AIモダナイゼーション

エージェントの精度向上とトークンコストの削減
セキュリティを犠牲にすることなく、ソフトウェアファクトリーを強化し、自律的なAIエージェントを実現する方法をご覧ください。
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AIコーディングだけでは、ソフトウェアライフサイクルの加速は実現できません。チームとエージェントのコラボレーションで、より速いリリースを。
2,786人のエグゼクティブを対象にした調査によると、すでに年間7,500億ドルの価値を生み出しています（下記データ参照）。インテリジェントオーケストレーションにより、AIのリターンはさらに拡大します。
$28Kデベロッパー1人あたりのコスト削減
*出典：『The Economics of Software Innovation: $750B+ Opportunity at a Crossroads』Harris Poll、GitLabの委託により実施、2025年。
データは各組織における12か月間の平均値です。
コーディングはソフトウェアライフサイクルのわずか20%に過ぎません。チームがAIエージェントをオーケストレーションし、反復作業を自動化することで、残り80%のボトルネックを解消できます。
コードレビューの崩壊： AIコーディングによりマージリクエストが増加。エンジニアがボトルネックとなり、機能開発ではなくAIコードのレビューに追われます。
セキュリティ負債の爆発的増加： AIがコードを生成する速度に、セキュリティチームのスキャンが追いつきません。脆弱性が蓄積し、コンプライアンス監査が困難になります。
テストのボトルネック： AIのコード生成速度にテスト作成が追いつかず、テストカバレッジが低下。本番環境にバグが到達します。
調整オーバーヘッド： AIでコーディングは速くなっても、ツールが分散していると、非効率なコンテキストの切り替えが発生します。
マージの高速化： AIがコードを事前レビューし、リスクの高い変更をフラグ付けして人間の確認に回すことで、エンジニアはソフトウェアイノベーションに集中できます。
自動修正： AIが継続的にスキャンし、一般的な脆弱性を自動修正して、人間の承認用にマージリクエストを作成。セキュリティ負債が削減されます。
継続的なテストカバレッジ： AIがコード変更に合わせてテストを作成・保守するため、カバレッジが開発と同じペースで維持されます。バグの早期発見が可能です。
統合プラットフォーム： 単一のプラットフォームが計画、コーディング、セキュリティ、テスト、デプロイのすべてにわたって完全なコンテキストを維持。エージェントが高精度でワークフローを実行します。
業界をリードするお客様との経験にもとづいた成熟度フレームワークを作成しました。3つの成熟度ステージを迅速に進めるための具体的な情報を提供します。
業界リーダーは、AIを活用したコーディングの段階から、ソフトウェアライフサイクル全体にわたるエージェントによるオーケストレーションへと移行しています。
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