向分類 （フック型、汎用型、ニッチ業務型など） 徹底的な利用ログデータ分析により、 利用ニーズとユーザー層を発見し、施策検討の材料を得て、施策を推進 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
33. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 施策最適化フェーズ 32 施策例 ： • 未利用者向け • 内容：伴走型勉強会 • 対象：プロンプト初心者 • 頻度：隔週開催 • 参加者：30人/回 • 工夫：年始回は「新春 プロンプト初め」と謳い盛り上げ • 利用者向け • 内容：定期コンテンツ配信 • 対象：全天才くん利用者 • 頻度：毎週1回程度 • 工夫：定期配信でも飽きさせないバナー構成 ユーザー層ごとに最適な施策を細かく打つことで、 ユーザーの行動変化を促進する 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
34. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 個別成果創出フェーズ 33 施策例 ： プロンプト エンジニア 5体 100体 2024年9月 人事チーム 人事部内で AI化したいアイデア 94個 17体 2025年2月 目標 完 +プロンプト作成済み 23体 現場に入り込み、部門業務課題とAI活用ノウハウを組み合わせ、 効果に直結する成果を創出する AIチーム 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
35. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織知化フェーズ 34 施策例 ： 社内コンテスト/イベント 社内Teams/コミュニティ 横断的な知見共有で全社ナレッジを増加させ、 AI文化としても根付かせる ー AIセントリックな文化醸成 ー 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5
36. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「生成AI 360°」 とは 35 生成AI活用・定着の成功メソッドをパッケージ化したサービス ツール提供のみに留まらず、導入から各種施策まで全方位型でご支援 生成AI 360° 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 生成AI 利用環境提供 ノープロンプト生成AIツール 「天才くん」 ※別ツールでも支援可能 ユーザー分類 KPI ・ガイドライン 設定 研修・勉強会 関心喚起 コンテンツ 適用業務 棚卸 プロンプト 作成支援 社内 コミュニティ コンテスト ／イベント 運 営 支 援 ツ ー ル 1 2 3 4 5
37. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「生成AI 360°」 サービスの特長 36 1. 信頼 2. 安心 3. 柔軟 SHIFTで実際にAI活用率を向上させた実績をもとに 効果のあったノウハウを体系化してご提供 立ち上げ～ゴールまでAI活用の牽引を支援する 継続的なサポート体制 貴社ニーズ・ご予算にあわせて サービス範囲やツールをセミオーダーで対応可能 生成AI 360° 3つの特長
38. ROI 37 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 削減累積 投資累積 ご要望の期間・ゴールに応じて 最適なプランをご提案します 利用者1,000名・平均利用10回/人・月をゴールとし、 Plan3：フルプランで、2,000万円/6ヵ月の投資を行った場合 7ヶ月目には投資費用を回収できる試算 SHIFTなら！
39. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 出典：SHIFT. 2025年8月期 第3四半期 決算説明会資料. 2025年7月10日, 40p. 参考：SHIFTの生成AI活用による効果
40. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織改革のためのAI利活用 39 想定ビジネスケースごとに最適なご提案が可能です 生成AIに触れられるようにしたい ・プロンプトの書き方がわからない ・生成AIを利用したことがない 汎用的に使いこなしたい ・プロンプトを自身で作成、テンプレを自分仕様に ・非定型業務にAIを活用したい 定型業務を効率化したい ・繰り返し行う業務に工数をとられている ・伴走支援を受けながらAIを活用したい ご自身で、または弊社伴走のもと、 固有業務用の新たな「天才くん」を作成して利用 個別の用途に特化した既存の「天才くん」を利用 例：資料サマリ、議事要約作成など 既存の「天才くん」をカスタマイズして利用または、 プロンプトの自由入力が可能な「LibrariAI」を利用 １ 3 2 想定ケース・ユーザー 実証内容 もっと独自の業務を効率化したい ・定型・非定型業務にAIを活用するのに自社 オリジナルでもっとカスタマイズしたい 弊社で実績のあるAIソリューションをベースに 貴社環境に即したシステムインテグレートをご提案 4
41. システム開発での AIエージェント活用 AI駆動開発 ✓ 組織全体のAI活用支援「生成AI 360°」 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション
42. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AI導入から活用までの実践と成果 41 開発工数 24H 開発工数 2H システム開発でのAIエージェント活用にて SHIFT社内で実践した AI駆動開発 Webサイト構築に生成AIを活用し 当初開発工数の 1/12に短縮※ ※ 2025年４月時点
43. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 本日ご紹介する事例 42 会議室検索や社員の健康促進を サポートするWebサイトを、 構想-計画立案-実装-デプロイまで、 最適なAIを活用しながら 作成した流れをお話します。
44. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事例紹介 ー 開発へのAI適用 ー 43 会議室検索や社員の健康促進をサポートするWebサイト
45. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事例紹介 ー 開発へのAI適用 ー 44 エンジニアが生成AIをフル活用 様々なロールの メンバが関わり
46. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 45
47. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 46 専門知識・経験をもつチームメンバーと体制 AIのパフォーマンスを最大限活用 活用ポイント 効果
48. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 47 専門知識・経験をもつチームメンバーと体制 開発の各工程で達成すべき品質の目安や ルールを定めたSHIFT開発標準 AIのパフォーマンスを最大限活用 AIの生成結果精度UP 大規模開発でも品質劣化極小 SHIFT開発標準をAIが読み込み可能な形 へ変換（かつヒューマンリーダブル） アーキテクチャ・ライブラリ・ツール・言語など、 フレームワークを適切に選定できるノウハウ 活用ポイント 効果
49. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 48 専門知識・経験を持つチームメンバーと体制 開発の各工程で達成すべき品質の目安や ルールを定めたSHIFT開発標準 セキュアなAI活用エコシステムの構築 AIのパフォーマンスを最大限活用 AIの生成結果精度UP 大規模開発でも品質劣化極小 モデル学習への流用や流出など のセキュリティリスク対策 SHIFT開発標準をAIが読み込み可能な形 へ変換（かつヒューマンリーダブル） アーキテクチャ・ライブラリ・ツール・言語など、 フレームワークを適切に選定できるノウハウ 最適かつセキュアな運用方法の確立 活用ポイント 効果
50. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発 ー 世の中の動きと課題 ー 49 要件定義 工程 適用 効果 ツール 基本設計～テスト コーディング システムテ スト デプロイ • 要件ヒアリング内容を自動でサマラ イズし、手作業を効率化 • 要件の曖昧性をAIが検出し、追 加の質問を自動生成 • ステークホルダー間の要件の齟齬を 抽出し、情報を一元管理 • アーキテクチャー設計、モジュール 設計、コーディング、テストコードの 作成等 • 基本設計～結合テスト相当まで は指示を出して自働化 • 設計ミスはAIが検出し修正を提 案 • ドキュメントはAIが作成 • コーディングミスも自身で修正 • コードレビューをAIが自動化し、バ グの早期発見を実現 • テストケースの作成と実行をAIが 担当し、テストカバレッジを向上 • コード生成の際、既存のコードベー スとの整合性をAIがチェック • システム切替時のリスクをAIが分 析し、最適なタイミングを提案。 • 運用中の異常検知とアラートをAI がリアルタイムで実施。 • トラブルシューティングの際、AIが過 去のデータを分析して迅速な解決 策を提示。 • Gemini • 各種議事録生成系AI • OpenAI-GPT • Devin • V0 • Cursor • Windsurf • GitHub Copilot • UIPath AI RPA • Salesforce Agentforce ヒアリングの自動サマライズ 曖昧性、要件齟齬の抽出 追加質問の自動生成 基本設計～結合テストまで自働化 ドキュメントの自動生成 設計ミスの自動検出 コードレビューの自働化 コード整合性のチェック テストケースの作成・実行の自働化 リスク分析判定 トラブルシューティングの解決策提示 異常検知・アラート判定 コーディングミスの自動修正 各工程に最適な開発AIエージェントが順次リリース
51. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発 ー 世の中の動きと課題 ー 50 各工程に最適な開発AIエージェントが順次リリース AIサービス開発の開発基準・ルール策定・教育・統制が課題 要件定義 工程 適用 効果 ツール 基本設計～テスト コーディング システムテ スト デプロイ • 要件ヒアリング内容を自動でサマラ イズし、手作業を効率化 • 要件の曖昧性をAIが検出し、追 加の質問を自動生成 • ステークホルダー間の要件の齟齬を 抽出し、情報を一元管理 • アーキテクチャー設計、モジュール 設計、コーディング、テストコードの 作成等 • 基本設計～結合テスト相当まで は指示を出して自働化 • 設計ミスはAIが検出し修正を提 案 • ドキュメントはAIが作成 • コーディングミスも自身で修正 • コードレビューをAIが自動化し、バ グの早期発見を実現 • テストケースの作成と実行をAIが 担当し、テストカバレッジを向上 • コード生成の際、既存のコードベー スとの整合性をAIがチェック • システム切替時のリスクをAIが分 析し、最適なタイミングを提案。 • 運用中の異常検知とアラートをAI がリアルタイムで実施。 • トラブルシューティングの際、AIが過 去のデータを分析して迅速な解決 策を提示。 • Gemini • 各種議事録生成系AI • OpenAI-GPT • Devin • V0 • Cursor • Windsurf • GitHub Copilot • UIPath AI RPA • Salesforce Agentforce ヒアリングの自動サマライズ 曖昧性、要件齟齬の抽出 追加質問の自動生成 基本設計～結合テストまで自働化 ドキュメントの自動生成 設計ミスの自動検出 コードレビューの自働化 コード整合性のチェック テストケースの作成・実行の自働化 リスク分析判定 トラブルシューティングの解決策提示 異常検知・アラート判定 コーディングミスの自動修正 開発基準・ルール策定・教育・統制が必要な部分
52. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー 51 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト
53. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー 52 ※ 法規対応・認証対応 等の監査が 必要なシス テムに限っては必須 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト 新規システム開発（Devin AIを活用した例） 人間 AI そもそも 動くプログラムを作成 保険として 自律で単体テスト 設計書 要件プロンプト 小さくスモールに製造 要件品質 ソースコードレベルまではAI デプロイ 提案 要件 検索 設計品質 プロンプトエンジニアの知識 システムエンジニアの知識 ユースケース品質テスト 要件プロンプトからテスト設計 業務要件 機能要件 インフラ要件 テストエンジニアの知識 非機能テスト テストコード生成 負荷・セキュリティ ① ② ③ ④
54. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー 53 効果を出すためには AIを含めたナレッジ・ガバナンスの展開が必須 ※ 法規対応・認証対応 等の監査が 必要なシス テムに限っては必須 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト 新規システム開発（Devin AIを活用した例） 人間 AI そもそも 動くプログラムを作成 保険として 自律で単体テスト 設計書 要件プロンプト 小さくスモールに製造 要件品質 ソースコードレベルまではAI デプロイ 提案 要件 検索 設計品質 プロンプトエンジニアの知識 システムエンジニアの知識 ユースケース品質テスト 要件プロンプトからテスト設計 業務要件 機能要件 インフラ要件 テストエンジニアの知識 非機能テスト テストコード生成 負荷・セキュリティ ① ② ③ ④
55. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTによるAI駆動開発定着 54 要件 チーム PBI 全体 整理 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 ※ PBI：プロダクトバックログアイテム 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 チーム
56. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTによるAI駆動開発定着 55 要件 チーム 開発 チーム PBI 全体 整理 開発 開発 開発 開発 開発 ユースケース情報＆プロンプトformat＆QA対応 AIエンジニアリング リード CoE チーム PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 開発 PBI 作成 開発 PBI 作成 開発 PBI 作成 ※ PBI：プロダクトバックログアイテム AIエンジニアリングリード・CoEチームが開発に参画し、 AI活用施策を立案し、伴走で推進しながら、AIツール利用を展開
57. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援 56 プロンプトの設計支援 どう聞けば望むコードや設計を出力するかの精度向上 プロンプトの書き方を変えるべきか、基盤モデルや アプリケーションを変更するべきか。お客様に伴走 導入・環境構築支援 お客様環境にてツール・エージェントの初期設定支援 運用支援 実行支援 導入支援 知識体系の整理 AIアウトプットの評価観点 得られたアウトプットがなぜ正しいのか の基準づくり支援 権限と責任の分解 どこまでAIに任せてどこから人間が判断するか の基準づくり支援 横展開活用推進 標準化されたアセットや成功事例の横展開、 定着推進 更新情報の収集と整理 AIエンジニアリングリードによる支援 CoEチームによる支援 ツール・基盤モデルの選定支援 AI基盤モデルやツールの調査等 導入・環境構築支援 環境構築ノウハウのご提供、障害情報の調査
58. レガシーシステムの AIモダナイゼーション モダナイゼーションにおけるAI活用支援 ✓ 組織全体のAI活用支援「生成AI 360°」 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション
59. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2025年の崖 2025年の崖 足かせの理由と企業の課題 老朽化システムがDXの足かせと感じている割合 67％ 出典：DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～ https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html レガシーシステムの老朽化や複雑化がピークを迎える 運用コスト増etcが、競争力低下を招き、DX推進の大きな足かせに
60. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. IT予算配分の現実（後ろ向きのIT投資） 出典：企業IT動向調査報告書 2024年度 2.1.(4)IT予算の配分/JUASより抜粋 https://juas.or.jp/cms/media/2025/01/JUAS_IT2024.pdf 図表2-1-16 年度別 IT予算配分(平均割合) レガシーシステムの存在により、後ろ向きの投資が7割 企業価値向上に向けた「攻めのDX」の加速に踏み切れない
61. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ブラックボックス化の課題 スパゲッティ化したソースコード 肥大化したシステム 属人化した仕様理解 メンテナンスが不十分なドキュメント レガシーな言語 エンジニアの退職 システムの肥大化・ブラックボックス化・複雑化が深刻な課題に 結果として、モダナイゼーションを断念してレガシーシステムの延命へ
62. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ベンダーロックインの課題 ベンダー独自技術をベースとしたシステムを抜け出せない 仕様が可視化されておらず 保守ベンダーの有識者に頼らざるを得ない ベンダーの依存度が高いため 技術面でガラパゴス化に陥りやすい 保守的な提案しかされない （リビルドではなくリライト） ベンダー優位な状態のため コストが高止まりしやすい 他ベンダーの参入障壁が高く、先進的な提案の採用が困難となり、 既存ベンダーの保守的な提案に落ち着く
63. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 投資価値判断の課題 ビジネス価値を得ることの難易度が高い投資に対して躊躇してしまう ブラックボックス化した仕様の解析にかかるコストが不明瞭である 手探りなモダナイゼーション推進に対して 不安がある（コスト増のリスク） 想定する効果が得られないリスクがある 新しいITパートナーの選定に対して不安がある モダナイゼーション成功例が少なく、方法論が確立されていないため消極的 短期でのメリット享受ができないためコスト優先のリライトとなる
64. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 想定するレガシーシステムの類型 ブラックボックス型 スーパーレガシー システム 脱レガシーを図ったが 準レガシーな システム モダンシステムだが 技術負債大システム メインフレーム(z/OS)や COBOL、VB6、Accessなど。 ドキュメントなし、担当不在、動いている けど誰もわからない Java/Spring、 PHP, Oracle等で2000～2010年代の オンプレ基幹や情報系システム クラウド・API化等の“最新風”だ が、設計負債・整備不足の典型。 類型 概要 A B C 割合 20 % 50 % 30 % やりたい人がいない問題以前に そもそも触れない 再構築に踏み切れない 開発速度は落ちているが 優先度が新規開発優先 ペイン レガシーなシステム（基幹か否か問わず）は大きく3つに分類される
65. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 想定するレガシーシステムの類型 レガシーなシステム（基幹か否か問わず）は大きく3つに分類される ブラックボックス型 スーパーレガシー システム 脱レガシーを図ったが 準レガシーな システム モダンシステムだが 技術負債大システム メインフレーム(z/OS)や COBOL、VB6、Accessなど。 ドキュメントなし、担当不在、動いている けど誰もわからない Java/Spring、 PHP, Oracle等で2000～2010年代の オンプレ基幹や情報系システム クラウド・API化等の“最新風”だ が、設計負債・整備不足の典型。 類型 概要 A B C 割合 20 % 50 % 30 % やりたい人がいない問題以前に そもそも触れない 再構築に踏み切れない 開発速度は落ちているが 優先度が新規開発優先 ペイン モダナイゼーションの主ターゲット
66. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. モダナイゼーション 計画策定 現状調査・課題分析 SHIFTのモダナイゼーションプロセス システム可視化 • 機能仕様の可視化 • データフローの可視化 • スリム化分析 業務プロセス可視化 • 業務フローの可視化 • 業務ルールの可視化 • UI/UXの可視化 システム モダナイゼーション • マイクロサービス分割 • リアーキテクチャ 移行計画 • モダナイゼーショ ンステップの検 討 • ROIの評価 • 計画の調整 リビルド SaaS化 リライト 塩漬け 破棄 クラウドリフト 業務プロセス モダナイゼーション • 業務改善 • 業務体制の変更（外部委託含む） • UX最適化 グランド デザイン • マイクロサービス 化検討 • マスターデータマ ネジメント • 業務拡張性 対応方針 • モダナイゼーショ ン方針 BPO BPR BPaaS 01 02 03 簡易診断 00 POC 診断例） • DB参照項目 • 処理フロー • データ 関連図 • 画面遷移
67. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. モダナイゼーション 計画策定 現状調査・課題分析 01 02 03 簡易診断 00 SHIFTのモダナイゼーションプロセス 現状調査（システムと業務の可視化）が最重要 システム可視化 • 機能仕様の可視化 • データフローの可視化 • スリム化分析 業務プロセス可視化 • 業務フローの可視化 • 業務ルールの可視化 • UI/UXの可視化 システム モダナイゼーション • マイクロサービス分割 • リアーキテクチャ 移行計画 • モダナイゼーショ ンステップの検 討 • ROIの評価 • 計画の調整 リビルド SaaS化 リライト 塩漬け 破棄 クラウドリフト 業務プロセス モダナイゼーション • 業務改善 • 業務体制の変更（外部委託含む） • UX最適化 グランド デザイン • マイクロサービス 化検討 • マスターデータマ ネジメント • 業務拡張性 対応方針 • モダナイゼーショ ン方針 BPO BPR BPaaS POC 診断例） • DB参照項目 • 処理フロー • データ 関連図 • 画面遷移
68. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. システムと業務の可視化プロセス ✓ モダナイゼーションには、業務とシステムの可視化が必要 ✓ 業務可視化では、実際の業務とデータのフローの整理が必要 ✓ システム可視化では、外部仕様・内部仕様が必要 外部仕様 調査 内部仕様 調査 ソースコード 調査 AIモダナイ解析 AIドキュメント リバース VSCode、 CASTなど 業務 可視化 業務フロー整理 データフロー整理
69. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ③要件定義・ 設計・開発 ④テスト／リリース ／保守 ①プロジェクト 方針 ②コンサルティング (業務／システム） PM／AI エンジニア テスト計画／ 設計／実行 AIモダナイ全体方針 PoC モダナイ範囲確定 モダナイ戦略決定 システム化計画 総合テスト プロジェクト 開始提案 コンサル提案 モダナイ 開発提案 AIベース開発ツール AIプラットフォーム AIベーステスト CAT/TD AI時代のモダナイゼーションプロジェクトの進め方 従来のプロジェクトにAIを組み合わせることで効率的なプロジェクト推進を実現へ 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント AI可視化ツール AI可視化ツール 例） SHIFTの場合
70. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ③要件定義・ 設計・開発 ④テスト／リリース ／保守 ①プロジェクト 方針 ②コンサルティング (業務／システム） PM／AI エンジニア テスト計画／ 設計／実行 AIモダナイ全体方針 PoC モダナイ範囲確定 モダナイ戦略決定 システム化計画 総合テスト プロジェクト 開始提案 コンサル提案 モダナイ 開発提案 AI可視化ツール AIベース開発ツール AIプラットフォーム AIベーステスト CAT/TD AI時代のモダナイゼーションプロジェクトの進め方 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント 現状調査・課題分析 01 AI可視化ツール 従来のプロジェクトにAIを組み合わせることで効率的なプロジェクト推進を実現へ
71. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AIモダナイ解析ツールのアーキテクチャ ソースコードをもとに外部仕様をデータベース化 クラス メソッド ステートメント 内部仕様DB プログラム構造DB ステートメントDB 分解 ソース 解析 仕様 解析 ソースコード 外部仕様DB ロジックDB データ項目DB ビュー ビュー 分析 さまざまな観点で 仕様情報を抽出 ✓ ソースコードからステートメント間の関連情報を内部仕様としてデータベース化 ✓ さらに、出力データ項目に着目して関連するステートメント情報を抽出し、外部仕様データベースを作成 ✓ 外部仕様データベースから、さまざまな観点のビューを作成することで、現行システム仕様の可視化を実現
72. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AIモダナイ解析 出力サンプル構造
73. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. （参考）出力サンプル
74. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ③要件定義・ 設計・開発 ④テスト／リリース ／保守 ①プロジェクト 方針 ②コンサルティング (業務／システム） PM/AI エンジニア テスト計画／ 設計／実行 AIモダナイ全体方針 PoC モダナイ範囲確定 モダナイ戦略決定 システム化計画 総合テスト プロジェクト 開始提案 コンサル提案 モダナイ 開発提案 AI可視化ツール AIベース開発ツール AIプラットフォーム AIベーステスト CAT/TD AI時代のモダナイゼーションプロジェクトの進め方 従来のプロジェクトにAIを組み合わせることで効率的なプロジェクト推進を実現へ 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント 戦略／業務 コンサルタント システム コンサルタント AI可視化ツール モダナイゼーション 03
75. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのDQSとは 要件定義～ITまでAI駆動開発にチューニングされた開発標準 AIエンジニアの開発を補助
76. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQS (Development Quality Standard) 高品質・高生産性を実現するための、SHIFTのシステム開発フレームワーク アプリケーションフレームワーク AWSクラウドインフラ Business Logic Business Logic Business Logic BFF User Interface User Interface User Interface アプリ層 （バック） フレーム ワーク層 インフラ層 要件定義・設計工程 開発工程 アプリケーション 方式設計 インフラ 方式設計 開発標準 ガイド・ツール 機能設計書 開発標準 ボイラープレート アプリ層 （フロント） UI/UX設計 アプリケーション開発領域 非機能要件定義 テンプレート 計画 要件定義
77. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQS 開発標準の概要 開発プロセスや成果物の規定によって生産性と品質を向上する AIリーダブルな設計書 品質維持プロセス CI/CDおよび 標準ブランチ戦略 ✓ 要件定義を含めたドキュメントフォーマットの整備により手戻りのない開発が可能 ✓ 生成AIによって最適なコードを生成するための、AIリーダブルな設計書フォーマットを規定 ✓ 生成AI技術を適用したレビューの自動化や、各種整合性確認用ドキュメントによって品質維持 ✓ フォーマッターや静的解析ルールを整備しており、コード表記や構造の一貫性を担保 ✓ GitHubまたはGitLabベースのCI/CD標準パイプラインによって開発を効率的に ✓ 標準ブランチ戦略を整備しており、最小限の修正で開発プロジェクトを開始可能 AIエージェント向け ルールドキュメント ✓ 生成AIツールが、意図通りの成果物を作成するために、ルールドキュメントを整備 自動テスト ✓ 生成AIツールが、意図通りの成果物を作成するために、ルールドキュメントを整備
78. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQS ボイラープレートの概要 難易度の高い非機能設計領域をすべてカバーし、高品質なシステム開発を実現 DQS for AWS DQS for アプリケーション SHIFT+AWSのベストプラクティス (AWS Well-Architected Framework他) セキュリティ・運用含む 非機能要件を網羅 最新技術のベストプラクティス 網羅的なアプリケーション制御機能 クラウドネイティブなアーキテクチャ モダンアーキテクチャ
79. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQSの特徴 高い保守性の実現 レイヤー化したアーキテクチャを採用し、保守性の高いアプリケーションを開発可能 テスト容易性 コード 可読性 変更影響 局所化 凝集化 ✓ 高いコード可読性を維持するアーキテクチャのため、適切なコード修正が可能 ✓ 変更に対して局所的な修正で対応できるアーキテクチャ スパゲティ化の防止 開発サイクルの迅速化 ✓ 変更に対して局所的な修正で対応できるアーキテクチャ ✓ 独立したレイヤー構成により、効率的なテストが実施可能
80. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQSの特徴 デザインシステムとの連携 豊富なコンポーネントライブラリを組み合わせ、お客様独自の洗練したUIを構築 コンポーネントライブラリ デザイントークンによるスタイリング デザイントークン ファイル出力 CSSプラグインに 取り込み 洗練されたUIの 高速開発 お客様独自のデザインへ 一括変換 デザイントークン … 色・サイズ・余白などのデザインにおける基本ルール
81. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFT DQSの特徴 セキュアなシステム構築のためのセキュリティ対応 各種ガイドライン・ナレッジを統合したDQSセキュリティチェックリストを整備 ①IPAセキュリティセンター 安全なウ ェ ブ サ イ ト の作り方 改訂第７版 ②内閣サイバー セキュリティセンター 【NISC】情報システムに係る政府調 達における情報セキュリティ要件策 定マニュアル ③デジタル庁 デジタル庁GCASガイド リファレンスアーキテクチャ ④技術書 フロントエンド開発のためのセキュリ ティ入門 知らなかったでは済まされな い脆弱性対策の必須知識 DQS for AWS DQSセキュリティチェックリスト SHIFTナレッジ DQS for アプリ DQS 開発標準 • AWS WAFでの対応 • 静的解析によるNG コードのチェック • ・・・ SHIFT開発プロジェクトのナレッジ 出典 ①：https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websecurity/ug65p900000196e2-att/000017316.pdf ②：https://www.nisc.go.jp/policy/group/general/sbd_sakutei.html ③：https://guide.gcas.cloud.go.jp/general/reference-architecture-aws ④：https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169477 130 項目
82. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 生成AI技術を最大限に活用しながら品質を確保 超高速プロセスによって、実質的なアジャイル開発を実現。 要件定義書 基本設計書 (画面設計,API設計･･･) 設計書 テンプレート 設計書 作成ルール 実装ルール デザイン システム UI方針 アプリ＆テストコード （フロントエンド） 方式設計書 画面デザイン アプリ＆テストコード （バックエンド） フレームワーク ソースコード メインで作成 微修正 洗練したUIへ更新 レビュー＆指示 生成AIが期待する成果物を作成できるよう最適化した、テンプレート・各種ルールを整備 ウォーターフォール開発における設計・開発プロセスを、AIと人間が協働して推進 ＋ SHIFT DQSの特徴 AI開発プロセスへの対応
83. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. まとめ 82
84. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」 AIサービス開発企業 特化型サービス開発 AI導入コンサル企業 導入コンサル 現場での活用普及
85. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 生成AI活用 ～AIネイティブのSIカンパニー～ 84 SHIFTはこれまで事業のなかでAIを業務適用してきた
86. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 生成AI活用 85 実証フェーズに留まる社会に先行し、SHIFTは拡大を見据え 社内適用を加速、ノウハウを蓄積しながら効果創出を実現
87. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み 使ってみてはじめてわかる本当の効果 SHIFTは、自らがユーザーとして使い込み、 成果を出してきた実績があります SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」
88. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み この 3つの視点を兼ね備えた 立場こそが、 SHIFTの 最大の強みです SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」
89. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 88
90. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 89 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを標準化
91. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 90 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを標準化
92. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 91 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。
93. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 92 ご清聴ありがとうございました
94. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「AI徹底活用により確立したAI活用の実践的ナレッジ」 SHIFTは1万人規模でAIを日常業務に活用し、その実践知・ノウハウを標準化。社内外で“使われるAI”の定着・展開を支援します。 「開発フェーズや体制問わず、柔軟かつ積極的な提案が可能なデリバリー体制」 AI活用伴走から開発・運用・品質向上・教育まで、業種・業務ごとに最適な組み合わせをワンストップでご提案。導入後も安心して任せられます。 「グループ横断で連携し提供する幅広い技術ナレッジ」 RAG共通プラットフォームやノープロンプトAIツール、業種別テンプレート、AIリテラシー教育など、多彩なサービスで現場の誰もがAIを使いこなせる環境を提供します。 「業種・業務を問わず最適なAI実装支援を可能にする豊富な経験・実績」 製造・建設・金融など多様な業界に精通した営業・コンサルとAI専門家がチームで、現場や業務にフィットするAI活用を提案・実装します。 「確立されたテストメソッドをAI領域にも活用した独自のAI品質保証」 品質保証に強みを持つSHIFTならではの品質・運用ノウハウで、AI活用の安心と成果を両立します。 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。 Why SHIFT？
96. 95 Appendix
97. AI活用の取り組み 96 SHIFT内のあらゆる業務を対象にAI化を推進 2025年8月期 第2四半期決算説明資料より
98. AI活用の取り組み 97 手軽にGPTに触れる環境をローンチ 2024/1：5,000回→2025/03：約3万回の利用へと着実に現場利用を拡大 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000 7月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 社内用GPT環境 ノープロンプトツール 1,500万円相当の 削減効果試算 398 営業 デリバリ 人事 バック オフィス 共通 各部門でのAI化したプロセス数の推移 生成回数と利用率の推移 利用率 24% 利用率 84% 展開から約1.5年で 利用回数：10倍 利用率：4倍 利用回数 3,394 175 93 76 83 AIによる削減効果 AI適用プロセス拡大 計 825 業務プロセスを AI化 イベント で加速 FY2025 FY2024 FY2023
