ガリレージレポート

MCPって盛り上がっているけど、うちで使えるんだっけ？適用すると効果がありそうな組織は？

Model Context Protocol（MCP）は、Anthropic社が2024年11月に発表したオープンプロトコルです。LLMと外部データソースやツールの連携を標準化し、GitHub Copilot、Cursor、Claude Desktopなど主要なAI開発ツールが採用を進めています。 しかし、「社内で導入できるのか」という問いに答えるには、技術・セキュリティ・組織の各面で検討すべき課

エンタープライズシステムに対してAI駆動開発を適用する上での課題

生成AIの登場以降、開発現場ではAIアシスタントの活用が当たり前となりつつあります。スタートアップや小規模なWeb開発においては、CursorやWindsurfやAntiGravityといったAIネイティブなエディタやIDEを活用し、爆発的な生産性を実現する事例も珍しくありません。 しかし、金融、製造、通信といったエンタープライズ領域における基幹システム開発に目を向けると、まだまだ状況は異なります

これだけは入れておいた方が良いAI駆動開発を加速させる必須MCP3選

AI駆動開発が当たり前になりつつある今、多くのエンジニアが「AIに文脈が伝わらない」もどかしさを感じています。どれほど高性能なモデルであっても、昨日のライブラリのアップデート内容や、あなたの会社のプライベートリポジトリにある仕様、公式ドキュメントの正確な記述をすべて把握しているわけではありません。その結果、ハルシネーションや古い情報に基づいたコード生成が発生し、手戻りの原因となっています。 しかし

製造業におけるシステム開発にAI駆動開発を適用する際の課題と実践的解決策

製造業において、DX（デジタルトランスフォーメーション）はもはやスローガンではなく、生存戦略そのものとなっています。ハードウェアの品質だけで勝負できた時代は過ぎ去り、ソフトウェアによる付加価値の創出が競争力の源泉となりつつあるからです。 こうした中、GitHub CopilotやCursorに代表される「AI駆動開発（AIDD：AI-Driven Development）」が、開発効率を劇的に向上

生成AI時代におけるPRレビューの認知的負荷を下げる方法論：インフォグラフィック化による可視化検証

2026年現在、AIコーディングアシスタントの普及により、エンジニアがコードを生産する速度は劇的に向上しました。しかし、その一方で「人間がコードをレビューする速度」は限界があり、開発プロセスにおいてレビューが大きなボトルネックとなりつつあります。 大量の生成コードが含まれるPRを前にして、レビュアーが感じる心理的・認知的な負担は計り知れません。本記事では、この課題に対し、「読む」のではなく「見る」

生成AI時代のGitHubにおけるプルリクエスト（PR）のあるべき姿

生成AIによるコーディング支援ツール（GitHub CopilotやCursorなど）が普及し、開発者の生産性は劇的に向上しました。 しかし、その一方で現場では新たな課題が浮き彫りになっています。 それは、「レビュー負担の増加」と、それに伴う「形式的な承認（なんとなくApprove）」によるバグの頻発です。 特に、大手SIerからスタートアップなどの様々な規模の開発現場において、生成AIが書いた大

【生成AI✕コードマイグレーション】COBOLをLLMでJavaに変換する検証レポート

DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の波が押し寄せる中、多くの企業で足かせとなっているのが「レガシーシステム」の存在です。 特に1960年代から稼働し続ける「COBOL」で記述されたシステムは、長年の改修により複雑化し、ブラックボックス化しています。 さらに、経済産業省が「2025年の崖」という語を用いて警鐘を鳴らしている通り、COBOLエンジニアの高齢化と退職による「人材不足」は深刻です

【エンタープライズ向け】GitHub Copilotを組織仕様にカスタマイズするCustom Instructionsの推奨テンプレートおよび運用方法

GitHub Copilotは、開発者の生産性を向上させるAIペアプログラマーとして、多くのエンタープライズ企業で導入が進んでいます。しかし、組織全体でGitHub Copilotを活用する際、「生成されるコードの品質がバラバラ」「プロジェクトのコーディング規約に沿わない提案が多い」「毎回同じ説明をプロンプトに書く必要がある」といった課題に直面することが少なくありません。 これらの課題を解決するの

