AI技術サポート

AI駆動開発に特化した技術的課題解決・開発支援を提供します

対象者・目的

対象者

開発者・エンジニア・技術者
AI駆動開発を導入・運用する開発チーム

目的

AI開発の技術的課題解決
AI駆動開発の効率化・最適化支援

サービス内容

AI駆動開発に特化した包括的な技術サポートを提供します

1. 開発効率サポート

AI開発技術支援

  • プロンプトエンジニアリング最適化
  • LLM API統合・コスト最適化
  • AIペアプログラミング環境構築

チーム効率化支援

  • 開発生産性測定・分析
  • AI活用ワークフロー設計
  • チーム導入・トレーニング支援

2. AI開発ツール選定・導入

ツール選定・比較

  • GitHub Copilot vs Claude Code vs Cursor比較
  • チーム規模・プロジェクト特性分析
  • コスト・効果測定支援

導入・統合支援

  • 既存開発環境への統合設定
  • チーム向けトレーニング・研修
  • 導入後のフォローアップ・最適化

3. 開発技術支援

CI/CD自動化

  • AI駆動CI/CDパイプライン構築
  • 自動テストシステム導入
  • ドキュメント自動生成システム

生産性最適化

  • 開発生産性測定・分析
  • コード品質指標監視
  • ボトルネック特定・改善提案

4. AI生成コード品質管理

品質評価・改善

  • AI生成コード品質評価
  • コードレビュー自動化
  • ベストプラクティス適用支援

セキュリティ・ガバナンス

  • セキュリティ脆弱性検出
  • 品質ゲート設定・CI/CD統合
  • コンプライアンスチェック

5. 継続運用サポート

パフォーマンス監視

  • AI活用度・生産性追跡
  • 生成コード品質トレンド分析
  • ROI測定・效果報告

技術更新・改善

  • 新技術動向評価・導入支援
  • システム最適化・アップグレード
  • 運用プロセス改善提案

6. アーキテクチャ設計支援

システム設計・構築

  • AI支援システムアーキテクチャ設計
  • スケーラブルなAI開発基盤構築
  • マイクロサービス・API設計

技術的負債管理

  • レガシーコードのAI化計画
  • リファクタリング戦略立案
  • 技術スタック現代化支援

対象開発分野

フロントエンド開発

React/Vue.js コンポーネント自動生成、UIテスト自動化

バックエンド開発

API設計・実装自動化、データベース最適化

DevOps

IaC自動生成、インシデント対応自動化