概要
生成AIを個人で使うことには、すでに多くのエンジニアが慣れ始めています。コード補完や調査、資料作成など、日々の作業を効率化するツールとして、その便利さを実感している方も多いと思います。
一方で、生成AIをSIのプロジェクトや組織の開発プロセスに組み込むとなると話は変わります。品質やセキュリティをどう担保するのか、AIが関与した成果物に誰が責任を持つのか、既存の開発・運用プロセスとどう整合させるのか。顧客システムを預かるSIの立場では、生成AIを「使えるか」ではなく「どう社会実装するか」という視点で向き合う必要があります。まさに現場活用にチャレンジする中で、そういった問いに直面し、立ち止まってしまう…もしくは各種課題を突破する方法を見出すために試行錯誤されている方も多いのではないでしょうか。
本イベントでは、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社のエキスパートが、金融業界のプロジェクトを含む様々な開発現場において生成AIを開発プロセスに組み込もうと試みてきた実践と試行錯誤を共有します。インフラ構築の現場で生成AIをどう使おうとしたのか、クローズドな顧客環境でGitHub Copilotを導入する際に何が壁になったのか、品質管理やプロジェクト分析にAIエージェントを活用しようとして見えてきた可能性と課題。
それぞれの立場で直面した葛藤を、具体的な事例を交えて語ります。
▼各パートの学びポイント
【パート①】インフラ構築で生成AIはどこまで使えるのか？ 現場で見えた壁と現在地インフラ構築プロジェクトにおいて、Copilotのユースケース整理やプロンプト管理、生成AI活用環境の整備に取り組んだ実例を紹介します。個人利用は進んだ一方で、なぜ組織的な活用に定着しなかったのか。技術の可否ではなく、運用や使われ方の観点から、インフラ領域で生成AIを扱う難しさと学びを整理します。
【パート②】クローズド環境でGitHub Copilotを導入した試行錯誤金融機関向け開発プロジェクトにおいて、クローズドネットワーク環境の中でGitHub Copilotを導入した事例を紹介します。どこまでセキュリティ制約を許容できるのか、顧客とどう合意形成を進めたのか。現場を前に進めるための調整と工夫に焦点を当て、導入後に見えた効果と課題を率直に共有します。
【パート③】AIエージェン...
プラットフォーム: techplay / 主催者: 伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）金融事業グループ