『エンタープライズシステムへのAI駆動開発の適用』に向けた戦略における3つの重要論点

AIネイティブ時代において、技術の進化速度は加速の一途をたどっています。LLMの性能は飛躍的に向上し、毎週のように新しいAI開発ツールが登場します。そのたびに「最適な開発プロセス」は再定義され続け、市場にはまだ確立されたデファクトスタンダードが存在しません。個人も組織も試行錯誤を繰り返しているのが現状です。 特にエンタープライズ企業にとって、この状況は深刻な課題です。スタートアップのように組織やプ

AIが生成したコードと人のコードを区別するための方法論

生成AI（Generative AI）の急速な普及に伴い、ソフトウェア開発の現場や教育機関において、目の前のソースコードが「人間によって書かれたものか」あるいは「AIによって生成されたものか」を判別する能力が求められるようになっています。 この区別が必要とされる背景には、主に以下の3つの観点があります。 1. **教育および学術的な公正性**: 情報科学を学ぶ学生が、課題レポートや試験において自身

AI駆動開発のパターンとベストプラクティス：TDD・SDD・PDD・Vibe Codingの比較と導入戦略

本レポートは、大規模な開発現場の開発者及び管理者を対象に、生成AIの台頭によって劇的に変化したソフトウェア開発の現在地と、開発プロセスの再定義について論じるものです。 従来のウォーターフォール開発やアジャイル開発は、「人間がコードを書く」ことを前提にプロセスが最適化されていました。 しかし、生成AIを前提とした開発（AI Native Development）では、コーディングそのもののコストが劇

LLMを用いたAI駆動開発を大規模システムに適用する際の主な問題点

AI駆動開発（AI-Driven Development）とは、大規模言語モデル（LLM）を中核とした生成AIツールをソフトウェア開発プロセスに組み込み、コーディング、テスト、ドキュメント作成などのタスクを効率化・自動化する開発手法を指します。 従来の開発手法では、エンジニアがゼロからコードを記述していましたが、AI駆動開発では、AIが提案するコードスニペットや関数全体をエンジニアが「レビュー・修

AI時代における新人エンジニア教育の方法論

生成AIの急速な普及により、ソフトウェア開発の現場は劇的な変化を遂げています。 GitHub CopilotやCursor、ChatGPTといったツールの登場により、コーディングの速度は飛躍的に向上しました。 しかし、これは「誰もが簡単にコードを書けるようになった」ことを意味する一方で、「品質の伴わないコードが大量生産されるリスク」も同時に増大させたと言えます。 本レポートでは、AIが当たり前とな

プロダクションコードと設計書の差異検出の手法

現代のソフトウェア開発、とりわけウォーターフォールモデルなどの開発プロセスを採用している大手SIerの現場において、現場で運用されているプロダクションコードと設計書（基本設計書・詳細設計書など）の内容が一致していないという問題は、古くて新しい問題といえます。 設計書に基づいてコードを書いているはずなのに、いつの間にか実際に動いているコードと設計の内容が食い違っている箇所がいつの間にかポツポツ現れて

大規模システムの複雑なDBスキーマをAIに「正しく」理解させるための実践的アプローチ

現代の大規模システム開発において、生成AI（LLM）の活用は不可欠になりつつあります。しかし、コード生成やリファクタリングの相談においては優秀なAIも、**「既存の大規模データベースのスキーマを正しく考慮した機能追加」**というタスクになった途端、うまく機能しないことがあります。 具体的な失敗例は以下のようなものです。 これらの原因として多いのが、「情報過多」もしくは「暗黙知の欠如」といった要因で

欠陥のあるソースコードの生成AIによる改善の実験（仕様書生成及びコード再生成）

近年、GitHub CopilotやCursorなどのAI駆動開発ツールの普及により、新規コードの生成速度は劇的に向上しました。 一方で実際の開発の現場には依然として「レガシーコード」や「スパゲッティコード」と呼ばれる、保守困難なコードが大量に残されています。 これらに対して、単に「このコードをリファクタリングして」とAIに依頼するだけでは、元のコードの悪しき構造（アンチパターン）を引き継いでしま