AIで設計書レビュー！開発の「地味な手間」を自動化！

AIで設計書レビューを効率化！セルフチェック表の導入事例

＜背景と課題＞

詳細設計書の品質にバラツキがあり、レビューアーの負担が非常に高いことが課題でした。


＜実施した解決策＞

自動抽出:
Google ColabのAIを活用してPythonプログラムを作成し、過去のExcel設計書から指摘事項を抽出しました。

AIによる整理:
抽出したデータをNotebookLMに取り込み、課題を構造化してMarkdown形式で出力しました。

チェックリスト化:
整理された内容をExcelに貼り付け、チェックボックスを付与して「セルフレビューチェック表」を完成させました。

成果:
メンバーがレビュー依頼前にこのチェック表を活用することで、体裁や文言などの品質が向上しました。
その結果、レビューアーの負荷軽減を実現することができました。

20分で解決！開発の「地味な手間」を自動化する効率化事例

＜課題＞

SQLのパラメータ手動置換やテストデータ作成、バグチケット起票といった手作業による時間のロスが課題でした。


＜解決策＞（約20分程度で作成）

SQL・INSERT文生成ツール:
ログや定義書を貼り付けるだけで、実行用SQLを自動生成するWebアプリを自作。

Gemini活用:
テンプレートを学習させ、最小限の入力でチケットを作成可能に。

効果:
デバッグ調査やデータ作成が迅速化し、作業の心理的負荷と時間の両面で大幅な削減を実現しました。

NotebookLMで資料作成を効率化！仕様説明スライドの自動生成事例

＜背景と課題＞

説明資料の作成コストが高く、効率的に内容を伝えられる資料作りが求められていました。

＜解決策＞

資料の取り込み:
URLやPDF、箇条書きなどの元データをNotebookLMにインポート。

自動生成機能の活用:
スライド資料機能やインフォグラフィック機能を使用し、資料を素早く形にしました。

成果:
作成や表現にかかっていた時間を削減でき、仕様の「検討」や「改善」の議論に注力できるようになりました。
また、内容変更時の更新作業も大幅に楽になりました。

AIを「開発エージェント」に！グループ活動で挑んだ最新AI活用術

最近のグループ活動では、AIを単なる「相談相手」から、実務を代行する「パートナー」へと昇華させる3つの取り組みを行いました。

1. ブラウザを飛び出し、AIを「エージェント」へ
ブラウザ型AIでのコピペ作業による中断を無くすため、Gemini CLIを導入しました。
ターミナルから直接、ローカルのファイル探索や修正をAIに指示することで、開発環境に完全に組み込まれた「エージェント」のような操作感を実現しています。

2. 自然言語でアプリを自作する「バイブコーディング」
bolt.newを活用し、自分の「かゆいところに手が届く」ツールを自然言語のみで作成しました。
専門的なコードを書かずとも、対話だけでほしいアプリが形になる新しい開発スタイルを体験できました。

3. ブラウザAIによるテスト自動化の実験
画面操作が可能なAIを使い、テスト仕様書の作成から実施、エビデンス取得、仕様書更新までの一連の流れを自動化できるか検証しました。
テスト業務におけるAI活用の大きな可能性を実証するプロセスとなりました。

まとめ
今回の活動を通じ、AIをローカル環境や実務フローに深く連携させることで、開発効率が劇的に向上することを実感しました。