クラウド導入・運用保守のリーディングカンパニー、KDDIアイレット株式会社。同社が提供する副業・兼業人材活用プラットフォーム「SkillCraft」は、サービスの拡大に伴い、システムの全面的なリニューアル（モダナイズ）を敢行しました。
稼働時間もスキルセットも異なるメンバーが集まる「副業チーム」。本来なら品質を均一に保つことが極めて難しいこの体制で、彼らはいかにして高品質なシステム刷新を成功させたのか。
その鍵となったのは、AI 駆動開発サービス「gaipack」を活用した開発スタイルでした。AI 駆動開発のノウハウを磨き上げ、品質のブレを排除したプロジェクトの全貌を、技術責任者を務めた gaipack リードエンジニアの奥泉に伺いました。
プロジェクトの核心、「副業チームでも品質を出せる仕組み」について語る奥泉
「技術の力で、新しい価値を創造し続ける」をミッションに掲げ、AWS をはじめとするクラウド基盤の構築・運用、システム開発において国内トップクラスの実績を誇る。
副業・兼業人材の「タレントマネジメント」と「マッチング」をワンストップで提供するプラットフォーム。複雑な権限管理や、テナントごとの柔軟なデータ構造、AI によるマッチング支援機能などを搭載する。
KDDIアイレット株式会社 gaipack 本部
gaipack リードエンジニア
Web アプリケーション開発のスペシャリストとして、SkillCraft モダナイズプロジェクトに参画。アーキテクチャ選定から開発フローの構築、AI 活用推進まで、技術領域全体を統括した。
ーー まず、今回のプロジェクトの概要と、奥泉さんの役割について教えてください。
奥泉： 今回は、副業人材活用プラットフォーム「SkillCraft」の全面的なリニューアル、モダナイズを行なうプロジェクトでした。私は SkillCraft のリードエンジニアとして参画し、開発フローの構築、そして AI 活用の推進まで、技術領域全体を統括させていただきました。
ーー 今回のプロジェクトは、どのような開発体制だったのか教えてください。
奥泉： SkillCraft は「副業人材が活躍できる社会」を目指すサービスです。それであれば、その副業支援サイトのリニューアル自体も、実際に副業エンジニアの方々を交えて開発すべきだと考えました。そこで、私のようなコアメンバーと副業エンジニアで、チームを構成しました。
ーー 多様な働き方のメンバーが集まるチームにおいて、当初どのような課題（壁）に直面しましたか？
奥泉： 一番苦労したのは「稼働時間と稼働時間帯の違いによるタスク分割」です。副業の方が無理なく進められるようにタスクを分割することに頭を悩ませました。そして何より大きかったのが、「この流動的なチームで、いかにして高い品質を落とさずに開発するか」ということでした。
奥泉 夏菜
gaipack
リードエンジニア
ーー 今回の開発では AI を積極的に活用されましたが、導入の背景や手応えはどうでしたか？
奥泉： 最初から完璧な AI 駆動開発（AIDD）の手法が確立されていたわけではなく、現場でも試行錯誤を繰り返しながら手探りで進めていきました。その中で、私たちが想像していた以上に「稼働時間が限られている副業者チーム」と「AI のサポート」の親和性が高いということに手応えを感じたんです。
ーー その「親和性の高さ」や効果は、具体的にどのような場面で発揮されましたか？
奥泉： 今回のプロジェクトが「既存システムのリニューアル」だったことが大きく影響しています。既存のソースコードをコンテキストとして AI に読み込ませることで、短い期間で正確な仕様の実装を実現できました。AI がベースを作ってくれるため、迷うことなく開発を進めることができました。
ーー AI を活用したことで、メンバーのスキル差による「品質のブレ」にはどのような変化がありましたか？
奥泉： スキルの属人化が排除され、品質のブレが圧倒的に少なくなりました。具体的には、AI 機能の「Skills」を積極的に活用しました。プロジェクト独自のコーディングルールやフォーマットを Skills として定義・適用したことで、副業者がいるチームでも属人性を排し、一律で高い品質を出すことができるようになったんです。
