ツールは、もう手元にある。Claude Code も Cursor も Copilot も、話題のAIコーディングは一通り導入した——。それでも、成果に差が出ていませんか。使いこなす人だけが突出して、隣の人は「生成して承認するだけ」。上流の属人化も、レガシーの保守も、相変わらず一部のベテランに頼りきり。ツールを配ることと、チームが成果を出せることは、別の話です。
Exteryは、その差を埋めるお手伝いをします。大事なのは、次の新しいツールではなく、“使いこなす仕組み”を会社の中に作ること。 レビューの観点、仕様の書き方、AIとの進め方——チームで再現できる型を、研修で内製化していきます。非エンジニアの現場からベテラン開発者まで、それぞれの立ち位置で「自分たちで作れる」を前に進めます。
Exteryは、IT・ソフトウェア業界での支援実績があります。だからこそ、要件定義・テスト仕様書・スキルシート・稼働表・工数見積といった現場の言葉のまま、話を進められます。
こんなこと、ありませんか
- ツールは配ったのに、成果に差が出ている。 使いこなす人だけが突出し、多くは「生成して承認するだけ」。レビューが追いつかず、AIが書いたコードが新しい技術的負債になっていく。
- 上流工程が、ベテランの頭の中にしかない。 工数見積は勘と経験に依存し、根拠がブレる。要件定義書には曖昧な表現や抜け漏れが残り、後工程で手戻りが起きる。担当者が抜けたら再現できない。
- レガシーがブラックボックス化している。 ドキュメントがなく、書いた本人はもう退職済み。仕様が読めないから、モダナイゼーションもリファクタリングも手が出せず、保守案件のボトルネックになっている。
- テストも報告も、手作業に時間を取られる。 テスト観点の抽出は「経験豊富な人しかできない」属人作業。設計書・テスト仕様書・議事録・進捗報告の清書に、コアの開発時間が削られていく。
- SES・受託のバックオフィスが利益率を圧迫する。 スキルシートの照合、要員マッチング、稼働管理、契約・請求。人月モデルが揺らぐなかで、事務の属人化が経営に効いてくる。
情報通信業のAI導入率は54.6%と全産業でトップ（商工中金 2026年1月調査）。だからこそこの業界は、「導入したか」ではなく「成果に変えられているか」で差がつくフェーズに入っています。「使いこなし格差の拡大」を悪影響に挙げた企業も増えています（帝国データバンク 2026年3月調査）。
Exteryのアプローチ
Exteryは「自分たちで作れる」を二段構えで支えます。まずは研修で、現場もチームも自分たちで作れるように。 そして必要になったら、AIバディが仕組みづくりまで引き受ける。 自社の開発力の底上げと、自社バックオフィスの効率化——IT・ソフトウェア業は、その両方を対象にできる数少ない業界です。今日の困りごと1つから始められます。
研修で構築を演習する小型ツール
現場の社員さんが生成AI（ChatGPT／Gemini／Claude Code など）に頼むだけで、こんな道具が作れるようになります。研修当日に、あなたの業務で1つ作って持ち帰るところまでやります。
- 要件定義の“たたき台”生成・抜け漏れチェック — ヒアリングメモから初稿を作り、曖昧な表現や抜け漏れを洗い出す。上流の品質を、担当者に関わらず一定に。
- 設計書からのテスト仕様書・テストケース生成 — 設計の記述をもとに、テスト観点とケースを起こす。ベテランの頭の中にあった観点を、みんなが使える形に。
- 提案書・見積根拠・RFP回答のドラフト — 案件メモから提案の初稿や見積の根拠を用意。ゼロから書く負担を減らす。
- 議事録・進捗報告の自動整形 — 会議のメモや箇条書きを、そのまま議事録・報告書の体裁に。
- 社内ヘルプデスク・FAQボット — 過去のやり取りやマニュアルをもとに、社内の問い合わせに答える相談相手。
- レガシーコード解読の入口 — 「このコードは何をしているか」を説明させ、仕様書の下書きを作る。ブラックボックスに、まず光を当てる。
さらにIT・ソフトウェア業では、開発チームそのものを底上げする研修まで踏み込めます。
- 開発チーム向けのAIコーディング実務研修 — Claude Code などを「配って終わり」にせず、チームで成果を出す使い方を身につける。
- “AIに任せても品質が崩れない”開発の型づくり（Exteryの得意領域） — 仕様駆動開発やハーネス（AIの作業を仕様とチェックで枠にはめる仕組み）と呼ばれる進め方で、AIに任せる範囲・レビューの観点・進め方をルール化する。生成コードの負債を抑える運用を、社内の標準に。
AIバディで作るシステム
研修で手応えが出たら、もっと踏み込みたい業務が見えてきます。そこはAIバディが、毎週の相談に乗りながら一緒に作りこみます。採用せずに“AIの実務担当”を隣に置く感覚です。
- レガシー解読・仕様書の逆生成基盤 — 古いコードから仕様を起こし、リファクタリングやモダナイゼーションの土台を整える。属人化した保守を、読める状態に。
- テスト自動生成の仕組み — 設計からテスト仕様・ケースを継続的に起こせるように。品質を担保しながら手作業を減らす。
- スキルシート解析 × 案件マッチング — スキルシートを読み解き、案件との適合度を見立てる。要員マッチングの手間を大きく圧縮。
- 稼働・契約・請求まわりの効率化 — 稼働表の集計、契約書・請求処理の下ごしらえを仕組みに載せ、バックオフィスの利益率を守る。
- 工数見積の脱属人化 — 過去実績を根拠に見積のたたき台を出す。ベテランの勘を、チームの資産に。
導入後に、目指せる変化
数字を約束するものではありませんが、同じような現場では、こんな変化を目指せます。
- 「配って終わり」から「成果が出る」へ。 使いこなす人だけが突出する状態を抜け出し、チーム全体で再現できる型ができていきます。
- 「承認するだけ」を卒業できる。 レビューの観点やルールが整い、AIが書いたコードが技術的負債に転がりにくくなります。
- 上流の属人化がほどける。 見積・要件定義・テスト設計のノウハウが、ベテランの頭の中から、チームの資産へ。担当が抜けても回る土台ができます。
- ブラックボックスが読める状態に。 レガシーの仕様が可視化され、モダナイゼーションや保守の見通しが立てやすくなります。
- 人月の限界を、内製力で少しずつ超えていける。 事務やマッチングの負担を減らし、限られた人数でも動ける体制へ。自社で磨いた“内製の型”は、そのまま受託の提供価値にも育てられます。
関連サービス・無料相談
IT・ソフトウェア業の「習う → 広げる → 続ける」を、3つのサービスで支えます。
- AIコーチ（01 COACH） — 経営層・部門長のための1対1専属指導。「トップがまず分かる」ところから、会社を動かします。
- AI研修（02 TRAINING） — チーム・部署に「自分で作れる」を広げる。非エンジニアの現場から開発チームまで、1日目は全員共通の基礎、2日目は自分の業務を題材にAIエージェント構築を演習します。
- AIバディ（03 BUDDY） — 毎週の相談と、必要に応じたツール・システムづくりをまるごと引き受ける。社長を下から支える、御社のAIの実務担当です。
どれが合うかは、話しながら一緒に決めれば大丈夫です。まずは「うちのチームでも成果につながりそうか」を確かめるところから。相談は無料・秘密厳守です。しつこい営業はしません。