ARCの3つのステージ

ARCは、AIを活用したプロダクトエンジニアリングを以下の3つのステージで支援します。

Analyse（分析） → Realise（実現） → Catalyse（加速・継続的改善）

この3つのステージを通じて、AI活用のアイデアを具体的なビジネス価値へとつなげていきます。

1. Analyse – AI活用の可能性を見極める

AI導入を成功させるためには、まず「どこにAIを活用すべきか」を正しく見極めることが重要です。

ARC Rethink は、企業のAI活用における有望な機会を発見し、AI導入の準備状況や期待されるビジネス価値を

分析しながら、具体的なロードマップの策定を支援します。

主な支援内容：

• AI活用機会の発見
• AIレディネス評価
• ビジネスインパクト・ROIの分析
• AI戦略およびロードマップ策定
• プロトタイプ開発

単に「AIを導入する」のではなく、ビジネスにとって本当に価値のあるAI活用領域を特定することが、ARCの最初の

ステップです。

2. Realise – アイデアを実用的なプロダクトへ

AI活用の可能性を確認した後は、そのアイデアを実際に利用できるプロダクトへと進化させる必要があります。

ARCの Realise ステージでは、ARC Forge、ARC Lens、ARC Trace という3つの主要な機能を通じて、プロダクト開発と

エンジニアリングを支援します。

ARC Forge – AIネイティブなプロダクトエンジニアリング

ARC Forge は、プロダクト開発ライフサイクル全体にAIを組み込むためのAIネイティブなプロダクト

エンジニアリングフレームワークです。

AIエージェントを活用し、以下のようなさまざまなエンジニアリング領域を支援します。

• プロダクト戦略
• UX・UIデザイン
• 要件定義
• ユーザーストーリー作成
• ソリューションアーキテクチャ
• ソフトウェア開発
• テスト
• DevOps
• デプロイメント

AIによって反復的な作業やドキュメント作成などを効率化することで、開発チームはより重要な設計・判断

・イノベーションに集中できるようになります。

AIだけに任せない「Human-in-the-Loop」

ARC Forgeの重要な考え方の一つが、Human-in-the-Loop（人間参加型）です。

AIが開発を支援する一方で、重要な判断や承認についてはエンジニアが責任を持って実施します。

これにより、

• 品質
• セキュリティ
• ガバナンス
• トレーサビリティ
• Responsible AI（責任あるAI）
• コンプライアンス

といった重要な要素を維持しながら、AIによる開発スピードと生産性の向上を実現します。

ARC Lens – 複雑なコードベースを「エンジニアリング知識」へ

長年にわたって利用されている既存システムやレガシーシステムでは、ソースコードやアーキテクチャが複雑化し、

「システムを理解できる人が限られている」という課題が発生することがあります。

ARC Lens は、AIを活用してソースコード、アーキテクチャ、ドキュメント、依存関係などを分析し、既存のコードベースを理解しやすいエンジニアリング知識へと変換します。

これにより、

• アーキテクチャの把握
• システム依存関係の可視化
• 技術ナレッジの継承
• 新しいエンジニアの早期オンボーディング
• 変更による影響範囲の分析
• 複雑なレガシーシステムの理解

などを支援します。

組織内に蓄積された技術情報をAIによって整理・活用することで、エンジニアはより迅速かつ的確な技術判断を行えるようになります。

ARC Trace – AIによるインテリジェントな不具合調査

ソフトウェア開発において、不具合の原因を特定するには、ソースコード、アーキテクチャ、依存関係、過去の修正履歴など、さまざまな情報を調査する必要があります。

ARC Trace は、AIを活用してこれらの情報を横断的に分析し、効率的な不具合調査を支援します。

主な機能：

• AIによる不具合調査支援
• 根本原因分析
• 影響範囲分析
• コード修正に関する提案
• リグレッション分析

エンジニアが情報を探すために費やす時間を削減し、問題の原因究明と解決により多くの時間を使えるようにします。

3. Catalyse – 継続的な改善とAI活用の拡大

AIを活用したプロダクトをリリースした後も、AIトランスフォーメーションは終わりではありません。

Catalyse ステージでは、AI活用を組織全体へ拡大しながら、エンジニアリングの生産性とビジネス成果を継続的に改善していきます。

主なフォーカス領域：

• エンジニアリング生産性
• AI活用の拡大
• ガバナンス
• オペレーショナルエクセレンス
• ROIの測定
• 継続的な改善

AIの導入によって得られた成果や知見を次の改善へとつなげることで、組織全体のAI活用を継続的に進化させます。

AIと人間の専門性を組み合わせる

ARCが大切にしている考え方は明確です。

「AIがエンジニアリングを加速し、人間が責任を持つ。」

AIは、繰り返し作業の自動化、大量の情報分析、ドキュメント生成、コード開発支援など、さまざまな領域で

エンジニアの生産性を高めることができます。

一方で、ビジネスやシステムに関する重要な判断には、人間の専門知識、経験、判断力が必要です。

ARCはAIの能力と人間の専門性を組み合わせることで、AIのスピードと人間の判断力を両立した、責任ある

プロダクトエンジニアリングを実現します。

AI時代のエンジニアリング組織へ

AIトランスフォーメーションを成功させるためには、新しいAIツールを導入するだけでは十分ではありません。

AIを効果的かつ安全に活用するためには、

• 人材
• プロセス
• ガバナンス
• セキュリティ
• エンジニアリング文化

を含めた組織全体の変革が必要です。

ARCでは、プロンプトエンジニアリング、AI支援型プロダクトエンジニアリング、AIアーキテクチャ、AIセキュリティ、Responsible AI、Human-in-the-Loopなど、AI時代のエンジニアリングに必要となるさまざまな領域への対応を

支援します。

プロダクトエンジニアリングの未来へ

AIは、プロダクトを「つくる方法」そのものを変えつつあります。

AIの能力だけに依存するのではなく、AIと人間の専門性を組み合わせることによって、企業はより迅速に、より効率的に、そしてより高い品質でデジタルプロダクトを開発・進化させることができます。

ExperionのARCは、

Analyse – 適切なAI活用機会を発見する

Realise – AIを活用してプロダクトを実現する

Catalyse – 継続的に改善し、AI活用を拡大する

という3つのステージを通じて、企業のAIネイティブなプロダクトエンジニアリングへの移行を支援します。

よりスマートに。
より迅速に。
より責任ある開発へ。

AIを人間の専門性を拡張する力として活用することで、企業は新たなイノベーションを生み出し、より優れたデジタルプロダクトを構築することができます。