生成AIを仕事で使う場面が増えてきました。

文章を整える。会議の内容を残す。コードを調べる。実装のたたき台を作る。レビューの観点を増やす。

ユニフェイスでも、AIを特別な実験としてではなく、日々の仕事を少し楽にする道具として使い始めています。

使っているのは、PLAUD、Copilot、Codex、CodeRabbitなどです。

ただし、AIに全部任せているわけではありません。

会議で何が決まったのか。どの仕様を確認しないといけないのか。どこまで実装してよいのか。その変更が業務に合っているのか。

最後に見るべきところは、今でも人が見ています。

この記事では、ユニフェイスの開発現場でAIをどう使っているかを、少し具体的に紹介します。

議事録は、会議後の負担を減らすために使う

まず大きいのは、議事録です。

会議では、決定事項、未決事項、確認事項、次の宿題が出てきます。

以前は、会議が終わってから録音やメモを見返し、話の流れを整理し、誰が何を確認するのかをまとめる必要がありました。

この作業は大事ですが、時間も集中力も使います。

そこで、PLAUDを使って会議内容を残し、あとから決定事項や宿題を整理しやすくしています。

もちろん、文字起こしや要約をそのまま正式な記録にはしません。

製造業向けのシステム開発では、言葉の意味が少し違うだけで、仕様や運用の理解が変わることがあります。

だから、人が読み直し、必要なところを直し、確認事項として残します。

AIは、議事録を完成させる係というより、会議後の整理を始めやすくする係です。

Copilotは、日常の作業を少し軽くする

Copilotは、日々の文章作成や整理で使う場面があります。

たとえば、社内向けの説明を短くする。メモを読みやすく整える。確認事項を箇条書きにする。資料や文章のたたき台を作る。

小さな作業ですが、こうした作業が積み重なると、開発や顧客対応の時間を圧迫します。

Copilotを使うことで、ゼロから文章を作る負担を減らせます。

ただし、業務上の判断やお客様に関わる内容は、人が確認します。

AIがそれらしい文章を出しても、実際の経緯や前提と合っているかは別です。

便利だからこそ、最後の確認を省かないようにしています。

Codexは、既存コードを読む入口になる

開発では、いきなりコードを書くより、まず既存の仕組みを読む時間が長くなることがあります。

この画面はどのAPIを呼んでいるのか。この数字はどのテーブルから来ているのか。似た実装はどこにあるのか。この修正はどこに影響しそうか。

業務システムでは、こうした調査がとても大事です。

Codexは、既存コードを横断して調べたり、処理の流れを整理したり、変更方針の候補を出したりするときに使っています。

コードを書くためだけではありません。

調査の入口を作る。実装前の考えを並べる。確認観点を出す。変更内容をメモにする。

そういう使い方も多いです。

もちろん、Codexの説明をそのまま正解にはしません。

実際のコード、DB、ログ、画面の動きと照らし合わせて確認します。

AIを使うほど、人が最後に判断する力は大事になります。

CodeRabbitは、レビューアの負荷を減らすために使う

CodeRabbitは、コードレビューの補助として使っています。

目的は、レビューアの負荷を減らすことです。

レビューでは、ケアレスミスから設計判断まで幅広く見ます。

単純なバグの可能性。条件分岐の読みづらさ。テスト観点の不足。影響範囲の確認漏れ。設計として別の選択肢を考えた方がよい箇所。

こうしたものを、人間のレビューに入る前にできるだけ取り除くために、AIレビューを使っています。

ただし、CodeRabbitの指摘がすべて正しいわけではありません。

業務上は問題ない指摘もあります。逆に、AIでは拾いきれない現場固有の判断もあります。

だから、AIレビューは人のレビューを置き換えるものではありません。

人が見るべきところに集中できるようにするための補助です。

AIを使うほど、業務理解が大事になる

AIを使うと、文章作成、調査、実装、レビューの一部は速くなります。

でも、何を作るべきかはAIだけでは決められません。

製造業向けのシステムでは、現場の作業、実績、在庫、品質、設備、帳票、データの意味が関わります。

画面の数字が合っているか。帳票の出力条件が業務と合っているか。変更した処理が別の運用に影響しないか。

こうした判断には、業務理解が必要です。

AIを使うから、業務理解がいらなくなるわけではありません。

むしろ、AIが出したものを業務に照らして確認できる人の価値が上がっていると感じます。

いまは、使い方を育てている途中です

ユニフェイスのAI活用は、完成された仕組みではありません。

議事録、仕様整理、実装、レビュー、ドキュメント化。

それぞれの場面で、どこまでAIに任せると楽になるのか。どこから先は人が確認するべきなのか。どうすればチームで再現できるのか。

そういうことを、日々の開発の中で試しています。

AIを使って、ただ速く作る。

それだけではなく、調査や判断の材料を残し、チームで仕事を進めやすくする。

ユニフェイスでは、そんな使い方を少しずつ増やしています。

現実を改善するために、あらゆるテクノロジーを駆使していきます。

AIも、そのための道具のひとつとして捉えています。

こんな人と話してみたい

AIを使った開発に関心がある。

でも、ツールそのものより、業務システムや製造業DXの現場でどう使うかに興味がある。

そんな人とは、ぜひ一度話してみたいです。

ユニフェイスでは、AIを使いながら、IB-FactoryシリーズやIB-Mesの開発、新規導入、既存改善を進めています。

AIと業務システム開発を、実際の現場の中でつなげていきたい方は、まずは話を聞きに来てください。

関連する募集はこちらです。

顧客と一緒に　Factory Platform　を育てるフルスタック開発

製造業の経験が武器になる。 工場DXを支えるフルスタックエンジニアへ