【20260423 AI×DevOps Study Meetup #1】Solution Engineering Team におけるAI活用と情報発信 ―システム開発でのAI活用の情報発信―

■AI×DevOps Study Meetup #1の概要
2026年4月23日に開催した「AI×DevOps Study Meetup」第1回のSEチームの発表資料です。

「AI×DevOps Study」は、AI駆動開発やそこに関係するマイクロサービスについて理解を深める場になります。
株式会社ScalarではAIを使ったチーム開発を進めており、参画しているメンバーや協力会社の方から、具体的なAI駆動開発を実施する方法、その中で生まれたマイクロサービスアーキテクチャを使用したAI駆動開発の事例や実際に使えるエージェントについてお話頂き、参加者の皆様と知識の共有や交換を目的としています。
（弊社製品であるScalarDBも絡んだお話も一部出てきますが、汎用的な内容となっておりますのでフラットにお楽しみいいただけます）

■今回のテーマ
「Solution Engineering Team におけるAI活用と情報発信　―システム開発でのAI活用の情報発信―」

■登壇者情報（敬称略）
深津航（SEチーム）
株式会社Scalar Founder & CEO。日本オラクル株式会社、決済系のスタートアップを経て、株式会社Scalarを創業。

■関連コンテンツ
・Youtube（過去の勉強会動画も公開中！）
www.youtube.com/@scalar-labs

・Zenn ブログ
https://zenn.dev/p/scalar_sol_blog

・イベントページ（connpass）
https://scalar.connpass.com/

Transcript

1. AIxDevOps Study AIxDevOps Study Solution Engineering Team における AI活⽤と情報発信 ― システム開発でのAI活⽤の情報発信 ― 株式会社Scalar SEチーム
2. AIxDevOps Study ⾃⼰紹介 名前：深津航 所属：株式会社Scalar CEO, Co-Founder 主な関⼼事項 • ⽇本のIT強化 • アーキテクチャ/設計 • DevSecOps, FinOps • AIが与える各種業界へのインパクト ◦ 個⼈的には、Moltbookが⾯⽩い LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wataru-fukatsu-1692655/ 2 ▪ IPAの専⾨委員としての活動 DADCの専⾨委員としても活動しています。 ▪ 株式会社 Scalar としての活動 株式会社Scalarは、分散トランザクションマネー ジャーのScalarDBと改ざん検知ソフトウェアの ScalarDLを展開中。マイクロサービス化における システムの課題やAIなどのデータ基盤の信頼性を 担保するソリューションを展開しています。 ソフトウェア開発、システム開発、マーケティン グ、営業、経営など様々な役割で活動中。
3. AIxDevOps Study Solution Engineering Team 3 森中 油井 佐々⽊ ラクス 岩崎 ラクス 樋⼝ Kanzen: Nayana, Abhish 主な活動 • Scalar製品の使い⽅や活⽤⽅法を広める • AI駆動開発+Scalar製品の知⾒を様々な⽅に 習得してもらう • マイクロサービス基盤を容易に作れるテン プレートを展開する • お客様の内製チームやパートナー企業様の エンジニアのスキルアップを⽀援する • 顧客プロジェクトの⽀援
4. AIxDevOps Study チーム内でのAIの活⽤状況 AI Agent の開発 • Refactoringエージェントの開発 • Coding ⽀援エージェントの開発 など、実際のプロジェクトで遭遇した 課題を解決するためのエージェントを 適宜開発しています。 ⇒ AIxDevOps Study として発信 デモ＆テンプレートの開発 • Scalar製品 + GitLab + Kong を 使ったマイクロサービス基盤の導 ⼊テンプレートの開発（進⾏中） • ソリューションテンプレートの開 発（進⾏中） ◦ マイクロサービスPOS ◦ 製造業向けのRAG ◦ ⼈事名簿管理 ◦ モノリス⇒マイクロサービスへのデー タベース移⾏ツール ◦ etc… 4
