“新”受託開発AIで進化する開発のかたち
プレスマンのAI駆動開発
AIで速く作るだけでは終わらせない。AI多重レビューと「仕様解説BOT」で、開発スピードと品質を両立する受託開発です。
- 品質
- ×
- 仕様解説BOT
- ＋
- 生産性向上前提
御社の自社システムで、こんなことはありませんか？
受注・在庫・出荷、会員・ポイント、コンテンツ入稿、レンタル管理など、自社のために作り、長年改修を重ねてきた業務システムのお話です。
-
1
改修・機能追加のたびに
リリースのたびに、ヒヤッとするシステム不具合が出ていませんか？
改修を重ねたコードは、どこに影響が出るか読みにくくなります。
-
2
システムの仕様が
担当者や開発会社の中にしかなく、確認や引き継ぎのたびに困っていませんか？
仕様書が古いまま、または開発会社の中にしか無いケースも多くあります。
-
3
システムの土台（OS・DB・フレームワーク）が
サポート切れを迎え、対応に追われていませんか？
放置すると、セキュリティや動作保証のリスクになります。
WHY NOW
「AI駆動開発＝爆速」
その反動が、起きています
生産性だけを追うと、その反動として品質の複雑化や、属人化によるナレッジの分断が起きます。2年間、実案件でAI駆動開発に向き合ってきた私たちの実感であり、市場全体で起きている実態でもあります。
技術的負債の増大
レビュー地獄・保守コストの増加
変更されたコード100万行あたりの重複ブロックは、40.3から73.0へ。コピー＆ペーストで書かれるコードの割合も増え続けています。
出典：GitClear「The Maintainability Gap: AI Code Quality in 2026」（6億2,300万件のコード変更を分析。2026年の値は年初〜上半期）
属人化・ナレッジの分断
個々がAIを使うほど、理解の差が広がる
シニアエンジニアの84%が「ジュニアはAI生成コードを完全には理解していない」と回答。
出典：Clutch社調査（開発者800名、2025年6月）／BairesDev社調査
OUR DEFINITION
この3つがそろって、はじめて
「AI駆動開発」と呼んでいます
AIで速く作るだけでは終わらせない。AI多重レビューによる品質と、AIが常に最新に保ち、聞けばすぐ答える「仕様解説BOT」で、開発スピードと品質を両立する、規律ある受託開発です。
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品質
高速化によって生まれる技術的な負債やバグを、AI多重レビューで解消し続けます。
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仕様解説BOT
検討・実装した内容を、いつ聞いても正確に答えが返ってくる状態で維持します。
-
生産性向上前提
AIエージェントによる高速開発。これは前提として、当たり前に実現します。
SELF CHECK
6つの項目で、御社の開発をセルフチェック
3つの軸を6つの実務テーマに分けました。当てはまる項目をクリックすると、対応する「最初の一歩」をご案内します。
品質向上
リリースのたびに、ヒヤッとするシステム不具合が出ていませんか？
品質診断へ →性能改善
画面の表示やデータ配信の遅さを、ユーザーから指摘され続けていませんか？
性能・バージョンアップ調査へ →UI/UX改善
機能は十分なのに、見た目が古いという理由だけでユーザーが離れていませんか？
ご相談ください（新規事例で開発中）継続的なアップデート対応
OS・DB・ミドルウェアのバージョンアップや、フレームワークのサポート切れに追われていませんか？
性能・バージョンアップ調査へ →最新仕様の共有・活用
仕様が担当者や開発会社の中にしかなく、確認や引き継ぎのたびに困っていませんか？
仕様解説BOTの導入へ →生産性向上
システム改修や新機能の追加で、開発工数や納期を短縮したい場面はありませんか？
開発・改修へ →HOW IT WORKS
品質と仕様を守る、プレスマンのAI駆動開発の仕組み
01開発者1人に、AIのレビュー陣が並走する
これまで
1名体制
レビューは簡易的なチェックにとどまりがちで、見落としは本番環境で見つかりやすい。
プレスマンのAI駆動開発
実質 5名 体制
複数のAIエージェントが並走してレビュー。実質、複数名の上級エンジニアに相当する厚みで品質をチェックします。
02リリースまでに、4段階のチェックを通す
右に進むほどチェックが厚くなり、すべてを通過したものだけがリリースされます。
セルフレビュー
実装したAIエージェント自身がチェック
AIクロスレビュー
観点の異なる複数のAIが相互にチェック
独自ツール（DeltaLint）で検出
