AIでプロトタイプは誰でも作れる時代。しかし本番稼働するシステム—— 運用・改善・品質保証まで担えるサービスとは全くの別物。 Celsiusは、その「作れる」と「出荷できる」のギャップを埋める。
AIで誰でもソフトウェアが作れる時代。しかし「作れる」ことと「出荷できる」ことの間には、かつてないギャップが生まれている。
非エンジニアでもバイブコーディングでアプリのプロトタイプが作れる。開発の民主化は急速に進んでいる。
AIが生成するコードは、従来の手書きコードと比較して最大25倍のバグを混入させる恐れがある。
ArmorCode / Gartner 調べ
既存システムのモダナイゼーションが各社で加速。しかし移行の品質保証が追いつかず、事故リスクが高まっている。
プロトタイプは簡単に作れても、本番稼働・運用・改善を行えるシステムにするには品質保証の仕組みが不可欠。
AIで開発生産性が上がっても、品質保証のボトルネックが解消されなければ出荷はできない。
AI駆動で生成されるコード量が増え、レビュー待ちが膨大に。リーダーが追いつけず、品質チェックが形骸化する。
エッジケース・データパターンの網羅が不十分なまま出荷され、本番で想定外の障害が発生する。
仕様書・AI・開発者の間で責任の押し付け合いが発生。障害時の原因追跡と再発防止が困難になっている。
品質の可視化から、エビデンス整備、自動テスト、品質ゲートまで。「作れる」を「出荷できる」に変える一気通貫フロー。
AI成果物の品質スコアをリアルタイムにダッシュボードで可視化。コード健全性、テストカバレッジ、セキュリティリスクを一元管理。
誰が・何を・なぜ承認したか。全ての変更に証跡を残し、監査対応や内部統制に求められるエビデンスを自動で整備。
進化アルゴリズムによるテスト自動生成、セキュリティ自動試験、LLM品質評価を自動で実行。手動では網羅できないエッジケースもカバー。
基準を満たしたものだけを本番にデプロイする仕組み。品質ゲートが最終関門となり、事故を未然に防ぐ。
プロトタイプから本番品質へ。あらゆるAI開発シーンで品質保証基盤が求められている。
レガシーシステムのリプレイスにおいて、移行前後の品質を定量的に比較・保証。移行の品質リスクを可視化し、段階的に安全な刷新を実現する。
AIコーディングツールを活用した新規開発で、プロトタイプから本番品質へのブリッジを提供。品質ゲートが出荷判定の最終関門となる。
非エンジニアがAIで作成したプロトタイプの品質を自動検証。25倍のバグリスクを品質スコアで可視化し、本番投入前にリスクを特定・排除する。
複数のAIエージェントが協調して開発を行う環境で、各エージェントの成果物を統合的に品質管理。全体の品質基準を一元的に担保する。
研修から定着支援、そしてCelsiusサブスクリプションへ。段階的にAI品質保証体制を構築。
実務家講師による実践型AI研修。AIを業務で使いこなせる人材を組織内に育成。品質意識の土台を形成する。
AI活用の定着と品質管理プロセスの設計を伴走支援。組織固有の品質基準とワークフローを構築する。
品質スコア可視化・監査エビデンス・品質ゲートをSaaSとして継続提供。AI品質保証を組織の常設インフラにする。
要件定義からリリースまで、品質の判断材料を構造化して可視化する。Celsius はレビュー待ちを減らし、品質とカバレッジを保ったままAI推論コストも抑えます。
仕様、実装、テスト、承認の状態を一つの品質スコープとして扱い、どこでレビューが詰まっているかを明確化。AI開発で増え続ける成果物を、レビュー律速にしないための判断基盤を提供します。
単純な single source of truth としてソースコードをそのままLLMへ渡すのではなく、抽象構文木(AST)やCPGで構造化。LLMが扱いやすい構造情報に変換し、UMLなどの要件認識齟齬、仕様・ソースの整合性、テスト品質を担保します。
テンプレートとLLMを組み合わせ、品質・カバレッジを維持したままテストケースを自動生成。LLMに全てを推論させるのではなく、構造化された入力と再利用可能な型を活用することで、推論コストを最大85%削減できます。
SIer・開発パートナー企業と協力し、エンド顧客のモダナイゼーション・新規開発における品質保証を一体で提供します。
Celsiusをパートナー企業の品質保証基盤として組み込むことで、提案力と納品品質を同時に強化。
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