デンソークリエイト製品連携を体験する
このページの要約
Next Design・Lightning Review・TimeTrackerと連携し、設計→レビュー→テスト設計の工程横断支援を体験できます。
- 要求モデルからテストケースを自動生成（NDトレーサビリティ付き）
- AIレビュー指摘をLightning Reviewに自動登録
- 推奨体験ルート（60分 / 90分 / 120分）付き
このページを読めば、デンソークリエイト製品ユーザーがAgentiqsをどこに組 み込めるかが分かります。
概要
このページでは、Agentiqsとデンソークリエイト製品（以降、DC製品）を連携させ、設計、レビュー、テスト設計、レビュー指摘管理などの業務をAIで支援する流れを体験する方法を説明します。
Agentiqsは、AIとチャットするだけのツールではありません。
Next Design、Lightning Review、TimeTrackerなどの業務ツールと連携することで、設計情報、レビュー指摘、プロジェクト情報などをAIが扱えるようになります。
特に、Next DesignやLightning Reviewと連携すると、以下のような使い方を体験できます。
- Next Design上の要求モデルをAIが読み取る
- 要求モデルごとにテストケースを生成する
- 生成したテストケースをNext Design上のモデルとして作成する
- 要求モデルとテストケースモデルのトレーサビリティを設定する
- Next Design上の設計モデルをレビュー観点に沿ってAIがレビューする
- AIが抽出したレビュー指摘をLightning Reviewに登録する
- 設計情報、レビュー指摘、後工程成果物をつなげて扱う
このページの目的は、Agentiqsが DC製品と連携することで、設計からレビュー、テスト設計、改善活動までを工程横断で支援できることを短時間で体験することです。
このページで分かること
このページでは、以下を説明します。
- DC製品連携で体験できる価値
- Next Design連携でできること
- Lightning Review連携でできること
- TimeTracker連携でできること
- 最初に試すべきサンプル
- 90〜120分で体験するおすすめルート
- 各サンプルで確認すべきポイント
- 自社プロジェクトに置き換える考え方
- うまく動かない場合の確認ポイント
- 次に進むべきページ
DC製品連携で体験できる価値
DC製品連携では、Agentiqsが業務ツール上の情報を入力として扱い、AIの出力を業務ツールに戻す流れを体験できます。
| 体験できる価値 | 内容 |
|---|---|
| 設計情報のAI活用 | Next Design上の要求モデルや設計モデルをAIが読み取り、レビューや成果物生成に活用する |
| 工程横断の成果物生成 | 要求モデルや設計書から、テストケースなど後工程の成果物を生成する |
| トレーサビリティ支援 | 要求モデルとテストケースモデルなど、成果物間の関係を扱う |
| モデルレビュー支援 | Next Design上の設計モデルをレビュー観点に沿って確認する |
| レビュー指摘 の管理 | AIが抽出した指摘をLightning Reviewに登録し、レビュー管理につなげる |
| 転記作業の削減 | AIの出力をファイルやツールへ反映し、手作業の転記を減らす |
| 業務プロセスへの組み込み | 設計、レビュー、テスト設計、改善活動の流れにAIを組み込む |
DC製品連携の全体像
AgentiqsとDC製品を組み合わせると、以下のような業務の流れを作ることができます。
- Next Designで設計情報を作成する
- Agentiqsが設計モデルや要求モデルを取得する
- AIエージェントが設計情報を理解する
- レビュー指摘やテストケースを生成する
- 生成結果をNext DesignやLightning Reviewに反映する
- レビュー結果や改善情報を蓄積する
- 必要に応じてTimeTrackerなどのプロジェクト情報と組み合わせる
この流れにより、AIの活用を単発のチャットに閉じず、設計・レビュー・テスト設計の業務プロセスに組み込むことができます。
連携対象の製品
このページでは、主に以下の製品との連携を扱います。
| 製品 | 主な役割 | Agentiqsとの連携例 |
|---|---|---|
| Next Design | システム・ソフトウェア設計支援 | 設計モデル取得、モデルレビュー、テストケース生成、モデル作成 |
