変革のトリガー：CAC×Jiteraが投じる一手
CACがJiteraと手を組み、システム開発の常識を塗り替える。 そんなニュースが2025年9月1日に飛び込んできました。
両社は『AI×SI Transformation』を掲げ、開発プロセス全体の高度化と自動化に踏み出します。
キーワードは、LLMベースのAIエージェントとモダナイゼーション。
コード解析からドキュメント化、テストまでを一気通貫で機械化し、人は設計と意思決定に集中する世界観を目指します。
社会や産業のデジタルイノベーションに取り組む株式会社シーエーシーは、生成AIを用いた開発AIエージェント「Jitera」を提供する株式会社Jiteraとテクノロジーパートナー契約を締結したことをお知らせします。
出典: PR TIMES
この提携は、単なるツール導入ではありません。
2027年までにAIネイティブな開発プロセスを構築するという明確なゴールを設定し、SIの生産性曲線を折り曲げる挑戦です。
SIの痛点に切り込む：提携の狙い
業務アプリの刷新やリプレースは、依存関係の複雑性や暗黙知の偏在で遅れがち。
属人化した保守、散逸するドキュメント、テストの工数爆発は、どの現場でも見慣れた風景です。
今回の取り組みは、この“蓄積された複雑性”をAIの文脈理解でほどきます。
AIエージェントがコードとドキュメントを横断的に読み解き、変更影響と整合性を自動チェックします。
狙いは明確です。
- 設計～テストの自動化率を高める
- ドキュメント生成を機械化し、真の「最新化」を継続
- テストのスループットを24時間稼働で引き上げる
そして、人は要件定義・アーキテクチャ・品質基準といった、意思決定の中枢にフォーカス。
AIが走行し、人が進路を定めるチーム体制に移行します。
Jiteraとは：コードと知識を束ねる開発AIエージェント
Jiteraは、現場の資産を“文脈”として束ね、開発を自動化するAIエージェントです。
GitHubやドキュメント、設計、タスク、デザインの断片を結び、生成AIが手を動かします。
公式サイトが示す価値はシンプルです。
Transform your business with Jitera’s AI Context Platform. Connect GitHub, Google Drive, Salesforce, and more to create context-aware documentation and automate your work.
出典: Jitera
特徴をかんたんにまとめます。
- AIコーディング：仕様に沿ってコード生成・改修を継続
- AIドキュメンテーション：コードや設計から仕様書を自動生成
- AIテスト：ケース抽出とE2Eの自動化でリードタイム短縮
- セルフホスト：閉域やオンプレでの安全運用に対応
特にエンタープライズ向けのセルフホスト機能は重要です。
閉域・厳格なセキュリティ要件下でもAI活用を可能にします。
エンタープライズプラン向け「セルフホスト（オンプレミス）機能」は、顧客のクラウド環境（Microsoft Azure / AWS）やオンプレミス環境で、AI開発エージェント「Jitera」のサービスを稼働させることができる機能。
出典: ASCII.jp
使い方のイメージ：レガシー刷新からテスト自動化まで
現場導入の絵姿を、典型的なレガシー刷新プロジェクトで描いてみます。
ポイントは、AIエージェントを“継続稼働する開発メンバー”として組み込むことです。
フェーズ別の動き
- 資産取り込み：Gitリポジトリ、設計書、要件、課題票、Figmaを接続
- 可視化：依存関係と変更影響をグラフ化、ホットスポット抽出
- 設計・ドキュメント：現行仕様をAIが起こし、差分設計を提案
- コーディング：改修やリプレースをAI主導で進め、人がレビュー
- テスト：ケース生成とE2E自動実行、回帰を夜間に連続稼働
テスト工程の自動化は、Jiteraの強みのひとつです。
ソースコードや設計ドキュメントから、AIがE2Eテストのテストケースとプログラムを自動で生成します。
出典: 千代田組 ITソリューション
この運用により、開発は日中に設計・レビュー、AIは夜間にビルド・テストを回す二交代体制へ。
“朝来ると結果がまとまっている”サイクルで、スループットが安定します。
技術解説：LLMエージェント×コンテキストの相乗効果
Jiteraの核は、コンテキスト駆動のLLMエージェントです。
単に文章を生成するのではなく、コード・仕様・チケット・設計といった周辺知識を結び、整合性を保ちながら作業します。
技術要素は次の通りです。
- コネクタ：GitHub、Google Drive、Salesforceなどへ安全に接続
- 知識統合：設計・コード・変更履歴を埋め込み表現で結合
- ツール実行：テスト・静的解析・ビルドを指示し、結果で再計画
- ガードレール：ポリシー順守、トレーサビリティ、レビュー必須化
結果として、AIが“作業者”として動ける土台が整います。
人はレビューと合意形成にエネルギーを割けるようになり、品質はプロセス全体で担保されます。
セキュリティとガバナンス：エンタープライズの前提条件
金融や製造におけるAI活用のカギは、閉域での運用と統制可能性です。
Jiteraはセルフホスト運用に加え、監査ログ・SSO・権限管理などの企業要件を押さえます。
さらに、オープンソースLLMや自社LLMの選択肢もサポート。
外部ネットワークに出さない構成が取れるため、機微情報を扱う現場でも導入障壁が下がります。
この“安全に速く”を両立するアーキテクチャは、実装より運用で真価を発揮。
情報の取り込み範囲や保持ポリシーを明示し、プロジェクト単位でガバナンスを設計することが重要です。
市場の動き：広がるAI×開発エージェントの連携
Jitera連携は、すでに大手SI各社にも広がっています。
日鉄ソリューションズは、プロセス全体の生産性向上を狙い、2025年度からの本格利用を発表しました。
「Jitera」はソースコードの補完やデバッグの支援に留まらず、AIによる要件定義書や設計書等のドキュメンテーション支援も備えた次世代開発ツールであり、システム開発や保守・運用プロセス全体の生産性向上に貢献します。
一方、グローバルでは“AIトランスフォーメーション”が経営課題に。
AI transformation is a strategic initiative whereby a business adopts and integrates artificial intelligence into its operations, products, and services to drive innovation, efficiency, and growth.
出典: IBM Think
CAC×Jiteraの提携は、この大きな潮流の日本型実装と言えます。
現場の制約に耐える形で、AIをエンジンに据える。 その実例が、ここから積み上がっていくはずです。
ロードマップ：2027年「AIネイティブ開発」へ
両社が掲げるのは、2027年までにAIネイティブな開発プロセスを確立すること。
現実解として、以下のマイルストーンが見込まれます。
- 短期：コード解析・設計ドキュメント化・テスト自動化の導入
- 中期：モダナイズの標準化、CI/CDとAIテストの連結、影響分析の常時化
- 長期：要件～運用の全域でAIが常駐、SLO/コンプラの自動監査と連動
評価指標も“成果”起点へ。
- リードタイム短縮、テストカバレッジ、回帰検出率
- ドキュメント鮮度、レビュー指摘の定量化
- インシデントのMTTR、変更失敗率
これらをダッシュボードで可視化し、AIの効果を継続計測する運用が成功の鍵です。
まとめ：人が設計し、AIが走らせる開発へ
今回の提携は、SIの作り方そのものを組み替える動きです。
AIは設計の意図を守りながら、手を動かし続ける。 人は顧客価値と品質基準に集中する。
レガシー刷新の重力に負けないために、開発AIエージェントは強力な同伴者になります。
2027年に向けて、現場での具体事例が次々と現れるはずです。
まずは小さく始めて、成功パターンを増やす。
“AIが動かし、人が導く”開発へ、いま舵を切るときです。
コメント