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公開：2025-03-05

明治安田生命とIBMがIT変革のためのAIソリューションを実証実験、システム開発で25%の効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• 明治安田生命とIBMがAIソリューションを活用した実証実験を実施
• ITシステム開発工程で約25%の生産性向上を達成
• 2025年4月から実業務での本格適用を開始予定

明治安田生命とIBMのAIを活用したIT開発効率化の取り組み

明治安田生命保険相互会社は2025年3月3日、日本IBMと共同でITシステムの開発・運用プロセスの効率化および高品質化を目指し、日本IBMが提唱する「IT変革のためのAIソリューション」を活用した2種類の実証実験を実施したと発表した。両社は生成AIを活用してシステム開発の効率化とトレーサビリティの向上に取り組んでいる。^[1]

実証実験の1つ目では、「コード生成のためのAI」と「テスト自動化のためのAI」を活用し、メインフレーム開発における内部設計からコーディング、単体テストまでの一連の作業を検証した。個人保険システムや企業保険システムの実業務成果物を用いた検証の結果、約25%の効率化を実現することができた。

2つ目の実証実験では、「コード生成のためのAI」を活用して要件定義から外部設計、テスト工程までのトレーサビリティを確認する作業を実施した。保険業界特有の用語に補足情報を付加することで生成AIの精度を向上させ、より効果的な開発プロセスを確立している。

IT変革のためのAIソリューションの実証実験まとめ

生成AIについて

生成AIとは、機械学習の一種で、与えられたデータから新しいコンテンツを自動的に生成することができる人工知能技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 既存のデータパターンを学習し、新しいコンテンツを生成
• 自然言語処理やコード生成などの複雑なタスクに対応
• 人間の作業を補完し、生産性を向上

システム開発における生成AIの活用は、コード生成やテストケース作成などの作業を効率化し、開発者の生産性を大幅に向上させる可能性を秘めている。明治安田生命の実証実験でも、内部設計から単体テストまでの工程で約25%の効率化を実現するなど、具体的な成果が表れている。

IT変革のためのAIソリューションに関する考察

明治安田生命とIBMの実証実験は、システム開発における生成AI活用の可能性を明確に示している。特にメインフレーム開発において25%もの効率化を実現したことは、従来型システムのモダナイゼーションにおける生成AIの有効性を実証する重要な成果だ。

今後の課題として、生成AIによって作成されたコードやテストケースの品質保証が重要になってくるだろう。AIの出力結果を適切に評価・検証するプロセスの確立と、そのための人材育成が必要不可欠になってくる。

さらなる展開として、要件定義や外部設計などの上流工程への活用拡大が期待される。生成AIの活用範囲を広げることで、システム開発全体の効率化と品質向上を実現し、IT人材不足という課題の解決に貢献することが期待できるだろう。

参考サイト

1. ^ IBM Japan Newsroom. 「明治安田生命と日本IBM、ITシステム開発全体における生成AI を活用した検証を実施」. https://jp.newsroom.ibm.com/2025-03-03-MYL-IBM-AI-for-IT, (参照 25-03-05).
2. IBM. https://www.ibm.com/jp-ja

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