開発規約を学んだAIで半日待ちのレビューを数秒に、トヨタ情報システム愛知の検証

AIに任せる範囲を、規約に照らせば正誤が決まる領域へ絞り込んだ切り分けが、この取り組みの土台になっています。担当させたのは、プログラムやSQLの命名規約の確認、改行ルールのチェックといった定型的な一次レビューと、開発規約・運用ルールに関するQ&Aでした。設計の妥当性のように文脈と経験を要する判断は人の側に残っているため、AIの出力が誤っても取り返しがつく範囲に収まります。判断の性質で仕事を分ける考え方が、検証段階から現場の日常業務に混ぜて回せる状態をつくったのではないでしょうか。

次に効いたのは、既存の文書資産をAIが読める形へ移す経路を先に用意した点です。ExcelやPDFで蓄積されていた膨大な業務ドキュメントをMarkdownへ変換するツールをナレッジコミュニケーション側が独自に開発し、TISAはそこに既存資産を流し込む形で知識を移植しています。規約をAI向けに書き起こすところから始めていれば、着手の重さで検証そのものが止まっていた可能性は高いはずです。

もう一つ見逃せないのが、AIの回答を規約側へ跳ね返す仕組みを組み込んだことです。AIからのフィードバックを分析して、形骸化していた古いドキュメントを洗い出し、規約自体を最新化・体系化していく運用改善のサイクルが動き始めています。ドキュメントと実態の乖離という根っこの問題に手を戻す設計になっており、AIを使うほど元の資産が整っていく方向に力が働きます。前提として、Azure OpenAIを基盤とし、入力データを学習に使わない仕様やアクセス制御でグループの情報管理基準を先に満たしたことが、開発の中枢にあるコードを扱う用途で選ばれる条件になっています。