| Lightning Review | 設計レビュー支援 | レビュー指摘の取得、AI指摘の登録、レビュー結果管理 |
| TimeTracker | 工数管理・プロジェクト管理 | プロジェクト情報、ワークアイテム、実績工数などの取得・活用 |
このページでは、特にNext DesignとLightning Reviewのサンプルを中心に説明します。
TimeTracker連携は、利用環境やAPI設定が必要になるため、環境が整っている場合に確認してください。
Next Design連携で体験できること
Next Design連携では、設計モデルをAIが扱えることを確認します。
主な体験内容
| 体験内容 | 内容 |
|---|---|
| モデル取得 | Next Design上の要求モデルや設計モデルを取得する |
| モデル理解 | モデル名、属性、説明、関連モデルをAIが読み取る |
| テストケース生成 | 要求モデルに基づいてテストケースを生成する |
| モデル作成 | 生成したテストケースをNext Design上に作成する |
| トレーサビリティ設定 | 要求モデルとテストケースモデルの関係を設定する |
| モデルレビュー | 設計モデルをレビュー観点に沿って確認する |
| 指摘一覧出力 | モデルレビュー結果を一覧化する |
Next Design連携の代表的な処理イメージ
- Next Designプロジェクトを開く
- レビュー対象または生成対象のモデルを選択する
- Agentiqsがモデル情報を取得する
- AIエージェントがモデル内容を理解する
- レビュー指摘またはテストケースを生成する
- 必要に応じてNext Design上にモデルを作成する
- 結果を確認する
Next Design連携を試す前提条件
Next Design連携を試す前に、以下を確認してください。
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| Next Designの起動 | Next Designを起動できること |
| Agentiqsの起動 | Agentiqsが起動していること |
| サンプルプロジェクト | サンプルのNext Designプロジェクトを開けること |
| 連 携設定 | AgentiqsとNext Designが連携できる状態であること |
| 対象モデル | 要求モデルや設計モデルが確認できること |
| 検証用データ | 初回はサンプルまたはコピーしたプロジェクトを使うこと |
Next Design連携で最初に避けた方がよいこと
| 避けた方がよいこと | 理由 |
|---|---|
| 本番プロジェクトを直接使う | 不要なモデルや変更が残る可能性があるため |
| 対象モデルを大量に選ぶ | 結果確認や原因切り分けが難しくなるため |
| メタモデルを最初から変更する | 連携処理が複雑になり、動作確認しにくいため |
| トレーサビリティ設定を大きく変える | 生成結果の確認が難しくなるため |
| 複数種類のモデルを一度に対象にする | AIの出力や処理条件が複雑になるため |
Lightning Review連携で体験できること
Lightning Review連携では、AIが抽出したレビュー指摘をレビュー管理ツールに登録す る流れを体験します。
主な体験内容
| 体験内容 | 内容 |
|---|---|
| 指摘登録 | AIが抽出した指摘をLightning Reviewに登録する |
| 指摘構造化 | 指摘内容、該当箇所、理由、重要度、確認事項を整理する |
| レビュー管理 | チャット回答ではなく、レビュー指摘として管理する |
| 転記削減 | AI出力を人が手作業で転記する負荷を減らす |
| レビュー結果の蓄積 | 指摘をレビュー管理ツール上に残す |
Lightning Review連携の代表的な処理イメージ
- 設計書またはレビュー対象をAIが確認する
- レビュー観点に沿って指摘を抽出する
- 指摘内容、理由、重要度、確認事項を整理する
- Lightning Reviewに登録する形式へ変換する
- Lightning Reviewへ指摘を登録する
- レビュー担当者がLightning Review上で確認する
Lightning Review連携を試す前提条件
Lightning Review連携を試す前に、以下を確認してください。
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| Lightning Reviewの起動 | Lightning Reviewを起動できること |
