日本IBM、エンタープライズ向け仕様駆動開発のためのコンテキスト標準ソリューション「ALSEA」を開発

- 仕様駆動開発をAI時代のエンタープライズ向けシステム開発の新標準へ
- 先行プロジェクト向けに提供を開始

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日本アイ・ビー・エム株式会社（以下、日本IBM）は、エンタープライズ向けの大規模システム開発において仕様駆動開発を本格的に適用するためのコンテキスト※1標準ソリューション 「AI Lifecycle Shared Engineering Artifacts（以下ALSEA（アリーシア) )」 の開発を進めており、本日より、先行プロジェクト向けに提供を開始します。

■開発の背景
生成AIの進化により、コード生成やテスト自動化などの分野でAI活用は急速に広がっています。開発現場では、個々の作業効率を高める手段として、生成AIを活用する動きが一般化しつつあります。

日本IBMでは、AIなどの先進技術を活用してITのスピード向上や品質向上を実現するため、「IT変革のためのAIソリューション（AI for IT）」を2024年より体系化し、コード生成、テスト自動化、IT運用高度化、プロジェクト管理など、ほぼ全ての開発タイプやプロジェクト・フェーズをカバーするソリューションを整備し、お客様のIT変革を支援してきました。

さらに、これら個別の製品・ソリューションを統合的に活用できるようにするため、また、これまで十分に対応できていなかった領域を補完するために、日本IBMはすべてのエンジニアおよび非エンジニアでも活用できるよう、AIエージェント駆動のエンタープライズ向け開発支援パートナー「IBM Bob」の提供を開始しました。これにより、「AI for IT」は全方位・全局面・全開発タイプをカバーする形となり、システム開発は、「人が主体」となる開発から、「AIが主体」となり、人は設計・監督に集中する開発へと移行しつつあります。

一般的に、エンタープライズ向けの大規模システム開発では、組織的な体制、説明可能性を伴う合意形成、標準化された品質確保が前提となります。数百人規模・数年単位で進行するミッション・クリティカルなプロジェクトにおいては、個人のスキルや即興的なAI利用に依存することは難しく、意思決定や成果物の品質が事業継続に直結するため、属人性を排した仕組みの構築が不可欠だと言われています。こうしたエンタープライズ特有の前提条件を踏まえると、AIを本格的に適用するためには、開発における判断や指示、成果物生成を、組織として再現性高く統制する仕組みが求められます。

■エンタープライズ向け仕様駆動のためのコンテキスト標準ソリューション「ALSEA」
日本IBMは長年にわたり蓄積してきた大規模システム開発のメソッドやノウハウ、標準プロセス、成果物テンプレート、ルール、ガイドを、IBM Bobが理解・活用可能な「コンテキスト」として体系化し、エンタープライズ向けAI（仕様）駆動開発のための標準基盤としてALSEAを開発しました。開発に必要な標準的なコンテキストをALSEAとして提供することで、AIを組織として正しく動かし、大規模プロジェクトにおいても全面的にAIが主体となり、人は設計・監督に集中する開発を可能にします。

ALSEAは、下記の特長を備えています。
- 成果物の品質を均一化：IBM独自の大規模開発のノウハウ（開発指針、標準、ルールなど）をIBM Bobが参照する共通コンテキストとして提供することで開発者やチームごとの差異に依存しない、説明可能で再現性の高い成果物を生成します。これにより、エンタープライズ環境で求められる画一的な品質確保を支援します。
- 人間のワークロードを削減：個別・都度の指示を最小化し、必要最低限の成果物に標準化することで、「AI（IBM Bob）が主体」となって設計書、プログラムコード、テスト成果物を生成します。人間はレビューと判断に集中ができ、手戻りの防止やレビューの徹底を通じて、開発現場における負荷と調整コストの低減を実現します。
- 大規模開発プロジェクトへの適用：複数プロジェクトが同時に進行するエンタープライズ環境においても、標準化されたプロセスとプロジェクト管理を軸に、サブシステム分割やハイブリッドクラウド環境への対応を可能にします。

これらの特長を生かし、日本IBMは、経済産業省のDXレポートにおける「2025年の崖」で指摘されているレガシー・システムのブラックボックス化や人材制約といった課題の解消を支援します。

■今後の展開
日本IBMは、IBM Bobを活用しつつ、ALSEAを活用した仕様駆動開発を、エンタープライズ向けシステム開発の標準基盤として定着させることを目指します。先行プロジェクト向けの提供は本日より開始し、一般提供開始は2026年下期を予定しています。AI仕様駆動開発で業界の変革をリードすべく、2027年以降には、システム開発プロジェクト全体において、35%の工数削減や30%の期間短縮といった定量的な効果の実現を目標とし、システムの戦略価値を最大化し、経営に直結する成果に向けて、強力に支援して参ります。

以上

※1：「コンテキスト」＝システム部門が蓄積してきた形式知や有識者の暗黙知や作業状況をAIが判断できるように言語化・構造化したもの。１.プロンプト (ユーザーからの指示）、２.RAG (拡張された検索情報)、３.システム・プロンプト (AIの自律性を裏で制御するための指示)、４.短期記憶 (セッション情報の記憶)、５.長期記憶 (セッションをまたいだ情報の保持・活用・更新)、６.外部ツール連携、７.構造化出力 (AIが解釈可能な形式)、があります。

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