99. AI活用の取り組み 98 営業領域の生成AI活用も段階的に活発化
100. AI活用の取り組み 99 人事領域の成果も徐々に具体化 2025年8月期 第2四半期決算説明資料より
101. ②対話型AIメンター：「mentai」 社員5,200人対象に実証実験。悩みや課題の引き出しに成功 100 表層 深層 悩んでる人 悩んでない人 中途 最近入社 ＋新卒 ES調査 e-learning サーベイ 入社時ｵﾝﾎﾞｰﾃﾞｨﾝｸﾞ 人事面談 ホットライン等 1 2 3 7,153人 年2回 ｵﾝﾗｲﾝ 140人/月 入社後6か月 ｵﾝﾗｲﾝ 約80人/月 都度 対面 現状の手段 1 2 3 4 従業員対応 AIエージェント 4 社員 5,200人 約5,200人の心の中
102. ②対話型AIメンター：「mentai」 101 業界初！ 辛口モード搭載 チャットで対話
103. ②対話型AIメンター：「mentai」 102 対話アンケート 終了後、結果をFB
104. AI活用の取り組み 103 「退職分析」でAI活用
105. AI活用の取り組み 104 SSS活用、ナレッジ拡充により 問い合わせ時間の短縮 40人月の現場工数削減に貢献 ※17858件×所要時間30分⇒5～10分(SSS/5分、アドミン/10分 1件あたり) ＝40.1人月相当 過去履歴が 残る！ より早く、より正確に、 より詳細に、検索性 も向上！ 音声入力 可能！ 詳細は各ポータルへ SHIFTオリジナルの生成AI 質問BOT SSS（Smart SHIFT Search） 「シフテトリス」で行った業務の無駄アンケートで、「ドキュメントの場所や問い合わせ先がわからず、 探している時間が無駄」との意見が多数。それらを解決するためSSSが誕生！ ▪対応カテゴリ 社内問い合わせも生成AI対応 838 1658 1579 1848 1331 2350 2368 2170 152 332 316 370 758 895 1069 1039 2844 9843 13655 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 FY21下期 FY22上期 FY22下期 FY23上期 FY23下期 FY24上期 FY24下期 FY25上期 人員管理 ES アドミン イベント 教育 端末管理 ISMS SSS
106. AI活用の取り組み 105 資料の英訳自動化も 決算専用で現在テスト中 日本語→英語の長さ問題は 一部残るも決算資料で 翻訳時間30分程度
107. AI活用の取り組み 106 https://vimeo.com/1033867943 英語で決算を説明できる ようにAI変換 （口元の同期まで）
108. AI活用の取り組み 107 Teams上から GPTを利用できる開発を 年末に着手 (βテスト中)
109. AI活用の取り組み 108 Mac限定利用の 同時通訳β （IR用語対応版）
110. AI活用の取り組み 109 AIドキュメントリバースで開発の効率化も推進 ワードタイプの ドキュメントに対応 ※英語の出力も可能 図形式（フローチャートやシーケンス図）のドキュ メントに対応 ほかのソースコードの内容も 理解したうえでドキュメントを生成 ※人間による手直しがまったくない状態でこの 記述が生成AIだけで作成できる public class Account { private String accountNumber; private double balance; public Account(String accountNumber) { this.accountNumber = accountNumber; this.balance = 0.0; } public void deposit(double amount) { if (amount > 0) { balance += amount; System.out.println(amount + "が預金されました。"); } else { System.out.println("正の金額を入力してください。"); } } public void withdraw(double amount) { if (amount > 0 && balance >= amount) { balance -= amount; System.out.println(amount + "が引き出されました。"); } else { System.out.println("引き出し額が不正か、残高不足です。"); } } public void displayBalance() { System.out.println("口座番号: " + accountNumber + " の残高: " + balance); } } 処理に関連する ソースコード 前後の処理を把握し、 自然な日本語で ドキュメントを生成 https://vimeo.com/981685878/6101556874
111. AI活用の取り組み 天才くんでは、プロンプトの入力は不要で、生成AIを使うことができます 110 候補者の職歴や経験に合わせてスカウト文面をカスタマイズ 職務経歴書 職務経歴書と 文面の好みを入力
112. AI活用の取り組み 111 GPTに触れる環境を外販提供も開始 企業向けChatGPTの 外販を開始
113. AI活用の取り組み 112 ガバナンス領域の生成AI活用にも進出