組織改革から開発効率向上まで！ - 成功事例から見えたAI活用のポイント - / 20251016 Tetsuharu Kokaki

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1. 組織改革から開発効率向上まで！ - 成功事例から見えたAI活用のポイント - 株式会社SHIFT AIサービス部 幸加木 哲治

2. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織改革から開発効率向上まで AI活用のポイントを 以下3つにてご紹介します。 ✓

   組織全体のAI活用支援 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション 1 発表のポイント

3. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 自己紹介 2 ✓ 幸加木

   哲治（こうかき てつはる） ✓ 株式会社SHIFT AIサービス部 AIサービスグループ ✓ グループ長 【Summary】 大手事務機器メーカーにて、セキュリティ技術含む戦略・企画・統制のスペシャリストおよびマネージャーとして 約20年間従事 SHIFTにて多業種に渡るセキュリティコンサルティング・セキュリティ運用業務支援等を実施した後、 AIサービスの外販部隊を率いる 【Capability】 - 生成AIによる業務および開発効率化支援 - 業務プロセス改善コンサルティング - セキュリティコンサルティング・SOC／CSIRT運用業務支援 - 商品企画・クラウド開発および運用、品質保証プロセス

4. SHIFTのご紹介 - SHIFTとは - - SHIFTのAIソリューション -

5. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 4 テストの会社だよね

6. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 5 テストの会社だよね 品質保証も頑張ってるよね

7. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 会社概要 6 株式会社SHIFT 2025年８月期

   第３四半期決算説明会 資��より

8. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事業の変遷 いまではDXの総合サービスを提供し、現在累計3,200超の顧客へ 始まりは「ソフトウェアテスト」 2009年

   市場をブルーオーシャンとして捉え成長 出所：SHIFT. 統合報告書 2022. 2023年4月20日, 20p. ｺﾝｻﾙﾃｨﾝｸﾞ DX セキュリティ モダナイ 品質保証 基幹・ERP Agile AI 人事ｺﾝｻﾙ PMO 7 ソフトウェア開発産業の市場規模は 約16.5兆円 ※ソフトウェアテスト業務は全開発工程の33.8％と想定（ソフトウェア開発データ白書 2018‒2019） ※経済産業省 2021年情報通信業基本調査（2020年度実績）（ソフトウェア開発に 関連する業界の売上高合計より算定） ※検証工程を専業とする国内企業の売上高規模による推定

9. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 8 メディアでも名前聞くようになったよね？

10. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 9 メディアでも名前聞くようになったよね？ 日経の記事によく取り上げられているよね

11. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 【外部評価】 日経ビジネス（2025年4月14日合）特集掲載 10 出典：SHIFT

    2025年8月期第3四半期決算説明会資料 https://contents.xj-storage.jp/xcontents/AS95685/f1173a2d/1d7e/4f91/a64a/04d1707cb6f7/20250710112037624s.pdf

12. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTとは 11 出典：SHIFTのサービス力 https://www.shiftinc.jp/service_corp/service/

13. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 12

14. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 13 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、

    その実践知・ノウハウを標準化

15. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIの取り組み 14 AI技術は日進月歩。膨大に蓄積された「データベース」が他社にない強み ※1

    FY2022-FY2024の累計 ※2上場以降FY2024までの累計 データベース（独自データベース） AI 技術 営業 デリバリ 人事 コーポレート AIプラット フォーム /基盤 大規模 言語モデル (GPT/Claude/ Gemini等) 顧客リード数 15万人 顧客社数 3,367社 検証済製品 3,914件 CAT検定受験 12万人 不具合検出数 199万件 年間求職者数 14万人/年 人事データ （一人に対して） 450属性 エンジニアDB 27万人 統合DB で一括管理 M&Aソーシング 累計※1 777件 IR面談数 累計※2 2,611件 顧客CSデータ 7,503件 同時通訳 AI 資料英訳 AI レジュメ判定 AI 従業員 メンターAI RFP要件 自動抽出 テスト設計 AI化 議事録 解析AI 商談ロープレ AI評価 活用 内製 独自に蓄積 徹底的なデータ×AI技術の活用

16. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 15 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。

    AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを��準化

17. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 16

18. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 17 その他、AIに関連したDX支援を幅広に実施しています Ex）営業部向け／人事部向けソリューションをシステムインテグレート

    ※ その他部門向けAIソリューションも対応可能 Ex）SES、AIシステム運用支援

19. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 18 その他、AIに関連したDX支援を幅広に実施しています Ex）営業部向け／人事部向けソリューションをシステムインテグレート

    ※ その他部門向けAIソリューションも対応可能 Ex）SES、AIシステム運用支援

20. 生成AI 360° ～社内活用率を半年間で3倍にした実践ノウハウ～ 組織全体のAI活用支援 ✓ 組織全体のAI活用支援「生成AI 360°」 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓

    レガシーシステムのAIモダナイゼーション

21. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AI導入から活用までの実践と成果 20 活用率 23%

    活用率 76% 単なるツール提供にとどまらない SHIFT社内で成功したメソッド 生成AI 360° 独自生成AIツールの社内活用率を 半年間で当初の 3倍以上まで成長 直近※では、 活用率 91 ％ 月間利用者数4.5万人 月間2,200万円削減効果（推計） ※ FY25 第3四半期決算

22. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 本日ご紹介する事例 21 単なるツール提供にとどまらない SHIFT社内で成功したメソッド

    生成AI 360° ができるまでの紆余曲折を お話します。

23. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 世の中の動向 - 企業の生成AI導入による効果 22

    4.0% 33.1% 36.1% 26.8% 期待を大きく超える効果あり 概ね想定通りの効果あり 期待値には至っていないが一定の効果あり 期待した効果は得られていない 出典：JUAS 企業 IT 動向調査 2025 図表9-3-10 「言語系生成 AI」導入の効果（想定との比較） https://juas.or.jp/cms/media/2025/04/JUAS_IT2025.pdf (n=396) 62.9%が期待外れ 生成AIを導入しても 想定通りの効果が出ていない企業が過半数を占める

24. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 世の中の動向 - 企業の生成AI活用における課題 23

    23 3% 1% 3% 4% 0% 4% 10% 6% 16% 26% 27% 1% 4% 6% 5% 7% 8% 10% 14% 13% 12% 22% 1% 6% 7% 6% 13% 7% 11% 13% 14% 11% 13% その他 何ができるかを知らない 費用対効果を感じられない 国の指針作りが不十分 当てはまるものはない 周囲から理解が得ることが難しい 技術活用のリスクが大きい 取り組みを推進する組織や体制がない 活用のアイデアやユースケースがない ノウハウがなく進め方が分からない 必要なスキルを持った人材がいない （Top3、n=799） 1位 2位 3位 スキル・ノウハウ スキル・ノウハウ スキル・ノウハウ 体制・組織 リスク 体制・組織 その他 リスク リスク リスク その他 必要なスキルを持った人材がいない ノウハウがなく進め方がわからない 活用のアイデアやユースケースがない 出典：pwc _生成AIに関する実態調査2024 春_2024年6月17日_ https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/generative-ai-survey2024.html 生成AIを使いこなせる人材・ノウハウの不足が 課題として顕在化

25. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. はじめSHIFTがトライしたこと：「天才くん」作成の背景 24 ✓ プロンプトが書けない社員でも使えるノープロンプトな生成画面

    ✓ ファイル添付や簡単な項目を埋めるだけで迷わずに使える ✓ 業務や部署ごとの課題に応じた目的特化型ツールが量産できる 生成AI活用における課題 ✓ 必要なスキルを持った人材がいない ✓ ノウハウがなく進め方がわからない ✓ 活用のアイデアやユースケースがない 「天才くん」の特長 誰でも迷わず使える生成AIとして 独自のノープロンプト生成AIツール「天才くん」を開発

26. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「天才くん」の仕組み 25 これまで 社内版

    ChatGPT 管理画面 (ウラカタさん) プロンプト 作成者 スカウト メール 天才くん 労務問合せ 天才くん 議事要約 天才くん プロンプト 生成結果 社内データの アップロード （RAG機能） プロンプト ユーザー入力 生成結果 ・ ・ ・ 人事 労務 営業 思ったようなアウトプットが 出せないメンバーも・・・ 「天才くん」導入後 ファイルアップロードなど ワンショットで OUTPUTが得られる 生成AIらしいプロンプトを書けるヒトがあらかじめプリセット ワンショットで全社員が活用できるツールへ

27. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. たとえば、「スカウトメールさん」 26 候補者の職歴や経験に合わせて カスタマイズされたスカウト文面案が複数生成される

    職務経歴書をアップロードし 文面の長さやトーンを選択 項目を埋めるだけで生成AI・プロンプトを意識せずに活用が可能

28. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. これができると何が嬉しいか？ 27 業務に合わせた欲しい生成AIツールを自ら（個人・組織） 作成できる

    企業分析くん 議事要約作成くん パワポ資料作成くん 他にも約 100種類！

29. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 我々がぶつかった壁 28 単なるツール提供だと “生成AI当たり前”の価値観が

    組織に定着しない という事実

30. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「天才くん」導入当初の社内活用状況 29 活用率 23%

    2024年7月 2024年9月 12.6% 4.7% 6.4% 6.7% 7.1% 24.7% 37.9% その他 思い通りの結果にならないから プロンプトの書き方がわからないから できることに限りがあるから 自分でやった方が早いから 使い方がわからないから 自分の業務に関係ないから 自分の業務に関係ないから 使い方がわからないから 活用しない理由 「天才くん」 社内リリース 社内リリースから2ヶ月後、社内活用率は23%・・・ 期待とは程遠い結果に 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

31. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織への定着に向けて 30 機会創出として、「天才くん」を導入し、その後 観察～組織知化まで各種施策展開まで全方位型で実施

    組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

32. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 観察フェーズ 31 施策例 ：

    ユーザー層の分類 （無関心層、ビギナー、ライトユーザーなど） 作成した天才くんの傾向分類 （フック型、汎用型、ニッチ業務型など） 徹底的な利用ログデータ分析により、 利用ニーズとユーザー層を発見し、施策検討の材料を得て、施策を推進 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

33. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 施策最適化フェーズ 32 施策例 ：

    • 未利用者向け • 内容：伴走型勉強会 • 対象：プロンプト初心者 • 頻度：隔週開催 • 参加者：30人/回 • 工夫：年始回は「新春 プロンプト初め」と謳い盛り上げ • 利用者向け • 内容：定期コンテン���配信 • 対象：全天才くん利用者 • 頻度：毎週1回程度 • 工夫：定期配信でも飽きさせないバナー構成 ユーザー層ごとに最適な施策を細かく打つことで、 ユーザーの行動変化を促進する 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

34. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 個別成果創出フェーズ 33 施策例 ：

    プロンプト エンジニア 5体 100体 2024年9月 人事チーム 人事部内で AI化したいアイデア 94個 17体 2025年2月 目標 完 +プロンプト作成済み 23体 現場に入り込み、部門業務課題とAI活用ノウハウを組み合わせ、 効果に直結する成果を創出する AIチーム 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

35. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織知化フェーズ 34 施策例 ：

    社内コンテスト/イベント 社内Teams/コミュニティ 横断的な知見共有で全社ナレッジを増加させ、 AI文化としても根付かせる ー AIセントリックな文化醸成 ー 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 1 2 3 4 5

36. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「生成AI 360°」 とは 35

    生成AI活用・定着の成功メソッドをパッケージ化したサービス ツール提供のみに留まらず、導入から各種施策まで全方位型でご支援 生成AI 360° 組織知化 Orchestration 個別成果創出 Original output 施策最適化 Optimization 観察 Observation 機会創出 Opportunity 生成AI 利用環境提供 ノープロンプト生成AIツール 「天才くん」 ※別ツールでも支援可能 ユーザー分類 KPI ・ガイドライン 設定 研修・勉強会 関心喚起 コンテンツ 適用業務 棚卸 プロンプト 作成支援 社内 コミュニティ コンテスト ／イベント 運 営 支 援 ツ ー ル 1 2 3 4 5

37. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「生成AI 360°」 サービスの特長 36

    1. 信頼 2. 安心 3. 柔軟 SHIFTで実際にAI活用率を向上させた実績をもとに 効果のあったノウハウを体系化してご提供 立ち上げ～ゴールまでAI活用の牽引を支援する 継続的なサポート体制 貴社ニーズ・ご予算にあわせて サービス範囲やツールをセミオーダーで対応可能 生成AI 360° 3つの特長

38. ROI 37 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500

    4,000 4,500 5,000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 削減累積 投資累積 ご要望の期間・ゴールに応じて 最適なプランをご提案します 利用者1,000名・平均利用10回/人・月をゴールとし、 Plan3：フルプランで、2,000万円/6ヵ月の投資を行った場合 7ヶ月目には投資費用を回収できる試算 SHIFTなら！

39. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 出典：SHIFT. 2025年8月期 第3四半期 決算説明会資料.

    2025年7月10日, 40p. 参考：SHIFTの生成AI活用による効果

40. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 組織改革のためのAI利活用 39 想定ビジネスケースごとに最適なご提案が可能です 生成AIに触れられるようにしたい

    ・プロンプトの書き方がわからない ・生成AIを利用したことがない 汎用的に使いこなしたい ・プロンプトを自身で作成、テンプレを自分仕様に ・非定型業務にAIを活用したい 定型業務を効率化したい ・繰り返し行う業務に工数をとられている ・伴走支援を受けながらAIを活用したい ご自身で、または弊社伴走のもと、 固有業務用の新たな「天才くん」を作成して利用 個別の用途に特化した既存の「天才くん」を利用 例：資料サマリ、議事要約作成など 既存の「天才くん」をカスタマイズして利用または、 プロンプトの自由入力が可能な「LibrariAI」を利用 １ 3 2 想定ケース・ユーザー 実証内容 もっと独自の業務を効率化したい ・定型・非定型業務にAIを活用するのに自社 オリジナルでもっとカスタマイズしたい 弊社で実績のあるAIソリューションをベースに 貴社環境に即したシステムインテグレートをご提案 4

41. システム開発での AIエージェント活用 AI駆動開発 ✓ 組織全体のAI活用支援「生成AI 360°」 ✓ システム開発でのAIエージェント活用 ✓ レガシーシステムのAIモダナイゼーション

42. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. AI導入から活用までの実践と成果 41 開発工数 24H

    開発工数 2H システム開発でのAIエージェント活用にて SHIFT社内で実践した AI駆動開発 Webサイト構築に生成AIを活用し 当初開発工数の 1/12に短縮※ ※ 2025年４月時点

43. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 本日ご紹介する事例 42 会議室検索や社員の健康促進を サポートするWebサイトを、

    構想-計画立案-実装-デプロイまで、 最適なAIを活用しながら 作成した流れをお話します。

44. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事例紹介 ー 開発へのAI適用 ー

    43 会議室検索や社員の健康促進をサポートするWebサイト

45. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 事例紹介 ー 開発へのAI適用 ー

    44 エンジニアが生成AIをフル活用 様々なロールの メンバが関わり

46. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 45

47. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 46 専門知識・経験をもつチームメンバーと体制 AIのパフォーマンスを最大限活用

    活用ポイント 効果

48. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 47 専門知識・経験をもつチームメンバーと体制 開発の各工程で達成すべき品質の目安や

    ルールを定めたSHIFT開発標準 AIのパフォーマンスを最大限活用 AIの生成結果精度UP 大規模開発でも品質劣化極小 SHIFT開発標準をAIが読み込み可能な形 へ変換（かつヒューマンリーダブル） アーキテクチャ・ライブラリ・ツール・言語など、 フレームワークを適切に選定できるノウハウ 活用ポイント 効果

49. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI活用のポイントと効果 48 専門知識・経験を持つチームメンバーと体制 開発の各工程で達成すべき品質の目安や

    ルールを定めたSHIFT開発標準 セキュアなAI活用エコシステムの構築 AIのパフォーマンスを最大限活用 AIの生成結果精度UP 大規模開発でも品質劣化極小 モデル学習への流用や流出など のセキュリティリスク対策 SHIFT開発標準をAIが読み込み可能な形 へ変換（かつヒューマンリーダブル） アーキテクチャ・ライブラリ・ツール・言語など、 フレームワークを適切に選定できるノウハウ 最適かつセキュアな運用方法の確立 活用ポイント 効果

50. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発 ー 世の中の動きと課題 ー

    49 要件定義 工程 適用 効果 ツール 基本設計～テスト コーディング システムテ スト デプロイ • 要件ヒアリング内容を自動でサマラ イズし、手作業を効率化 • 要件の曖昧性をAIが検出し、追 加の質問を自動生成 • ステークホルダー間の要件の齟齬を 抽出し、情報を一元管理 • アーキテクチャー設計、モジュール 設計、コーディング、テストコードの 作成等 • 基本設��～結合テスト相当まで は指示を出して自働化 • 設計ミスはAIが検出し修正を提 案 • ドキュメントはAIが作成 • コーディングミスも自身で修正 • コードレビューをAIが自動化し、バ グの早期発見を実現 • テストケースの作成と実行をAIが 担当し、テストカバレッジを向上 • コード生成の際、既存のコードベー スとの整合性をAIがチェック • システム切替時のリスクをAIが分 析し、最適なタイミングを提案。 • 運用中の異常検知とアラートをAI がリアルタイムで実施。 • トラブルシューティングの際、AIが過 去のデータを分析して迅速な解決 策を提示。 • Gemini • 各種議事録生成系AI • OpenAI-GPT • Devin • V0 • Cursor • Windsurf • GitHub Copilot • UIPath AI RPA • Salesforce Agentforce ヒアリングの自動サマライズ 曖昧性、要件齟齬の抽出 追加質問の自動生成 基本設計～結合テストまで自働化 ドキュメントの自動生成 設計ミスの自動検出 コードレビューの自働化 コード整合性のチェック テストケースの作成・実行の自働化 リスク分析判定 トラブルシューティングの解決策提示 異常検知・アラート判定 コーディングミスの自動修正 各工程に最適な開発AIエージェントが順次リリース

51. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発 ー 世の中の動きと課題 ー

    50 各工程に最適な開発AIエージェントが順次リリース AIサービス開発の開発基準・ルール策定・教育・統制が課題 要件定義 工程 適用 効果 ツール 基本設計～テスト コーディング システムテ スト デプロイ • 要件ヒアリング内容を自動でサマラ イズし、手作業を効率化 • 要件の曖昧性をAIが検出し、追 加の質問を自動生成 • ステークホルダー間の要件の齟齬を 抽出し、情報を一元管理 • アーキテクチャー設計、モジュール 設計、コーディング、テストコードの 作成等 • 基本設計～結合テスト相当まで は指示を出して自働化 • 設計ミスはAIが検出し修正を提 案 • ドキュメントはAIが作成 • コーディングミスも自身で修正 • コードレビューをAIが自動化し、バ グの早期発見を実現 • テストケースの作成と実行をAIが 担当し、テストカバレッジを向上 • コード生成の際、既存のコードベー スとの整合性をAIがチェック • システム切替時のリスクをAIが分 析し、最適なタイミングを提案。 • 運用中の異常検知とアラートをAI がリアルタイムで実施。 • トラブルシューティングの際、AIが過 去のデータを分析して迅速な解決 策を提示。 • Gemini • 各種議事録生成系AI • OpenAI-GPT • Devin • V0 • Cursor • Windsurf • GitHub Copilot • UIPath AI RPA • Salesforce Agentforce ヒアリングの自動サマライズ 曖昧性、要件齟齬の抽出 追加質問の自動生成 基本設計～結合テストまで自働化 ドキュメントの自動生成 設計ミスの自動検出 コードレビューの自働化 コード整合性のチェック テストケースの作成・実行の自働化 リスク分析判定 トラブルシューティングの解決策提示 異常検知・アラート判定 コーディングミスの自動修正 開発基準・ルール策定・教育・統制が必要な部分

52. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー

    51 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト

53. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー

    52 ※ 法規対応・認証対応 等の監査が 必要なシス テムに限っては必須 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト 新規システム開発（Devin AIを活用した例） 人間 AI そもそも 動くプログラムを作成 保険として 自律で単体テスト 設計書 要件プロンプト 小さくスモールに製造 要件品質 ソースコードレベルまではAI デプロイ 提案 要件 検索 設計品質 プロンプトエンジニアの知識 システムエンジニアの知識 ユースケース品質テスト 要件プロンプトからテスト設計 業務要件 機能要件 インフラ要件 ���ストエンジニアの知識 非機能テスト テストコード生成 負荷・セキュリティ ① ② ③ ④

54. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援の背景 ー AIを活用した開発のために必要なこと ー

    53 効果を出すためには AIを含めたナレッジ・ガバナンスの展開が必須 ※ 法規対応・認証対応 等の監査が 必要なシス テムに限っては必須 要求整理 要件定義 基本設計 詳細設計 Coding 単体テスト 内部結合 テスト 外部結合 テスト システム テスト ユーザー テスト 新規システム開発（Devin AIを活用した例） 人間 AI そもそも 動くプログラムを作成 保険として 自律で単体テスト 設計書 要件プロンプト 小さくスモールに製造 要件品質 ソースコードレベルまではAI デプロイ 提案 要件 検索 設計品質 プロンプトエンジニアの知識 システムエンジニアの知識 ユースケース品質テスト 要件プロンプトからテスト設計 業務要件 機能要件 インフラ要件 テストエンジニアの知識 非機能テスト テストコード生成 負荷・セキュリティ ① ② ③ ④

55. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTによるAI駆動開発定着 54 要件 チーム

    PBI 全体 整理 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 ※ PBI：プロダクトバックログアイテム 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 開発 チーム

56. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTによるAI駆動開発定着 55 要件 チーム

    開発 チーム PBI 全体 整理 開発 開発 開発 開発 開発 ユースケース情報＆プロンプトformat＆QA対応 AIエンジニアリング リード CoE チーム PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 PBI 作成 開発 PBI 作成 開発 PBI 作成 開発 PBI 作成 ※ PBI：プロダクトバックログアイテム AIエンジニアリングリード・CoEチームが開発に参画し、 AI活用施策を立案し、伴走で推進しながら、AIツール利用を展開

57. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAI駆動開発定着支援 56 プロンプトの設計支援 どう聞けば望むコードや設計を出力するかの精度向上

    プロンプトの書き方を変えるべきか、基盤モデルや アプリケーションを変更するべきか。お客様に伴走 導入・環境構築支援 お客様環境にてツール・エージェントの初期設定支援 運用支援 実行支援 導入支援 知識体系の整理 AIアウトプットの評価観点 得られたアウトプットがなぜ正しいのか の基準づくり支援 権限と責任の分解 どこまでAIに任せてどこから人間が判断するか の基準づくり支援 横展開活用推進 標準化されたアセットや成功事例の横展開、 定着推進 更新情報の収集と整理 AIエンジニアリングリードによる支援 CoEチームによる支援 ツール・基盤モデルの選定支援 AI基盤モデルやツールの調査等 導入・環境構築支援 環境構築ノウハウのご提供、障害情報の調査

58. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. まとめ 57

59. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」

    AIサービス開発企業 特化型サービス開発 AI導入コンサル企業 導入コンサル 現場での活用普及

60. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 生成AI活用 ～AIネイティブのSIカンパニー～ 59 SHIFTはこれまで事業のなかでAIを業務適用してきた

61. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 生成AI活用 60 実証フェーズに留まる社会に先行し、SHIFTは拡大を見据え 社内適用を加速、ノウハウを蓄積しながら効果創出を実現

62. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み 使ってみてはじめてわかる本当の効果 SHIFTは、自らがユーザーとして使い込み、 成果を出してきた実績があります

    SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」

63. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 他社とSHIFTの違い、強み この 3つの視点を兼ね備えた 立場こそが、

    SHIFTの 最大の強みです SHIFTは、「開発ベンダー」であり「コンサル」 さらに日本有数の AIの「ヘビーユーザー」

64. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 63

65. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 64 AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、

    その実践知・ノウハウを標準化

66. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 65 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。

    AI徹底活用により確立した実践的ナレッジ SHIFTは1.5万人規模でAIを日常業務に活用し、 その実践知・ノウハウを標準化

67. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SHIFTのAIソリューション 66 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。

68. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 67 ご清聴ありがとうございました

69. Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 「AI徹底活用により確立したAI活用の実践的ナレッジ」 SHIFTは1万人規模でAIを日常業務に活用し、その実践知・ノウハウを標準化。社内外で“使われるAI”の定着・展開を支援します。 「開発フェーズや体制問わず、柔軟かつ積極的な提案が可能なデリバリー体制」 AI活用伴走から開発・運用・品質向上・教育まで、業種・業務ごとに最適な組み合わせをワンストップでご提案。導入後も安心して任せられます。

    「グループ横断で連携し提供する幅広い技術ナレッジ」 RAG共通プラットフォームやノープロンプトAIツール、業種別テンプレート、AIリテラシー教育など、多彩なサービスで現場の誰もがAIを使いこなせる環境を提供します。 「業種・業務を問わず最適なAI実装支援を可能にする豊富な経験・実績」 製造・建設・金融など多様な業界に精通した営業・コンサルとAI専門家がチームで、現場や業務にフィットするAI活用を提案・実装します。 「確立されたテストメソッドをAI領域にも活用した独自のAI品質保証」 品質保証に強みを持つSHIFTならではの品質・運用ノウハウで、AI活用の安心と成果を両立します。 導入して終わりのAIからの脱却。 「現場に定着するAI活用」をご支援します。 Why SHIFT？
70. None

71. 70 Appendix

72. AI活用の取り組み 71 SHIFT内のあらゆる業務を対象にAI化を推進 2025年8月期 第2四半期決算説明資料より

73. AI活用の取り組み 72 手軽にGPTに触れる環境をローンチ 2024/1：5,000回→2025/03：約3万回の利用へと着実に現場利用を拡大 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000

    30,000 35,000 40,000 7月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 社内用GPT環境 ノープロンプトツール 1,500万円相当の 削減効果試算 398 営業 デリバリ 人事 バック オフィス 共通 各部門でのAI化したプロセス数の推移 生成回数と利用率の推移 利用率 24% 利用率 84% 展開から約1.5年で 利用回数：10倍 利用率：4倍 利用回数 3,394 175 93 76 83 AIによる削減効果 AI適用プロセス拡大 計 825 業務プロセスを AI化 イベント で加速 FY2025 FY2024 FY2023

74. AI活用の取り組み 73 営業領域の生成AI活用も段階的に活発化

75. AI活用の取り組み 74 人事領域の成果も徐々に具体化 2025年8月期 第2四半期決算説明資料より

76. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 75 履歴書 読み込み 書類選考官の ポイントを読み込み 評価結果を AIが出力 求人条件への マッチングを評価

77. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 76 履歴書情報を サマリ

78. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 77 高精度の話者分離 文字起こし 書類選考後の 面接動画の解析

79. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 78 面接結果を AIでサマリ評価

80. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 79 面接官と 候補者の感情分析 チャプター分け

81. ①AIレジュメアナライザー：Resumiru 80 面接内容を AIで深堀り確認

82. ②対話型AIメンター：「mentai」 社員5,200人対象に実証実験。悩みや課題の引き出しに成功 81 表層 深層 悩んでる人 悩んでない人 中途 最近入社 ＋新卒

