課題
運営するプラットフォームでは機能改善と不具合対応が絶えず発生していた。稼働中のサービスであるため、既存機能や利用者に影響を与えずに改修する必要がある一方、従来型の保守では原因特定から修正・リリースまでに多くの時間と工数を要し、事業のスピードにシステム運用が追いつかないことが課題となっていた
アプローチ
構想・要件定義から開発まで当社が主導したシステムについて、リリース後の運用保守を担い、AIコーディングエージェントを保守プロセスの中核に組み込んだ。
不具合発生時にはAIがソースコード全体を横断して原因を特定し、修正による影響範囲の洗い出しから修正案の作成、動作確認までを人とAIが協働して行うことで、稼働中のサービスを止めずに安全な改修を実現、
開発パートナーが実装したコードのレビューや仕様の調査、ドキュメントの整備もAIで効率化し、機能改善の検討では画面イメージの案出しまでAIを活用して事業側との合意形成を早めた。
大規模な機能追加は開発パートナーと分担するハイブリッド型の体制とし、当社がPMとして優先順位と品質を管理している
成果
不具合の原因調査がほぼ不要となり、問題特定から修正までを短時間で完了できる体制を実現した。改善案を画面イメージで即時提示できるようになったことで、事業側の意思決定と機能改善のサイクルも加速している。AIを前提とした保守運用により、限られた体制でも事業成長に合わせてシステムを進化させ続けている
