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製造業内製ソフトウェア開発における、品質を守りながら競争速度を上げるための「ハイブリッド型アジャイル×AI活用」の設計フレームワーク

製造業では、製品の価値がハードウェア単体からソフトウェア・データとの組み合わせへと移行し、OTAアップデートによる継続的な製品改善が求められるようになっています。
しかし、従来のウォーターフォール型では市場の速度に追いつけず、かといってアジャイルをそのまま導入しても安全規格やハードウェアとの同期といった製造業特有の制約と衝突するというジレンマがあります。

本資料では、この課題を解決するための「ハイブリッド型アジャイル×管理されたAI活用」の考え方を体系的にご紹介いたします。
品質を守りながら開発速度を上げるために、開発領域を5つに分類して最適なプロセスを割り当てるフレームワークや、ハイブリッド型アジャイルを機能させるための3つの設計原則をわかりやすく解説。
加えて、製造業ならではのAI活用リスクに対応するガバナンス設計の考え方や、6つの観点で自社の現在地を診断し「どこから・どう始めるか」を明確にするための段階的な着手ステップもご紹介しております。

内製ソフトウェア開発の強化を検討されている方に、ぜひお役立ていただければ幸いです。

この資料から分かること

  • 製造業の競争条件を変えている4つの変化(製品価値の重心移動、ライフサイクルの変化、サプライチェーンのデジタル化、AIによる開発組織間格差)
  • アジャイルを製造業にそのまま導入できない3つの理由(品質管理構造の違い、ハードとの同期困難、責任分界の問題)
  • 開発領域を5つに分類し、それぞれに最適なプロセスを割り当てるハイブリッド型アジャイルの設計方法
  • 品質ゲートの再設計・ハードとソフトの同期設計・責任分界の明文化という3つの設計原則
  • AI活用における製造業固有のリスクと、ガバナンスの4要素(使用可能ツール定義、入力禁止情報定義、出力品質基準、学習の内部化)
  • 6つの観点×3レベルで自社の現在地を診断する方法
  • 小さく始めるための3つの着手パターンと4ステップの進め方

こんな方におすすめ

  • 製造業で内製ソフトウェア開発の立ち上げ・強化を検討しているマネージャーや経営層
  • ウォーターフォールからアジャイルへの移行を模索しているが、品質や安全規格との両立に悩んでいる開発リーダー
  • OTAアップデートやSoftware-Defined Productsへの対応を進めたい製品企画・開発担当者
  • AIコーディング支援ツールの導入を検討しているが、ガバナンスやリスク管理の整備が追いついていない組織の責任者
  • 開発プロセス改革を「全社一斉」ではなく段階的に進めたいと考えている変革推進担当者
  • 組み込みソフト・制御系の開発チームでCI/CDやテスト自動化の導入を検討している技術リーダー