AI-Driven Development Life Cycle

AI Code Assistant ベースのソフトウェア開発および運営転換のためのEnd-to-End Transformation 方法論です。AIR DevOpsは開発および運営全過程に適用して開発者の生産性を最大化し、自動化を通じて効率的な運営をサポートします。

1. AIR DevOps SDLC · AI ベースの CI/CD/CO 統合による高速リリース · 自動化・AI Assist で品質と生産性を同時に確保 · Dev・Ops・Sec 統合、クラウドネイティブ拡張 · リアルタイムフィードバックで市場変化に敏捷に対応 2. 既存の開発方法論 · 順序的進行、リリース遅延 · 事後テスト、手作業中心 · 開発・運営分離、拡張コスト増加 · 変更対応が難しく再作業負担

開発速度の最大化: AI自動化によるコーディング時間の短縮 (H社事例: コード生産性30%向上) コスト効率性の確保: 開発期間短縮による費用削減

AIR DevOpsは最新のクラウドネイティブアーキテクチャとAI技術を有機的に組み合わせて、顧客の環境に最も適した柔軟な技術スタックを提供します。 まずアプリケーション開発領域ではReact、Vue.jsなど最新のウェブフレームワークとハイブリッドアプリ構造をサポートし、バックエンドではJava、Python、TypeScriptなどのエンタープライズ標準言語を使用します。特にAmazon Q Developer、Cursor、Claude、GitHub Copilotのような様々なAIコーディングツールを統合して開発生産性を最大化します。 インフラおよびクラウド環境はKubernetesとDocker基盤のコンテナ環境を構築してオートスケーリングを実装し、RDS、Redis Clusterなどを通じてデータベースの可用性を高めます 運用およびDevOps側面ではGitLabなどを通じたCI/CDパイプラインでビルドと配布プロセスを自動化し、SonarQubeを利用した静的分析とセキュリティチェックを通じてコード品質を徹底的に管理します。さらにAWS CloudWatch、Whatapおよび AI Ops基盤のモニタリング体系を備えてシステムの異常兆候を事前に検出し予測し、既存のレガシーコードについてもAI分析を通じて現代的な環境へスムーズに移行できるようにサポートします。

プロジェクト管理標準に基づいた4段階方法論フレームワークを適用して、顧客のAI転換(AX)の旅を体系的に導きます。 · 1段階: 戦略コンサルティングおよびAI Code Assistant選定 · 2段階: MVP検証(PoC)および実習ベースの内在化 · 3段階: 本格導入およびAI自動化SDLC統合 · 4段階: AI Ops基盤の知能型運営および内在化完了

はい、可能です。私たちはAIベースのCode Modernizationサービスを提供しています。(N社事例: Legacy JavaおよびNode コードをAgentic AIツールで分析および転換して最大82%の転換率を達成) 既存コードを最新アーキテクチャに迅速かつ安全に転換して、技術負債を解消し、パフォーマンスを向上させます。

金融業界の場合、該当業界特有の厳格な要件に合わせてビルド最適化とCI/CDパイプラインを高度化することで、既存の老朽化したスクリプト問題を解決し、開発生産性を大幅に向上させました。また、自動化された検証プロセスを通じて運営安定性をさらに強化する成果を上げました。 流通/リテール プラットフォーム分野では、大規模トラフィックが集中する特定時期にも安定したサービスが可能なようにインフラを最適化し、AIベースのモニタリング体系を構築して運営安定性とコスト効率性を同時に確保しました。さらに、オンオフライン統合された複雑なシステム連携環境でも柔軟なサービス拡張と知能型運営が可能なようにプラットフォームを成功裏に構築した事例もあります。