GitLabはこのほど、DevOpsやDevSecOpsに関わる人々が集まるイベント「DevOpsDive2025～セキュアなAI活用を実現する3つの方法とは～」を新宿で開催した。本稿では、高度なセキュリティ要件を満たしつつAIコーディングを活用するための取り組みや、ローカルな環境でLLMの技術的検討を進めるNTT DATAの事例セッションをレポートする。

生成AI活用でソフトウェア開発70%効率化を目指す

NTT DATAはAIを活用した業務変革の一環として、積極的なAI活用の推進とAIガバナンスの徹底を両立して進めている。このうち、積極的なAI活用の推進は、NTT DATAの顧客企業のバリューチェーンを変革するためのAI活用と、自社のバリューチェーンを変革するためのAI活用に分けられる。

2024年10月に同社が国内向けに発表した生成AI活用コンセプトが「SmartAgent」。これは、利用者の指示に応じて自律的なAIエージェントが業務のタスクを抽出・整理・実行し、業務の効率化を支援するというもの。このコンセプトの下で生成AIサービスを展開し、2027年までにグローバル全体で3000億円規模の売り上げを目指すという。

社内向けには、生成AIを活用したソフトウェア開発の生産性向上が検討されている。最近では自社IPと商用ツールを組み合わせたアセット群により、ソフトウェア開発の全工程において生成AIを活用している。

また、こうした生成AI活用を支えるため、同社は全社員約20万人に生成AI活用リテラシーの教育を提供するなど、AI活用を実践できる人材の増加・強化も図っている。現在はソフトウェア開発における生成AIの提案・適用事例は国内で250件を超えているとのことだ。

  • NTT DATAにおける開発生産性向上の取り組み

    NTT DATAにおける開発生産性向上の取り組み

NTT DATAでAIコーディングツールの国内普及を進める加藤耕也氏は、「生産性向上のターゲットはソフトウェア開発のライフサイクルの全域。プロジェクト管理から要件定義・設計、コーディング・テスト、保守・運用まで、2050年度には50%、2027年度には70%の生産性向上を目標としている」と解説した。

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