| Agentiqsの起動 | Agentiqsが起動していること |
| サンプルレビュー | サンプルまたは検証用のレビューを開けること |
| 書き込み権限 | 指摘を登録できる状態であること |
| 登録先確認 | 指摘登録先のレビューが正しいこと |
| 検証用データ | 初回は本番レビューではなく検証用データを使うこと |
Lightning Review連携で最初に避けた方がよいこと
| 避けた方がよいこと | 理由 |
|---|---|
| 本番レビューへ直接登録する | 不要な指摘が残る可能性があるため |
| 大量の指摘を一括登録する | 確認や削除が大変になるため |
| 登録先レビューを確認せず実行する | 意図しないレビューに指摘が登録される可能性があるため |
| 指摘内容を確認せず登録する | 不適切な指摘が管理対象になる可能性があるため |
| 重複確認をしない | 同じ指摘が複数登録される可能性があるため |
TimeTracker連携で体験できること
TimeTracker連携では、プロジェクト、ワークアイテム、実績工数、負荷データなどをAgentiqsから扱えるようになります。
TimeTrackerのAPI設定が完了している場合、以下のような活用ができます。
| 体験できること | 内容 |
|---|---|
| プロジェクト情報の取得 | プロジェクト一覧や詳細情報を取得する |
| ワークアイテムの取得 | 作業項目、タスク、計画情報を取得する |
| 実績工数の確認 | 実績工数を取得し、状況把握に使う |
| 負荷データの確認 | メンバーや期間ごとの負荷を取得する |
| 状況整理 | 取得した情報をAIが要約し、状況や確認事項を整理する |
| 改善検討 | 工数や進捗情報をもとに、リスクや改善点を整理する |
TimeTracker連携の活用イメージ
- TimeTrackerからプロジェクト情報を取得する
- ワークアイテムや実績工数を取得する
- AIが状況を要約する
- 遅延リスク、負荷偏り、確認すべき項目を整理する
- 必要に応じて報告書や改善メモを作成する
TimeTracker連携を試す前提条件
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| TimeTracker環境 | TimeTrackerのサーバに接続できること |
| API設定 | サーバURLとAPIキーが設定されていること |
| 権限 | 対象プロジェクトや実績工数を取得できる権限があること |
| 対象プロジェクト | 評価に使うプロジェクトを指定できること |
| 検証範囲 | 初回は少数のプロジェクトや期間に絞ること |
まず体験するべきサンプル
DC製品連携を初めて体験する場合は、以下の順番で進めることをおすすめします。
| 順番 | サンプル | 体験できること |
|---|---|---|
| 1 | 設計書からテスト設計を生成 | 文書ベースで設計からテスト設計への流れを体験する |
| 2 | 要求モデルごとにテストケースを生成 | Next Design要求モデルからテストケースを生成する |
| 3 | Next Designのモデルを観点別にレビュー | Next DesignモデルをAIでレビューする |
| 4 | レビュー指摘をLightning Reviewに自動登録 | AIが抽出したレビュー指摘をLightning Reviewに登録する |
Next DesignやLightning Reviewの環境がまだない場合は、まず「設計書からテスト設計を生成」で、工程横断の成果物生成を体験してください。
その後、Next DesignやLightning Reviewとの連携サンプルに進むと、理解しやすくなります。
推奨する体験ルート
目的に応じて、以下の体験ルートを選んでください。
| 目的 | おすすめルート |
|---|---|
| まず短時間で雰囲気をつかみたい | 60分ルート |
| Next Design連携をしっかり確認したい | 90分ルート |
| Next DesignとLightning Reviewまで一通り確認したい | 120分ルート |
| 自社プロジェクトで使えるか確認したい | 自社プロジェクト置き換えルート |
60分ルート：工程横断の価値を短時間で体験する
Next DesignやLightning Review環境の準備に時間をかけず、まずAgentiqsの工程横断支援を体験したい場合のルートです。
