この記事の要点: 株式会社アバントグループの子会社である株式会社ジールは、建設業界のDXやプロダクト開発を手がける株式会社Arentの品質管理基盤の構築を伴走支援したと発表しました。AIネイティブな開発を全社的に推進するArentにおいて、AIが生成する膨大なコードの品質評価やレビュー負荷の増大が課題となっており、コード解析プラットフォーム「SonarQube」の導入により自動検証・可視化の仕組みを整えました。
発表内容のポイント
- AI生成コードのイシューを自動修正サイクルにより人手を介さず削減
- テストカバレッジを32.5%から69.4%へ向上させ、信頼性評価を改善
- 開発の超上流工程で品質を担保する「ウルトラシフトレフト」の礎を構築
発表の背景
建設業界のDXやプロダクト開発を推進するArentでは、経営層の主導によりAIネイティブな開発を全社で進めていました。しかし、AIによるコード生成が急増する一方で、その品質を評価する仕組みが不足しており、レビューにかかる現場の負荷増大が大きな課題となっていました。同社は、AIが生成するコードを未検証の脅威として扱う「ゼロトラスト」の考え方に基づき、確率論に頼らない厳格な品質管理体制の整備を急いでいました。
何が発表されたのか
Arentは、ソースコードの品質や脆弱性を自動検証する「SonarQube」を採用し、2025年10月に有償版プランへ移行しました。ジールはDevOpsやSREの技術支援実績を活かしてこの導入を支援。現在、受託開発を含む約130のプロジェクトで同基盤が稼働しています。SonarQubeとAI（Claude Codeなど）を組み合わせた自動修正サイクルにより、人手を介さずに350件のイシューを解消し、信頼性評価をDからAへと大幅に改善させました。
製造業・生産管理への見方
製造業の設計・開発部門や、工場向けシステムを内製化する現場においても、生成AIを活用したソフトウェア開発の効率化が進んでいます。しかし、AIが量産するコードのバグや脆弱性の検証は、開発現場の新たな負担となりがちです。本事例のように、コード解析プラットフォームを導入して検証を自動化する仕組みは、製造業DXにおけるシステム開発の信頼性確保と、開発スピードの維持を両立させるための有効なアプローチとなります。
現場で確認したいポイント
- 自社のシステム開発やDX推進において、生成AIが作成したコードの検証ルールが定義されているか
- 開発の超上流工程で品質を担保する「シフトレフト」の考え方が、自社の開発プロセスに適応可能か
- 既存のソースコード解析ツールが、利用規模の拡大に合わせて柔軟に拡張できる仕様になっているか
確認しておきたい点
本リリースに記載された効果は、Arentにおける特定の開発環境（SonarQube MCP ServerやClaude Code等の組み合わせ）における実績であり、すべての開発環境で同様の数値改善が保証されるわけではありません。
関連リンク
- 発表企業サイト：アバントグループの公式ホームページです。
- 関連ページ：ジールによる本件支援に関するニュースリリースです。
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社アバントグループ |
| 発表日時 | 2026-07-13 11:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