    ES調査 e-learning サーベイ 入社時ｵﾝﾎﾞｰﾃﾞｨﾝｸﾞ 人事面談 ホットライン等 1 2 3 7,153人 年2回 ｵﾝﾗｲﾝ 140人/月 入社後6か月 ｵﾝﾗｲﾝ 約80人/月 都度 対面 現状の手段 1 2 3 4 従業員対応 AIエージェント 4 社員 5,200人 約5,200人の心の中

83. ②対話型AIメンター：「mentai」 82 業界初！ 辛口モード搭載 チャットで対話

84. ②対話型AIメンター：「mentai」 83 対話アンケート 終了後、結果をFB

85. AI活用の取り組み 84 「退職分析」でAI活用

86. AI活用の取り組み 85 SSS活用、ナレッジ拡充により 問い合わせ時間の短縮 40人月の現場工数削減に貢献 ※17858件×所要時間30分⇒5～10分(SSS/5分、アドミン/10分 1件あたり) ＝40.1人月相当 過去履歴が 残���！

    より早く、より正確に、 より詳細に、検索性 も向上！ 音声入力 可能！ 詳細は各ポータルへ SHIFTオリジナルの生成AI 質問BOT SSS（Smart SHIFT Search） 「シフテトリス」で行った業務の無駄アンケートで、「ドキュメントの場所や問い合わせ先がわからず、 探している時間が無駄」との意見が多数。それらを解決するためSSSが誕生！ ▪対応カテゴリ 社内問い合わせも生成AI対応 838 1658 1579 1848 1331 2350 2368 2170 152 332 316 370 758 895 1069 1039 2844 9843 13655 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 FY21下期 FY22上期 FY22下期 FY23上期 FY23下期 FY24上期 FY24下期 FY25上期 人員管理 ES アドミン イベント 教育 端末管理 ISMS SSS

87. AI活用の取り組み 86 資料の英訳自動化も 決算専用で現在テスト中 日本語→英語の長さ問題は 一部残るも決算資料で 翻訳時間30分程度

88. AI活用の取り組み 87 https://vimeo.com/1033867943 英語で決算を説明できる ようにAI変換 （口元の同期まで）

89. AI活用の取り組み 88 Teams上から GPTを利用できる開発を 年末に着手 (βテスト中)

90. AI活用の取り組み 89 Mac限定利用の 同時通訳β （IR用語対応版）

91. AI活用の取り組み 90 AIドキュメントリバースで開発の効率化も推進 ワードタイプの ドキュメントに対応 ※英語の出力も可能 図形式（フローチャートやシーケンス図）のドキュ メントに対応 ほかのソースコードの内容も 理解したうえでドキュメントを生成

    ※人間による手直しがまったくない状態でこの 記述が生成AIだけで作成できる public class Account { private String accountNumber; private double balance; public Account(String accountNumber) { this.accountNumber = accountNumber; this.balance = 0.0; } public void deposit(double amount) { if (amount > 0) { balance += amount; System.out.println(amount + "が預金されました。"); } else { System.out.println("正の金額を入力してください。"); } } public void withdraw(double amount) { if (amount > 0 && balance >= amount) { balance -= amount; System.out.println(amount + "が引き出されました。"); } else { System.out.println("引き出し額が不正か、残高不足です。"); } } public void displayBalance() { System.out.println("口座番号: " + accountNumber + " の残高: " + balance); } } 処理に関連する ソースコード 前後の処理を把握し、 自然な日本語で ドキュメントを生成 https://vimeo.com/981685878/6101556874

92. AI活用の取り組み 天才くんでは、プロンプトの入力は不要で、生成AIを使うことができます 91 候補者の職歴や経験に合わせてスカウト文面をカスタマイズ 職務経歴書 職務経歴書と 文面の好みを入力

93. AI活用の取り組み 92 GPTに触れる環境を外販提供も開始 企業向けChatGPTの 外販を開始

94. AI活用の取り組み 93 ガバナンス領域の生成AI活用にも進出