オーエムネットワーク、生成AIによるシステム開発見積もり精度向上を目指す実証実験を開始

オーエムネットワーク、生成AIを活用した見積もり精度向上実証実験に着手

新潟県新潟市に本社を構えるオーエムネットワーク株式会社は、生成AIを活用しシステム開発の見積もり精度と効率を向上させる目的で実証実験を開始しました。これにより、見積もりプロセスでの見落としによるリスクを軽減し、より正確な結果を得ることを目指しています。

見積もりの重要性と課題

システム開発における見積もりは、必要な作業を正確に洗い出すことが金額の精度に直結します。特に既存製品のカスタマイズにおいては、少しの要望が広範囲にわたるプログラムに影響を及ぼすことがあるため、担当者の経験に頼ることが多く、見落としのリスクが常に存在します。このような状況下で、「想定外の作業が必要」といった事態が発生すると、工数やスケジュール、さらには見積もりと実際のコストとの間にズレが生じる可能性があります。

オーエムネットワークは、この背景に着目し、人の経験だけでなく生成AIの分析力を活用することで見積もりの精度向上を図ることに決めました。

実証実験の詳細

今回の実証実験においては、以下のプロセスでシステム開発の見積もりを行い、その有効性を検証します。
1. 分析: 既存製品のソースコードや案件の要望内容を生成AI（Claudeなど）を使用して解析。必要な作業や工数、その根拠やスケジュールの目安を洗い出します。
2. 精査: 担当者がAIの分析結果を確認し、妥当でない点や過大な見積もりを補正します。
3. 共有: 整理した内容をもとに、開発部門内で認識をすり合わせます。
4. 決定: 担当者が精査した結果を責任者が確認し、最終的な工数を確定します。

この実証実験では、AIが果たす役割は分析とたたき台の作成までで、最終的な見積もりは担当者と責任者が協議して決定する点が重要です。

期待される効果

今回の実証実験によって、システム開発の見積もりプロセスには以下のような改善が期待されます。

- 見落とし防止: AIによる分析により、人間では気づきにくい作業の関連箇所まで洗い出すことができ、見積もり段階での抜け漏れを減少させることが期待されます。
- 根拠の明確化: 工数やスケジュールに関する根拠を強化し、見積もりの妥当性を検討するための材料として利用できるようになる見込みです。
- 負担軽減: ゼロから情報を集める手間を省くことにより、見積もり作成にかかる時間を短縮できます。

ただし、実証実験ではAIが提示する工数が過大になる可能性も考慮し、必ず担当者による精査・補正が必要とされています。この点からも、人間が判断を担うことの重要性が強調されています。

今後の展望

オーエムネットワークは、実証実験を通じて得られる効果や課題を検証した後、有効性が確認できた場合には正式な運用へと移行することを検討しています。また、生成AIの本質は「AIに全てを任せること」ではなく、AIと人間がそれぞれの特性を生かした役割分担となることが、最終的にお客様により良い価値を提供することに繋がると考えています。AIを駆使しつつ、人が責任を持って判断するこの協働のプロセスが、システム開発における見積もりの精度と透明性を高めるための鍵となります。
オーエムネットワークは、これらの取り組みを通じて、クライアントにより信頼性の高いサービスを提供していく所存です。