5. AIxDevOps Study 実プロジェクトでのAIの適⽤実績 要件定義 設計 開発 保守‧運⽤ AIが⾃⾛ ⼈が主導 AIが主導 テスト 現⾏システム分析 SaaS/PaaS 仕様調査 法的要件調査 会議⾳声録⾳⇒要件 UIプロトタイプ ドメインストーリー アーキテクチャ設計 Atomic Design ゴールの設定 API設計 データモデル設計 UX/UI設計 物理モデル設計 単体テスト設計 フロントエンド実装 API実装 ⾮機能要件定義 BFF実装 データモデル実装 コードレビュー 単体テスト実装 E Eテスト実装 インフラ構築 E Eテスト設計 単体テスト E Eテスト ドキュメント作成 障害テスト 性能試験 UX評価 操作マニュアル パッチ作成‧適⽤ セキュリティスキャン SAST/DAST リリース エージェント開発 レビュー AIの管理 ルールの最適化 ⼈が⾏う
6. AIxDevOps Study AIエージェントを使ったリファクタリングを実施 約120〜200人月の調査が、ドメインの再設計含めて2日で完了。 AIエージェントを活用することで、 これまで難しかったレガシーシステムの分析と再設計を短期間で行うことができる。 6
7. AIxDevOps Study AIが最適にコードを生成できるように準備する この行程を高速かつ大量に処理できるように最適化する AI駆動開発の⽣産性を向上させるプロセス AI駆動開発を効率的に⾏うには、”⾃働化”を⾏い”省⼈化”することを⽬指す 設計 詳細設計 開発 （実装） テスト 人が監視 一次 レビュー 結合＆ レビュー ドキュメント 生成 E2E テスト 現行調査 仕様調査 適用領域 見極め 開発準備 制約・監視・管理の準備 エージェント準備 実装テンプレート開発 トライアル＆最適化 AI駆動開発では、一部を効率化するのではなく、全体のスループットを向上させる 1人日の仕事を削減できるかどうかを指標にし 依存性スラックと、リソーススラックを削減していく 振り返り AIが主導 人が主導 7
8. AIxDevOps Study セキュリティパッチの⾃動作成 GitLab Scheduler スケジュール実⾏ 脆弱性チェック GitLab Vulnerabilities API 脆弱性あり 終 了 セキュリティ Issue 作成 脆弱性の⾃動修正 Issue作成 Security Fix Issue作成 Claude Codeで セキュリティパッチ⽣成 脆弱性なし 単体テストを実⾏ テスト成功 No No No Yes Yes Yes Yes コードをマージ コードをマージ E2Eテストを実⾏ テスト成功 No ステージングへデプロイ Yes 本番環境へデプロイ （Blue/Green） ⼈が デプロイ 許可 Yes 8
9. AIxDevOps Study 脆弱性のスキャン⇒Issue登録⇒パッチ作成 9
10. AIxDevOps Study ブランチ作成⇒⾃動パッチ作成 10
11. AIxDevOps Study デモ開発 11 2万回以上のセッションを実⾏し、 プロンプトとだけで実装中
12. AIxDevOps Study AI駆動開発は明確なイメージを持つことが⼤事 12 『経理の実務をしている社員に、 システム開発者が経理で勝てるイメージができる？』 『AI駆動開発はイメージの世界だ』
13. AIxDevOps Study チャレンジ 13 • GitLab の Issue/MR/Wiki からプロジェクト進捗報告の⾃動⽣成 ◦ GitLab⽤のSkill を使って進捗の差分を抽出 • GitLab の MR レビューの事前レビュー ◦ GitLab⽤のMRのチェックポイントの⾃動レビュー⇒その後⼈がレビュー • GitLab のプロジェクトからスライドの⾃動⽣成 ◦ Claude Design をトライ中
14. AIxDevOps Study 情報発信 14 https://zenn.dev/p/scalar_sol_blog https://www.youtube.com/playlist?list=PLfH6WeZuQvB2mMbZtHQZtop dMHs4wKCFN https://speakerdeck.com/scalar ⽇々の活動の中で得た知⾒やノウハウなどを Youtube, SpeakerDeck, Zenn Blog で公開中。また、 近⽇、サンプルやAIエージェントなども Github で公 開していきます。
15. AIxDevOps Study GitHub scalar-labs/scalardb connpass Scalar Please give us a star on GitHub! AIxDevOps Study 毎週開催 AIxDevOps Study