人手では拾えない不具合（デグレ）を自動で検出
人による最終承認
リリースの判定は、必ず人が行います
03仕様解説BOTを、リリースのたびに更新し続ける
- 1
AIが仕様を抽出する
コードや既存の資料から、仕様をAIが自動で書き起こします。
- 2
プレスマンが検証する
コードと突き合わせて正誤を確かめ、コードにない情報も補って網羅性を高めます。ここが私たちの独自のノウハウです。
- 3
BOTとして配信する
誰が・いつ聞いても正確に答えが返ってくる状態にします。版と差分もリリースごとに管理します。
CASES
実案件での取り組み
お客様名は伏せていますが、いずれも現在進行形で続いている案件です。
メディア向けコンテンツ入稿管理の品質強化
- 体制
- PM1・PL2
PG2〜3 - 規模
- 175
人日/月 - リリース
- 月1〜3回
大規模なアジャイル案件で、AI多重レビューと、デグレを検出する独自ツール（DeltaLint）を導入。商用リリース後の不具合を抑え、長期運用の保守コストの抑制にもつなげています。
ブラックボックス化した仕様の見える化
- 体制
- PM1・PL1
PG1〜2 - 規模
- 40
人日/月 - リリース
- 月1回
担当ベンダーの中に閉じていた仕様を、AIによる抽出と検証で可視化し、いつでも質問できる仕様解説BOTに。お客様側での要求仕様づくりも大きく効率化しました。
レンタル管理システムの大規模リニューアル
- 体制
- PM1・PL1
PG1 - 規模
- 750
人日 - 期間
- 10ヶ月
（進行中）
AIと独自ツール（DeltaLint）を活用した設計・開発で、大規模な作り込みの工数を圧縮。画面表示やデータ配信の遅さについても、AIでボトルネックを調べ、性能の最適化を進めています。
WHERE WE STAND
「速い」の先に、本当の価値がある
多くの現場は、まだ①のフェーズで足踏みしています。私たちは、2年間の実践を通じて②にたどり着きました。
① 多くの現場でみられる姿
規律のない、AI任せの開発
- 担当者任せで、品質が属人化する
- レビューが形骸化し、そのまま本番へ出てしまう
- 仕様書は書かれず、書かれてもすぐ古くなる
- 初速は出るが、後から負債として跳ね返る
② 私たちがたどり着いた姿
規律あるAI駆動開発
- 開発フロー全体で、AIを体系的に活用
- 4段階のAI多重レビューで品質を担保
- 仕様解説BOTで、仕様の透明性を維持
- 開発スピードと品質を、両方あきらめない
FAQ
よくいただくご質問
お客様のソースコードや機密情報は、どのように扱われますか？
学習に利用されない設定の法人向けAIサービスのみを使い、取り扱いのルールはご契約前にご説明します。お客様の社内規程に合わせた運用もご相談いただけます。
社内にAI利用のルールがまだありません。それでも依頼できますか？
はい。AIを使う範囲・使わない範囲を最初に決めてから始めます。ルールづくりの材料として、私たちの運用をご参考にしていただくこともできます。
今お願いしている開発会社と、どう役割を分ければよいですか？
品質診断や仕様解説BOTの導入など、既存の体制を変えずに一部から入ることができます。既存ベンダー様と並走する形の実績もあります。
小さく試すことはできますか？費用の目安は？
「最初の一歩」のメニューはどれも、対象を絞って小さく始められます。規模によって変わるため、まずは状況をお聞かせください。
AIが書いたコードを、最後は人が確認していますか？
はい。4段階のチェックの最後は、必ず人による最終承認です。AIのレビューだけでリリースすることはありません。
株式会社プレスマン
- 創業
- 94年目
- 社員
- 30名強
- AI駆動開発
- 2年の実践
受託開発に加え、Webサイト構築基盤「WP10」やkintone関連サービスなど、自社のサービスも開発・運用しています。作って終わりではなく、長く運用し続けることを前提にした開発を大切にしてきました。
PROCESS
ご相談から導入までの流れ
STEP 1
ヒアリング
現状の課題や、対象になりそうなシステムを伺います。
STEP 2
ご提案
6つのテーマのどれに当たるかを整理し、進め方をご提案します。
STEP 3
お見積り
ご提案内容をもとに、体制・期間・費用をお見積りします。「最初の一歩」のメニューから始めることもできます。
STEP 4
開発・導入
体制を組んで開発を進め、リリース後の継続的な改修・運用まで伴走します。
フォームでは、次のテーマから選んでいただけます
- 品質向上（リリース時の不具合）
- 性能改善（表示・配信の遅さ）
- UI/UX改善
- 継続的なアップデート対応
- 最新仕様の共有・活用（仕様解説BOT）
- 生産性向上（工数・納期の短縮）