AIの高速コード解析 × QAエンジニアの徹底精査
ソースコードを「正」とし、ビジネスロジックまで再現した「生きた仕様書」を復元
仕様書不在、ブラックボックス化、特定個人への依存。
多くの企業が抱える技術的負債は、モダナイゼーションや迅速な改修を阻む大きな壁となっています。
本サービスは、DigKnow（ディグノウ）株式会社のAIツール『Codeledge』による高速解析・自動図解生成と、株式会社GENZのQAエンジニアの紐解く力を融合。
ソースコードから構造や図解をスピーディーに抽出し、QAの手で「ビジネスの現場で真に使える仕様書」へと再構築します。
こんなお悩みはありませんか？
ドキュメントの欠如は、現場の生産性を著しく低下させ、定量化できない戦略的損失を生み出し続けています。
| エンジニア | プロジェクトマネージャー | 経営層 |
|---|---|---|
| コードを読むだけで1日が終わり、クリエイティブな実装に手が回らない。 影響範囲が不明で、改修がデグレードの恐怖と隣り合わせになっている。 |
資料間の不整合や記載粒度の「揺れ」が激しく、正確な工数算出ができない。 テスト工程で予期せぬ仕様不一致が発覚し、デリバリー直前の手戻りが頻発している。 |
システムの全貌が見えないため、リプレースのROIが算出できない。 古いシステムへの不安が、新事業への挑戦を阻む心理的障壁になっている。 |
GENZが提供する「AI×QAハイブリッド」
GENZが提供するのは、単なる解析ツールの導入ではありません。AI（Codeledge）による「高速・網羅的なデータ抽出」と、QAエンジニアによる「業務文脈の解釈」を組み合わせたハイブリッドモデルです。
AIはソースコードを「直訳」して構造や図解をスピーディーに生成しますが、ソースコードだけでは「開発の意図」や「画面操作に伴う複雑な業務ルール」までは読み解けません。
GENZのQAエンジニアは、実機での画面挙動確認や関係者との対話を重ねることで、コードの背後にある「ビジネス意図」や「エラー発生時の挙動」を特定。
QAエンジニアとしての視点から「そのコードがビジネスにおいて何を成すべきか」を紐解き、実際の開発・運用・保守で即座に使える高解像度なドキュメントへブラッシュアップします。
AIによる高速・自動図解解析
AIツール「Codeledge」を活用し、これまで数ヶ月を要していた現状解析を数日レベルまで短縮します。
GitHub等のリポジトリにあるソースコードをAIが読み込みドキュメント生成が可能です。フローチャート図、シーケンス図などを、生成・更新します。
AIのコード解析 × QAの徹底精査
コードに現れない「ビジネス意図・暗黙知」の可視化
Codeledgeが可視化したコード構造を出発点に、QAエンジニアが対話や実機検証を実施。
「なぜこの実装になっているのか」という背景や文脈を紐解き、ドキュメントに価値を与えます。
現場で活用できる「ドキュメントのあるべき姿」への構造化
AIが生成した技術図面をそのまま渡すのではなく、「今後の改修・保守・テスト設計で参照しやすい構成とは何か」という現場目線から再構造化します。
開発エンジニアの手を止めない「解読・ドキュメント化」の完全代行
開発者が敬遠しがちな「過去コードの読み解きやドキュメント整理」を代行。
貴社エンジニアを泥臭い作業から解放し、新規機能開発に集中できる環境を整えます。
成果物一覧
以下は成果物の一例です。
| 概略・要件定義 | 要件定義書、システム構成図 |
|---|---|
| 基本設計 / 外部設計 | 画面遷移図、画面設計書、API仕様書、ER図、テーブル定義書 |
| 詳細設計 / 内部設計 | 基本/詳細設計書、フローチャート図、シーケンス図 |
| テスト | テスト計画書、テスト仕様書 |
導入メリット
仕様書の復元は、単なるドキュメント整理ではありません。モダナイゼーションへの『意思決定』を加速させ、開発現場を活性化させる価値ある投資です。
AI解析による「ドキュメント作成工数」の劇的削減
コードからの自動抽出により、これまで数ヶ月を要していた仕様可視化・図解作成を短期間で実現。
現状調査にかかる工数を最小限に抑えます。
コードと業務仕様の「乖離・ブラックボックス化」の完全解消
「コードはあるが仕様が分からない」状態を解消。
コードと実際の業務ルールをQAが紐付けることで、特定個人や既存ベンダーに依存しない自社の技術資産へ転換します。
開発チームの本業（新規機能実装）への集中
過去資産の解読やドキュメント化をAI×QAチームが丸ごと引き受けることで、貴社エンジニアのリソースを奪わずにプロジェクトを推進できます。
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