- 設計書からテスト設計を生成する
- 設計書レビューを体験する
- DC製品連携で何ができるか確認する
試すサンプル
| 順番 | サンプル | 目的 |
|---|---|---|
| 1 | 設計書からテスト設計を生成 | 設計情報からテスト設計を生成する流れを確認する |
| 2 | 観点に従って設計書をレビュー | 設計書をレビュー観点に沿って確認する |
このルートで確認すること
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| 設計情報の活用 | 設計書をAIが読み取り、後工程成果物に変換できるか |
| テスト設計支援 | テスト観点やテストケースのたたき台を作れるか |
| レビュー支援 | 設計書の仕様不足や曖昧さを指摘できるか |
| 自社適用イメージ | 自社設計書でも同じ流れを試せそうか |
90分ルート：Next Design連携を体験する
Next Design連携を中心に確認したい場合のルートです。
- 設計書からテスト設計を生成する
- 要求モデルごとにテストケースを生成する
- Next Designモデルを観点別にレビューする
- 評価結果を整理する
試すサンプル
| 順番 | サンプル | 目的 |
|---|---|---|
| 1 | 設計書からテスト設計を生成 | 文書ベースでテスト設計生成を理解する |
| 2 | 要求モデルごとにテストケースを生成 | Next Design要求モデルからテストケースを生成する |
| 3 | Next Designのモデルを観点別にレビュー | Next Designモデルレビューを体験する |
このルートで確認すること
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| モデル取得 | Next Design上のモデルをAgentiqsが取得できるか |
| モデル理解 | モデル名、属性、説明、関連をAIが扱えるか |
| 成果物生成 | 要求モデルからテストケースを生成できるか |
| モデル作成 | 生成した情報をNext Design上のモデルとして作成できるか |
| トレーサビリティ | 要求モデルとテストケースモデルの関係を扱えるか |
| モデルレビュー | 設計モデルをレビュー観点に沿って確認できるか |
120分ルート：Next DesignとLightning Review連携を体験する
Next DesignとLightning Reviewの両方を確認し、設計からレビュー指摘管理までを体験したい場合のルートです。
- 要求モデルごとにテストケースを生成する
- Next Designのモデルを観点別にレビューする
- 設計書レビューまたはモデルレビューの指摘を確認する
- レビュー指摘をLightning Reviewに登録する
- 評価結果を整理する
試すサンプル
| 順番 | サンプル | 目的 |
|---|---|---|
| 1 | 要求モデルごとにテストケースを生成 | Next Design要求モデルからテストケースを生成する |
| 2 | Next Designのモデルを観点別にレビュー | Next DesignモデルをAIでレビューする |
| 3 | レビュー指摘をLightning Reviewに自動登録 | AIが抽出したレビュー指摘をLightning Reviewに登録する |
このルートで確認すること
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| 設計モデル活用 | Next Design上の設計情報をAIが扱えるか |
| レビュー支援 | モデルに対してレビュー観点を適用できるか |
| 指摘の構造化 | 指摘内容、対象モデル、理由、重要度を整理できるか |
| Lightning Review登録 | AIが抽出した指摘をレビュー管理ツールへ登録できるか |
| 業務プロセス化 | 設計、レビュー、指摘管理の流れにAIを組み込めそうか |
体験ルート別の詳細
ここからは、各サンプルで確認するポイントを説明します。
1. 設計書からテスト設計を生成
サンプル
このサンプルで体験すること
設計書を入力として、AIがテスト観点やテストケースのたたき台を生成します。
Next Design連携に進む前に、まず文書ベースで「設計情報からテスト設計を生成する」流れを確認できます。
処理イメージ
- 設計書を読み取る
- テスト観点を読み取る
- AIが設計内容を理解する
- テスト観点に沿ってテスト設計を生成する