ーー 開発後のコードレビュー（PR のレビュー）の工程でも、AI は役立ちましたか？
奥泉： はい、非常に大きな役割を果たしています。GitHub Copilot を活用して、Pull Request のレビュー作成やチェックを AI に支援させました。これによりレビュアーの負担が劇的に減り、「本質的なロジックの確認（品質担保）」に集中できるようになりました。
ーー 実際に参加した副業エンジニアの方々からは、どのような感想が寄せられていますか？
奥泉： 「AI が支援してくれるため、限られた稼働時間でも成果が出せる」といったポジティブな反応を多くもらっています。開発体験が向上したことで、チーム全体のモチベーションも高く保てました。
ーー 今回のシステム刷新において、技術的に新たにトライした点やハイライトは何でしたか？
奥泉： 最新技術スタックの採用と、開発環境の共通化です。副業メンバーが環境構築に時間を取られないよう、GitHub Codespaces を導入し、ブラウザを開くだけで全員が同じ環境で開発できる体制を整えました。
ーー そうした泥臭い試行錯誤の知見が、最終的に gaipack の「AI モダナイゼーション」というサービス完成に繋がったそうですね。
奥泉： 私たち自身がモダナイズで実際に直面した壁を、AI とチームの力でどう解決するか。その生きたノウハウが蓄積されたことで、自信を持ってお客さまに提供できるソリューション（商品）として昇華できたのは、このプロジェクトの大きな成果ですね。
ーー 今回のプロジェクト全体の成果を改めて教えてください。
奥泉： 成果は「副業者が中心のチームであっても、AI 駆動開発のメリットを最大限に活かすことで、高い品質を担保したまま大規模なリニューアルを成功させることができた」という事実です。
ーー 最後に、今回の経験を踏まえて、どのような課題を持つ企業様へ「gaipack」をおすすめしたいですか？
奥泉： 特に「レガシーシステムのモダナイズ（刷新）」に悩んでいる企業様におすすめしたいですね。既存システムを紐解き、クラウド環境へ移行するのは人力だけでは膨大なコストがかかりますが、既存コードを AI に学習させれば一気通貫で刷新を加速できます。また、外部人材をうまく活用して高品質なプロダクトを作りたいチームにとっても、AI は品質を底上げする最強のパートナーになるはずです。
社内外のメンバーを一元管理し、チームビルディングを強化。多角的な評価（レビュー機能）を蓄積し、稼働とスキルを見える化します。
即戦力の副業・兼業人材を探している企業と個人をつなぐ機能。AI 駆動開発やモダンな技術に精通した人材へスカウトができ、蓄積された評価のポートフォリオ化を実現します。
レガシーなアーキテクチャからの刷新において、AI 駆動開発を全面的に採用。約 2 〜 3 年かかると想定された開発規模をわずか半年でリニューアル完了させる圧倒的なスピードを実現しました。
データ移行スクリプト生成やテストケース設計などにおいて、AI が質問形式で必要情報を聞き取り、統一品質の成果物を自動生成する「対話型プロンプト方式」を確立。開発者は質問に答えるだけで、AI が規約に沿ったコードやドキュメントを量産できる仕組みを構築しました。
ユーザー詳細・組織レビュー
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マイページ・基本情報
市場の変化が激しい現代において、外部リソースを活用した柔軟なチームビルディングは多くの企業が求める形です。しかし、そこには常に「品質の担保」という壁が立ちはだかります。
gaipack の AI 駆動開発は、個人のスキルに依存しがちな開発現場のブレを AI で標準化し、その壁を乗り越えることができます。既存コードを AI に学習させることで、流動的なチームであっても妥協のない品質を維持したまま、システム刷新を完了させました。
もしレガシーシステムの刷新や、リソース不足の中で高品質なプロダクトを最速で実現したいとお考えなら、ぜひ gaipack にご相談ください。私たちは、AI と共に貴社のビジョンを「実装」する最強のビジネスパートナーです。
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