ドキュメント、テスト、レビュー。
開発者が書くに集中できる環境を。

IT企業こそAI活用が遅れがち。開発者の「開発以外の時間」をAIが圧縮します。

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こんな状況になっていませんか?

設計書・テスト仕様書・議事録。コードを書く以外のドキュメント作成に1日の半分が消える
コードレビューの依頼が溜まり、マージが滞る。レビュアーの負荷が集中している
提案書・見積書の作成に営業とエンジニアが半日ずつ取られる。受注効率が悪い
ナレッジが個人のSlackやNotionに散在。「あの件の経緯は誰が知ってる?」が常態化
「AI使えばいいじゃん」と言いつつ、自社の業務にAIを組み込めていない
見積もり作成や報告書に時間を取られ、開発に集中できない

AI導入で変わるIT・Webの業務

業務導入前導入後
コードレビュー 1PR 30〜60分 AI一次レビュー5分+人の確認15分
テスト仕様書作成 1機能2〜3時間 AI下書き30分+レビュー30分
ドキュメント整備 後回し(常に不足) コードからAI自動生成
提案書作成 1件1〜2日 1件3〜4時間
議事録作成 1回30分〜1時間 自動生成5分+確認5分

IT・WebでAIが活きる業務

01

コードレビューの効率化

プルリクエストをAIが一次レビューし、セキュリティリスクやコーディング規約違反を自動検出します。1PRあたり30〜60分が15〜20分に短縮され、5名チームで月20〜30時間の削減が見込めます。

02

テスト設計・テストコード生成

実装コードからAIがテストケースとテストコードの下書きを30分で自動生成します。1機能2〜3時間のテスト設計が大幅に短縮され、テストカバレッジの向上にも貢献します。

03

ドキュメント自動生成・整備

コードベースからAIがAPI仕様書・設計ドキュメント・READMEを自動生成します。常に最新状態を維持でき、新メンバーのオンボーディング期間を2週間から1週間に短縮できます。

04

バグ分析・原因調査の支援

エラーログやスタックトレースをAIに読み込ませ、原因候補と修正方針を即座に提案します。1件1〜3時間のバグ調査が30分〜1時間に短縮され、ナレッジ蓄積で再発対応もさらに高速化します。

05

提案書・見積書の作成効率化

受託開発の提案書をAIが3〜4時間で下書きします。営業とエンジニアが1〜2日かけていた作業を大幅に短縮し、過去の工数実績を参照させることで見積り精度も継続的に向上します。

06

議事録・ミーティングメモの自動化

ミーティングの文字起こしからAIが決定事項・アクションアイテム・未決事項を5分で整理します。1回30分〜1時間の議事録作成が不要になり、週3回のMTGなら月6〜12時間の削減効果があります。

07

タスク分解・WBS作成の支援

要件定義書をAIに読み込ませ、タスク分解・WBS・スケジュール案を1〜2時間で作成します。PMが半日〜1日かけていた計画作成を効率化し、依存関係の特定や工数見積りも自動で提案します。

08

社内ナレッジの構造化と検索

Slack・Notion・GitHubに散在するナレッジをAIで構造化し、即座に検索できる状態にします。1人あたり月5〜10時間のナレッジ検索時間を1〜2時間に圧縮し、オンボーディングも加速します。

AIを入れたのに、うまくいかない理由

GitHub Copilotを全員に配ったが、使い方にバラつきが大きくコード品質が下がった

AIが生成したコードをそのまま受け入れるエンジニアと、全く使わないエンジニアに二極化。レビュー基準もAI利用に対応していなかった。

BoostXの対応

AI活用のコーディングガイドラインを策定し、「AIの出力を受け入れる前に確認すべきチェックリスト」を整備します。コードレビューの基準もAI利用前提で更新します。作成したガイドラインは半年ごとに見直しを行い、法改正やツールのアップデートに対応します。

クライアントのソースコードをAIに入力することへの懸念で利用が制限された

受託開発のソースコードの機密性が高く、AIサービスの利用規約上の懸念から全面禁止に。

BoostXの対応

ローカル実行可能なAIモデルの活用や、ソースコードの匿名化処理方法を提案します。プロジェクトの機密度に応じたAI利用の段階的なルールを策定します。作成したガイドラインは半年ごとに見直しを行い、法改正やツールのアップデートに対応します。

AIで生成したドキュメントが「表面的」で、実際の開発に使えなかった

AIに十分なコンテキスト(設計思想・制約条件・業務背景)を与えずに出力させたため、汎用的すぎる内容になった。

BoostXの対応

AIに渡すコンテキストの整備を重視します。プロジェクト固有の制約条件や設計思想をプロンプトに組み込む方法論を確立し、「そのまま使えるドキュメント」の品質を実現します。導入後3ヶ月間は月2回の定着フォローを実施し、現場の声を反映してプロンプトを改善し続けます。

IT・WebのAI導入、設計から定着まで一気通貫。

IT・Web業界の業務フローを理解したうえで、最適なAI活用を提案します。
ツール選定だけでなく、現場への定着・社内教育・運用改善まで伴走します。

なぜ今、AI導入すべきなのか

エンジニア採用の競争は過熱しています。優秀なエンジニアの「開発以外の雑務」をAIで排除し、「コードに集中できる環境」を提供することが、人材確保と定着の決め手になります。
受託開発の利益率は下がり続けています。提案書・見積書の作成効率を上げ、開発工数を正確に見積もることで、利益の確保と受注率の向上を同時に実現する必要があります。
クライアントから「AI活用は考えていますか」と聞かれる時代です。自社がAIを使いこなしていない状態では、クライアントへのAI導入提案に説得力がありません。

IT・Web業界のAI導入ステップ

01

無料相談(30分)

IT・Webの業務課題をヒアリングし、AI活用ポイントを特定

02

AI導入設計

IT・Webに最適なツール選定・業務設計・ROI試算をレポートでお渡し

03

伴走支援開始

現場への導入から定着・効果測定までIT・Web業界に寄り添い継続サポート

よくある質問

うちは技術力が高いチームなので、外部の支援は不要では? +

技術力が高いからこそ、「自社の業務プロセスにAIを組み込む」設計が必要です。BoostXは技術支援ではなく、AI活用の戦略設計と定着支援を行います。詳細は初回の無料相談(30分)でお伝えします。

クライアントのソースコードの機密性が心配です +

プロジェクトの機密度に応じたAI利用ルールを策定します。ローカルモデルの活用やコードの匿名化処理など、セキュリティを確保した上でAIを活用する方法をご提案します。セキュリティに関する不安は無料相談で詳しくお伝えします。

すでにGitHub Copilotを使っていますが、それ以上の活用はありますか? +

コード補完だけがAI活用ではありません。コードレビュー・テスト生成・ドキュメント整備・バグ分析・提案書作成など、開発プロセス全体にAIを組み込む余地があります。詳細は初回の無料相談(30分)でお伝えします。

スタートアップなので、固定費は抑えたいです +

生成AIコンサルティング(1回11万円〜)から始められます。AI活用の設計を1回で行い、実装は自社チームで行う方法も可能です。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

リモートワーク環境でも導入できますか? +

はい。BoostXの支援は全てオンラインで完結します。リモートワーク環境でのAI活用は、むしろ効果が大きい場合があります。まずは1つの業務から始めて、効果を確認しながら段階的に拡大する進め方をお勧めしています。

この30分で、エンジニアの時間がどう変わるかお見せします

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