- 生成結果を確認する
確認するポイント
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| 設計理解 | 設計書の入力、出力、条件、制約を読み取れているか |
| テスト観点適用 | 指定したテスト観点に沿って生成されているか |
| 期待結果 | 設計書に基づいた期待結果になっているか |
| 不明点 | 設計書不足が確認事項として出ているか |
| 自社適用 | 自社設計書でも試せそうか |
2. 要求モデルごとにテストケースを生成
サンプル
このサンプルで体験すること
Next Design上の要求モデルを入力として、AIが要求ごとにテストケースを生成します。
生成したテストケースはNext Design上のテスト設計モデルとして作成し、要求モデルとのトレーサビリティを設定します。
処理イメージ
- Next Designプロジェクトを開く
- 要求モデルを取得する
- 要求内容をAIが理解する
- 要求ごとにテストケースを生成する
- Next Design上にテストケースモデルを作成する
- 要求モデルとテストケースモデルを関連付ける
確認するポイント
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| モデル取得 | Next Design上の要求モデルを取得できているか |
| 要求理解 | 要求モデルの内容をAIが読み取れているか |
| テストケース生成 | 要求ごとに妥当なテストケースが生成されているか |
| モデル作成 | Next Design上にテストケースモデルが作成されているか |
| トレーサビリティ | 要求モデルとテストケースモデルの関係が設定されているか |
| 自社適用 | 自社の要求モデルやメタモデルに置き換えられそうか |
自社プロジェクトで試す場合
初回は、以下の条件で試してください。
| 項目 | 推奨 |
|---|---|
| プロジェクト | 本番ではなくコピーした検証用プロジェクト |
| 対象モデル | 要求モデル1〜5件 |
| テスト観点 | 3〜5個 |
| 出力先 | 検証用のテストケースモデル |
| 確認方法 | 生成モデルを人が確認する |
3. Next Designのモデルを観点別にレビュー
サンプル
このサンプルで体験すること
Next Design上の設計モデルを入力として、AIエージェントがレビュー観点ごとにレビューを実行します。
設計モデルを「モデル × レビュー観点」で確認することで、文書レビューとは異なるモデルベースのAIレビューを体験できます。
処理イメージ
- Next Designプロジェクトを開く
- レビュー対象モデルを取得する
- レビュー観点を読み取る
- 対象モデルごとにレビュー対象情報を整理する
- 各モデルに対して、レビュー観点 ごとにAIレビューを実行する
- 指摘内容、理由、重要度、確認事項を整理する
- レビュー指摘一覧として出力する
確認するポイント
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| モデル理解 | モデル名、属性、説明、関連をAIが扱えているか |
| 観点適用 | 指定したレビュー観点に沿って確認できているか |
| 指摘妥当性 | モデルレビューとして意味のある指摘になっているか |
| 根拠性 | モデル情報に基づいた指摘になっているか |
| 出力形式 | 指摘内容、理由、重要度が確認しやすいか |
| 自社適用 | 自社メタモデルやレビュー基準に合わせられそうか |
自社プロジェクトで試す場合
| 項目 | 推奨 |
|---|---|
| プロジェクト | コピーした検証用プロジェクト |
| 対象モデル種別 | 1種類に絞る |
| 対象モデル数 | 1〜5件 |
| レビュー観点 | 3〜5個 |
| 出力先 | 検証用ExcelまたはMarkdown |
| 評価方法 | 設計担当者またはレビュ ー担当者が確認する |
4. レビュー指摘をLightning Reviewに自動登録
サンプル
このサンプルで体験すること
AIが抽出したレビュー指摘をLightning Reviewに自動登録します。
AIの出力をチャットやファイルで終わらせず、レビュー管理ツールに指摘として残す流れを確認できます。
処理イメージ
- 設計書を読み取る
- レビュー観点を読み取る
- AIがレビュー指摘を抽出する
- 指摘内容、理由、重要度、確認事項を整理 する
- Lightning Review登録形式に変換する
