金融業界の開発現場で試した生成AI活用の現在地 ―アプリ開発×インフラ構築×品質管理で探る生成AIの壁とヒント― CTC Engineer’s Insight #7

概要

生成AIを個人で使うことには、すでに多くのエンジニアが慣れ始めています。コード補完や調査、資料作成など、日々の作業を効率化するツールとして、その便利さを実感している方も多いと思います。

一方で、生成AIをSIのプロジェクトや組織の開発プロセスに組み込むとなると話は変わります。品質やセキュリティをどう担保するのか、AIが関与した成果物に誰が責任を持つのか、既存の開発・運用プロセスとどう整合させるのか。顧客システムを預かるSIの立場では、生成AIを「使えるか」ではなく「どう社会実装するか」という視点で向き合う必要があります。まさに現場活用にチャレンジする中で、そういった問いに直面し、立ち止まってしまう…もしくは各種課題を突破する方法を見出すために試行錯誤されている方も多いのではないでしょうか。

本イベントでは、伊藤忠テクノソリューションズ株式会社のエキスパートが、金融業界のプロジェクトを含む様々な開発現場において生成AIを開発プロセスに組み込もうと試みてきた実践と試行錯誤を共有します。インフラ構築の現場で生成AIをどう使おうとしたのか、クローズドな顧客環境でGitHub Copilotを導入する際に何が壁になったのか、品質管理やプロジェクト分析にAIエージェントを活用しようとして見えてきた可能性と課題。

それぞれの立場で直面した葛藤を、具体的な事例を交えて語ります。

▼各パートの学びポイント

【パート①】インフラ構築で生成AIはどこまで使えるのか？ 現場で見えた壁と現在地
インフラ構築プロジェクトにおいて、Copilotのユースケース整理やプロンプト管理、生成AI活用環境の整備に取り組んだ実例を紹介します。個人利用は進んだ一方で、なぜ組織的な活用に定着しなかったのか。技術の可否ではなく、運用や使われ方の観点から、インフラ領域で生成AIを扱う難しさと学びを整理します。

【パート②】クローズド環境でGitHub Copilotを導入した試行錯誤
金融機関向け開発プロジェクトにおいて、クローズドネットワーク環境の中でGitHub Copilotを導入した事例を紹介します。どこまでセキュリティ制約を許容できるのか、顧客とどう合意形成を進めたのか。現場を前に進めるための調整と工夫に焦点を当て、導入後に見えた効果と課題を率直に共有します。

【パート③】AIエージェントで変わる品質管理／ 期待と課題を見極める
Jira／ConfluenceとAIエージェントを活用し、品質評価やプロジェクト分析を支援できないか検証した事例を紹介します。あえて品質評価の情報を絞ることで有効に機能した使い方や、AIに任せすぎないための考え方を解説します。品質管理における生成AIの現実的な位置づけを整理します。

本勉強会で紹介するのは、完成されたベストプラクティスではありません。むしろ、「なぜ組織的な活用が難しかったのか」「どこで議論が止まったのか」「次に何を試そうとしているのか」といった、まだ答えの出ていない問いそのものです。金融業界での実践を含む、さまざまな制約下での知見を起点に、業界を問わず生成AIの実務適用に悩むエンジニアやPMにとって、自身の現場を考えるための具体的なヒントを提供します。

※配信URLは、申込者に対し本ページ上「参加者へのお知らせ」にて当日までに表示されます。

タイムスケジュール

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

大友 勝明

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
金融事業グループ 金融システム技術本部 金融システム技術戦略部付
リードスペシャリスト

アプリ開発からクラウドでのインフラ構築まで様々な領域やプロジェクトを経験。
2013年にCTCにジョインしてからは、金融業界の大小さまざま案件でアーキテクトやPMを務めている。
現在は金融システム技術戦略部に所属し、金融のお客様を対象としたインフラ構築部隊の技術戦略の策定にも関与。

鹿島 克己

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
金融事業グループ 金融システム開発本部 金融開発第２部 開発第１課
シニアスペシャリスト

2002年新卒にてCTCに入社。
以来、ほぼ一貫して、金融機関向けのアプリケーション開発に従事。
市場リスク管理システム構築やトレーディングシステム更改の大規模プロジェクトにおいて、PL/PMを歴任。
現在はローコードツールの導入支援案件にも携わっている。

尾身 貴宏

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
金融事業グループ 金融システム開発本部 金融システム開発戦略部 企画推進課
主任

2005年にCTCにジョインして以降、社内QMS（CQMS）の金融事業内展開、大規模案件モニタリング活動、およびPMO/PSOとしてのPM支援・品質管理・プロジェクト改善に従事。
現在は開発プロジェクトへPMOとして参画しながら、AIを活用したプロジェクト管理、品質管理の実用化検証に携わっている。

参加対象

• 生成AIを個人では使っているが、SIの開発プロジェクトやクローズド環境でどう扱うべきか判断に悩んでいるエンジニア／PL・PMの方
• GitHub CopilotやJira／Confluenceなど、既存の開発・管理ツールの中に生成AIをどう組み込むか検討している方
• 成功事例や完成形ではなく、実際の試行錯誤や整理途中の話をもとに、自身のプロジェクトに当てはめて考えたい方

参加にあたっての注意事項

• 参加を辞退する場合は、詳細ページより申込のキャンセルをお願い致します。
• 配信映像や音声は各自の通信環境に依存します。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。