Prepared for Eyesaac Executive Board
Issued: 2025年10月31日
Executive Summary
2025年10月、Eyesaacグループでは「AI・データ基盤の自律化フェーズ」へ明確に移行した。
AI技術はもはや研究・PoC段階を超え、業務構造・開発プロセス・知識循環の中心に組み込まれつつある。
本月の主要な進展は以下の3点に集約される：
- 開発基盤のAI対応化
レガシーコード資産のモダナイズと自動化基盤（CI/CD・ETL）の整備が完了。
AWSおよびPythonを中心に、“AIが稼働する前提”のシステム構成が標準化された。 - AIによるナレッジ循環の形成
タスク・議事・手順書などの非構造データをAIで自動整理し、
“再利用可能な知識”として組織内に再循環させる仕組みが実装段階へ。 - マネジメントのデータ駆動化
炎上案件の振り返り・タスク進捗・品質指標などの定性情報をAIで定量化。
プロジェクトレビューそのものがデータ処理工程に昇華しつつある。
1. AI-Driven Architecture Evolution
1.1 モダナイズされた技術スタック
従来の手続き型／専用言語依存構造（例：FORTRAN）から脱却し、
Python・VBA・SQLを中核とした汎用的・拡張可能な基盤へ完全移行。
これにより、以下の変化が顕著に現れた：
| 項目 | Before | After |
|---|---|---|
| コード資産 | 手作業で保守／再利用困難 | AI補助によるコード整形・自動変換可能 |
| データ統合 | 部署・システムごとに孤立 | AWS Glue + Redshift による統合データパイプライン |
| 分析速度 | 手動抽出・Excel依存 | SQL＋Pythonによるリアルタイム集計／可視化 |
| 保守性 | 属人化 | Git＋CI/CD＋AIチェックにより標準化 |
この移行は単なる技術刷新ではなく、
「AIが読めるコード」「AIが操作するデータ」という観点からの構造変革である。
1.2 自動化インフラ（CI/CD × AI）の深化
10月は、CI/CDパイプラインにAI要素が本格的に組み込まれた初の月である。
- 自動コードレビュー／品質スコアリング：
AIモデルがPull Requestを解析し、バグ発生確率・設計一貫性を数値化。 - AIによるエラー原因推定：
ログと履歴データを解析し、異常発生箇所を高精度に特定。 - 動的テストケース生成：
仕様変更に応じてAIがテストパターンを自動生成、検証時間を大幅短縮。
これにより、CI/CD環境は単なる自動ビルド基盤から、
「継続的学習（Continuous Learning）」を備えた自己最適化プラットフォームへ進化しつつある。
2. Data Intelligence & ETL Optimization
2.1 データ基盤の再構築
データ活用は「収集から価値抽出へ」重心が移行した。
Glue／Lambda／Redshift／S3を組み合わせたETLパイプライン上に、
AIによるデータクレンジング・異常値補正・メタデータ分析が組み込まれている。
この結果：
- データ処理時間：平均30〜40％短縮
- 再利用性：データセットの再分析率 約1.8倍
- 精度向上：クレンジング精度＋20％（AI補正前比）
加えて、処理フロー全体のトレーサビリティが強化され、
データガバナンス監査にも対応可能な水準へと到達した。
2.2 AIによるナレッジ変換（Knowledge Engineering）
非構造データ（議事録・手順書・チャット履歴など）をAIで解析し、
知識グラフ化（Knowledge Graphing）を実装。
この仕組みにより：
- 重複作業の削減（同内容の再記述を自動検知）
- 最適なドキュメント推薦（類似業務との関連提示）
- AIモデルへの再学習データ供給（継続的改善ループ）
特筆すべきは、単なるドキュメント検索を超え、
「組織の知を構造的に可視化する」段階へと進んだ点である。
3. AI-Augmented Project Management
3.1 “Fact-Based”マネジメントの定着
プロジェクト報告が従来の主観（“忙しい”“間に合わない”）から脱し、
AIによるタスク進捗・リスクスコア・残工数推定に基づく定量的報告文化が形成された。
この「AI補助型マネジメント」により、
- スケジュール精度：±10％以内に収束
- タスク完了予測の信頼度：従来比＋25％
- レビュー会議時間：平均40％削減
AIが人間の直感を補強する“ファクト・エンジン”として機能している。
3.2 Retrospective Intelligence（振り返りの自動化）
炎上案件などの事後分析プロセスをAIが支援する仕組みを構築。
プロジェクトログ・議事・課題票を自動要約し、
「成功パターン」「再発リスク」「学習ポイント」を抽出する。
4. AI文化の定着
4.1 テクノロジーからオーガニズムへ
10月の進展は、Eyesaacが“AIを使う組織”から“AIと共に学ぶ組織”へ移行したことを示す。
システム、プロジェクト、マネジメントが相互学習するエコシステムが形成されつつある。
Conclusion｜Eyesaac Tech Governance Perspective
2025年10月のEyesaacは、AI・データ技術を「実装」から「知性化」へと進化させた月でとなった。
この変化は、単なる技術導入の成果ではなく、
「AIがコードを書き、データを整え、知識を記録し、学習を継続する」
という自己参照型テクノロジー・ガバナンスへの到達点を示している。
今後、Eyesaacの競争優位は“人的リソース量”ではなく、“知的再現性と学習速度”によって決まる。
AIはツールではなく、組織そのものの認知インフラとなりつつある。
