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前回は、外部仕様の整理・テスト生成にAgentiqsを活用した事例を紹介しました。製品開発には、設計やテスト以外にも、さまざまな業務があります。Agentiqsは、こうした業務の効率化にも活用できます。

今回取り上げるのは、特許抵触調査です。検索で見つかった1,000件を超える特許候補を一件ずつ確認し、判定結果と理由を残す作業には、多くの時間がかかっていました。

そこで、Agentiqsのワークフローで、候補の取得、AIによる判定、Excelへの結果の記録をつなぎました。繰り返し処理はプログラム、内容の理解と分類はAIが担い、人が判定理由を確認できる仕組みにしています。

本事例の条件では、前後工程のAI支援も含め、1回あたり約100時間の工数を削減しました。その中心となるAgentiqs のワークフローを、実際の画面とともに紹介します。

Agentiqs V1.0 の開発では、コーディングエージェント(GitHub Copilot)を活用した試作開発によって実装を素早く進められた一方、市販品質を見据えた品質保証フェーズでは、外部仕様の確認やテストケース設計に多くの工数がかかる状態になっていました。

そこで、試作時にコードとあわせて出力していた仕様・設計情報をAgentiqsで解析し、Next Designに反映して、品質保証フェーズに向けた成果物の整理、モデル化、検証、テストケース生成までつなぎました。これにより、人による作業実施時と比較して約2倍の生産性を実現することができました。

本記事では、この開発の流れを通して、試作開発のスピードと品質保証の両立にどう取り組んだかを紹介します。