- Lightning Reviewへ指摘を登録する
- 登録結果を確認する
確認するポイント
| 確認観点 | 内容 |
|---|---|
| 指摘登録 | Lightning Reviewに指摘が登録されているか |
| 指摘品質 | 実務上意味のある指摘になっているか |
| 登録項目 | 指摘内容、該当箇所、理由、重要度が見やすいか |
| 重複有無 | 不要な重複指摘がないか |
| 転記削減 | 手作業での指摘登録を減らせそうか |
| 自社適用 | 自社レビュー運用に合わせられそうか |
自社レビューで試す場合
| 項目 | 推奨 |
|---|---|
| Lightning Reviewファイル | 本番ではなくコピーまたは検証用レビュー |
| 対象設計書 | 1ファイル |
| 対象範囲 | 1〜3章 |
| レビュー観点 | 3〜5個 |
| 登録件数 | 10件程度まで |
| 確認方法 | 登録結果をレビュー担当者が確認する |
DC製品連携の評価観点
DC製品連携を評価するときは、以下の観点で確認してください。
| 評価観点 | 確認内容 |
|---|---|
| ツール連携 | Next DesignやLightning Reviewと連携できているか |
| 入力取得 | 設計モデル、設計書、レビュー情報を正しく取得できているか |
| AI理解 | AIがモデルや設計情報を理解しているか |
| 成果物生成 | テストケース、レビュー指摘などを生成できているか |
| 出力反映 | 生成結果をNext DesignやLightning Reviewに反映できているか |
| トレーサビリティ | 要求とテストケースなどの関係を扱えているか |
| 実務利用性 | 設計、レビュー、テスト設計の業務で使えそうか |
| 安全性 | 本番データを誤って更新しない運用にできそうか |
| 業務効果 | 転記削減、レビュー効率化、品質向上につながりそうか |
普通のAIチャットとの違いを見るポイント
DC製品連携では、一般的なAIチャットとの違いを特に確認しやすくなります。
| 比較観点 | 普通のAIチャット | Agentiqs + DC製品連携 |
|---|---|---|
| 設計情報の扱い | 設計内容を人が貼り付ける必要がある | Next Design上のモデルを取得できる |
| 成果物生成 | テキストとして回答する | Next Design上のモデルとして作成できる |
| トレーサビリティ | 手作業で管理する | 要求とテストケースの関係を扱える |
| レビュー指摘 | チャット上に出力される | Lightning Reviewに登録できる |
| 定型処理 | 毎回手作業で依頼する | ワークフローとして実行できる |
| 業務プロセス | 個人の作業に留まりやすい | 設計、レビュー、テスト設計の流れに組み込める |
評価結果メモのテンプレート
DC製品連携を体験した後は、以下のように評価結果を整理してください。
DC製品連携 評価メモ
# DC製品連携 評価メモ
## 試したサンプル
-
## 使用した製品
- [ ] Next Design
- [ ] Lightning Review
- [ ] TimeTracker
## 使用したデータ
- Next Designプロジェクト：
- Lightning Reviewファイル：
- 設計書：
- レビュー観点：
## 確認できたこと
-
-
-
## 良かった点
-
-
-
## 気になった点
-
-
-
## 自社業務に使えそうな場面
| 業務場面 | 使い方 | 期待効果 |
|---|---|---|
| | | |
## 次に確認すること
- [ ] 自社Next Designプロジェクトで試す
- [ ] 自社レビュー観点に置き換える
- [ ] 検証用Lightning Reviewに指摘登録する
- [ ] AIエージェントを自社向けに調整する
- [ ] ワークフローを自社業務向けに調整する
- [ ] チームで評価する
## 導入に向けた課題
-
-
-
よくあるつまずきと対策
| つまずき | よくある原因 | 対策 |
|---|---|---|
| Next Designと連携できない | 起動順や拡張機能設定が不足している | Agentiqs起動後にNext Designを起動・再起動する |
| モデルが取得できない | 対象モデルが選択されていない、または設定が合っていない | 対象モデル、メタモデル、ビューを確認する |
| 生成モデルが期待と違う | 要求モデルの記述やテスト観点が不足している | 対象モデルの説明やテスト観点を具体化する |
