事例紹介

案件概要

大手企業向けAWS環境において、API Gateway、Lambda、CloudWatch、SNSを利用した監視アラートの改善を支援しました。既存の監視では、既知のタイムアウトや想定済みエラーもアラート対象となっており、運用担当者が毎回ログを確認し、手動で原因を切り分ける必要がありました。当社では、CloudWatch Logs、メトリクスフィルター、アラーム設計、Runbook、障害報告テンプレートを整理し、AIを活用して調査・設計・手順書作成の効率化を行いました。

AI活用前の課題

• CloudWatchアラート発生時の初動調査に時間がかかっていた
• 既知エラーと未知エラーの切り分けが属人的だった
• ログ調査、原因整理、報告書作成に工数がかかっていた
• 監視設定変更時の手順書作成に時間がかかっていた
• 若手メンバーが調査する場合、確認観点にばらつきがあった

AI活用内容

• CloudWatch Logsのエラーログ要約
• API Gateway 4XX / 5XX エラーの分類
• 既知エラー除外条件の整理
• CloudWatch Alarm / Metric Filterの設計支援
• AWS CLI実行手順の作成支援
• 障害一次報告書のドラフト作成
• 顧客向け説明文の日本語整備

工程別工数比較

効果・改善ポイント

AIを活用することで、ログ調査、監視条件整理、CLI作成、手順書作成のスピードが向上しました。特に障害報告書や運用手順書の作成では、過去の類似事例やログ内容をもとにドラフトを作成できるため、担当者は内容確認と最終判断に集中できるようになりました。

案件概要

地方自治体・事業者向けの業務支援プラットフォーム開発において、要件整理、画面設計、API設計、フロントエンド開発、バックエンド開発、テスト、デプロイ手順作成を支援しました。FDEの考え方とVibe Codingの開発スタイルを組み合わせ、顧客の業務課題を整理しながら、AIを活用してMVP開発を高速化しました。

AI活用前の課題

• 顧客の業務課題をシステム要件に落とし込むまでに時間がかかっていた
• 画面設計・API設計・DB設計の初稿作成に工数がかかっていた
• フロントエンドとバックエンドの実装スピードを上げる必要があった
• MVP段階でも最低限の設計書・テスト仕様書・運用手順書が必要だった
• 少人数チームで短期間にリリースする必要があった

AI活用内容

• ヒアリング内容からPRDを作成
• 業務フロー・ユーザーストーリーの整理
• 画面一覧・画面項目・入力チェック仕様の作成
• API一覧・リクエスト/レスポンス仕様の作成
• フロントエンド画面のコード初稿生成
• バックエンドAPIのコード初稿生成
• テストケース作成
• デプロイ手順書・運用手順書作成

工程別工数比較

案件概要

日本の大手保険会社向けに、FAQ検索、問い合わせ意図分類、生成AIによる回答候補作成、Amazon Lex / Lambda / DynamoDB / S3を活用した問い合わせ対応支援システムの設計・開発を支援しました。保険業務では、契約内容、住所変更、保険料支払い、解約など多くの問い合わせが発生します。従来のキーワード検索では顧客の質問表現の違いに対応しきれず、オペレーターが複数のFAQや業務資料を確認する必要がありました。

AI活用前の課題

• 顧客の質問表現が多様で、通常検索では該当FAQを見つけにくい
• オペレーターがFAQ・業務マニュアル・過去履歴を横断的に確認していた
• 保険種別ごとの問い合わせ分類に工数がかかっていた
• 回答品質が担当者の経験に依存していた
• FAQ改善に必要な問い合わせ分析が十分にできていなかった

AI活用内容

• FAQデータの整理・分類
• 問い合わせ文の意図分類
• 保険種別ごとのルーティング設計
• 類似FAQ検索の精度改善
• 回答候補文の生成
• Amazon Lexのインテント設計支援
• AWS Lambdaの処理ロジック設計支援
• テストケースと検証観点の作成

工程別工数比較

案件概要

当社の営業・提案活動において、SRE支援、FDE支援、AI活用支援などの提案資料作成に生成AIを活用しました。顧客調査、課題整理、提案構成作成、提案書ドラフト、フォローアップメール作成をAIで効率化しました。

AI活用内容

• 顧客企業・業界情報の整理
• 商談メモの要約・顧客課題の抽出
• 自社サービスとのマッチング
• 提案書の構成案作成・本文ドラフト作成
• フォローアップメール作成
• 次回アクションの整理

工程別工数比較