Claude CodeなどのAIコーディングエージェントを開発体制に組み込み、自走できる内製チームをつくります。導入でつまずきやすい3つの課題ごとに、NASEBANALの支援と関連する技術コンサルティングを整理しました。
AIコーディングの導入で多くの組織が直面する課題と、それに対するNASEBANALの支援の対応関係です。各支援には、実現を支える技術コンサルティングを併記しています。
どこまでをAIに任せ、どこを人が担うのかが決まらず、導入が一部の担当者の個人利用やPoCどまりになってしまう。
変更が頻繁で仕様の見直しが多い領域(フロントエンド)を優先的に内製化の候補とし、内製化領域と外注による開発領域との間の品質保証を、コントラクトテストにより実現できるよう支援します。
NASEBANALはClaude CodeなどのAIコーディングエージェントを活用して自社プロダクトを開発してきた実績があるほか、オープンソースのコントラクトテストツールを用いた品質管理を実運用している実績もあります。また、Specmatic、MicrocksといったOSSツールの開発者との交流もあります。
AIコーディングでは、生成と修正のやり直しによる手戻りや、想定を超えるToken消費が積み重なり、投資対効果に見合うだけの開発生産性が得られていない場合がある。
クラウドネイティブアーキテクチャーのコンセプトを満たしたテンプレートをAIコーディングによる開発のベースに用い、開発アプリ間に社内リファレンスアーキテクチャーを横展開することで、開発の手戻りを回避します。
NASEBANALが自社アプリ開発の経験をもとに作成したテンプレートを、ご支援先のお客様ごとにカスタマイズした上でAIコーディングのインプットとして用います。同時に、開発にあたってはNASEBANALの知見を開発メンバーへ事前に共有し、スムーズな開発着手を支援します。
AIが書いたコードのレビュー負荷が人に集中し、開発速度が上がっても品質を担保しきれない。さらに、生成コードに紛れ込む脆弱性や危険な依存関係といったサイバーセキュリティのリスクにも、人の目だけでは対応が追いつかない。
テスト・契約検証・CI/CDの品質ゲートをAIコーディングの「ハーネス」として先に整備し、品質とセキュリティの両面から生成物を機械的に検証できる状態にします。脆弱性・依存関係・機密情報の検査もパイプラインに組み込み、人のレビューは設計判断に集中させます。
API仕様に基づく契約テストと依存関係の脆弱性監査を、自社の複数のAPI・アプリのCI/CDに品質ゲートとして組み込み、すでに運用しています。セキュリティ面は、元Cloudflare社日本法人でカスタマーサクセス部門の代表を務めたNASEBANAL代表(CISSP・CCSP保有)が、アーキテクチャー設計の段階から支援いたします。