| トレーサビリティが設定されない | 関連付け先やメタモデル設定が合っていない | サンプルの構造と自社メタモデルの差分を確認する |
| モデルレビュー指摘が一般的 | レビュー観点が抽象的、モデル情報が不足 | 観点を具体化し、モデル属性や説明を充実させる |
| Lightning Reviewに登録されない | 登録先レビュー、起動状態、権限に問題がある | 登録先と書き込み権限を確認する |
| 指摘が多すぎる | 対象範囲や観点が広すぎる | 対象モデル数や観点数を絞る |
| 本番データ更新が不安 | 検証用データを用意していない | 必ずコピーしたプロジェクトやレビューで実行する |
自社適用時の進め方
DC製品連携を自社業務に適用する場合は、以下の順番で進めることをおすすめします。
- サンプルで正常動作を確認する
- 自社の検証用データを用意する
- 対象範囲を小さく絞る
- 入力データだけを差し替える
- 出力結果を人が確認する
- レビュー観点やテスト観点を自社基準に合わせる
- AIエージェントを調整する
- ワークフローを調整する
- チームで小規模に試す
自社適用に向いている業務
| 業務 | Agentiqs + DC製品連携の使い方 |
|---|---|
| 要求レビュー | Next Design上の要求モデルをレビュー観点に沿って確認する |
| 設計レビュー | 設計モデルや設計書をAIでレビューする |
| テスト設計 | 要求モデルや設計書からテストケースを生成する |
| レビュー指摘管理 | AI指摘をLightning Reviewに登録する |
| レビュー観点作成 | 過去指摘からレビュー観点を抽出する |
| トレーサビリティ確認 | 要求、設計、テストの関係を確認する |
| 改善活動 | 指摘傾向や設計品質の弱点を分析する |
DC製品連携で目指す業務イメージ
DC製品連携によって目指すのは、AIを単発の補助として使うことではありません。
設計情報、レビュー結果、テスト設計、プロジェクト情報をつなげ、業務プロセス全体を支援することです。
- 設計する
- AIが設計情報を理解する
- レビューする
- 指摘を管理する
- テスト設計する
- 成果物間の関係を管理する
- 改善活動に活かす
Agentiqsは、この流れの中で、設計者、レビュー担当者、テスト設計担当者、プロジェクト管理者の作業を支援します。
注意事項
- 初回は必ずサンプルデータで動作を確認してください。
- 自社プロジェクトで試す場合は、必ず検証用にコピーしたデータを使用してください。
- Next DesignやLightning Reviewに出力・登録する場合は、対象プロジェクト、登録先レビュー、出力先を事前に確認してください。
- 本番プロジェクトや本番レビューに直接出力する前に、必ず検証用データで確認してください。
- AIの出力は、最終成果物ではなく、担当者が確認するためのたたき台として扱ってください。
- 生成されたモデル、レビュー指摘、テストケースは、業務担当者が確認してから利用してください。
- 機密情報、個人情報、顧客情報を扱う場合は、社内ルールやセキュリティポリシーに従ってください。
- TimeTracker、GitHub、Jira、ConfluenceなどAPI連携が必要なツールでは、APIキーやトークンを適切に管理してください。
体験後に確認すること
DC製品連携を体験したら、以下を確認してください。
| 確認項目 | 内容 |
|---|---|
| Next Design連携 | モデル取得、モデル作成、トレーサビリティ設定を確認できたか |
| Lightning Review連携 | AI指摘をレビュー管理ツールに登録できたか |
| TimeTracker連携 | 必要に応じてプロジェクト情報や工数情報を扱えそうか |
| 出力品質 | 生成されたテストケースやレビュー指摘が実務で使えそうか |
| 自社適用性 | 自社プロジェクト、自社レビュー観点、自社メタモデルに合わせられそうか |
| 業務効果 | 転記削減、レビュー効率化、品質向上につながりそうか |
| 次の検証 | どの業務テーマで継続評価するか決められたか |
次に進むページ
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| 目的 | 次に進むページ |
|---|---|
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