厚切りジェイソンがテラスカイの開発統括トップと対談！AI駆動開発モデル「BLADE」とは

こんにちは！コーポレートコミュニケーション部のSです。

近年、システム開発の現場において注目度が高まっている「生成AIの活用」。テラスカイにおいても、次世代のAI駆動開発モデル「BLADE」の運用をスタートし、実際の開発現場で活用しています。

テラスカイの公式YouTubeチャンネル「TerraSkyTV with 厚切りジェイソン」では、このBLADEの全貌について解説した動画を公開しました。今回は、この動画の見どころをピックアップしてご紹介します。

動画では、テラスカイの創業メンバーであり、取締役 専務執行役員として開発統括のトップを務める今岡純二が、BLADEについて解説。
司会進行役の厚切りジェイソンとともに、以下のようなポイントについて深堀りしています。

1.要件定義からテストまで、全工程でAIを活用し「品質」を担保
システム開発におけるAI活用といえば、「プログラミング（実装）の自動化による、スピード重視の大量生産」を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。しかし、独自の制約があるSalesforceの開発においては、チェック機能のないままAIで大量のコードを作成すると、将来的に巨大な技術的負債（トラブルの種）を抱えるリスクに直結します。

BLADEが世間のAI活用と一線を画すのは、そうした「量やスピード」を目的とせず、あくまで「品質の担保」を最優先にAIを活用している点です。部分的な自動化にとどまらず、最初の要件定義から設計、実装、そして最終的なテストにいたるまで、開発プロセスの全工程にAIを組み込んでいるのが大きな特徴です。各フェーズでAIが適切に人間をサポートし、厳格なプロセス管理を行うことで、開発者の経験値に左右されることなく、常に高い品質を保つことができます。

2.事前の合意とトレーサビリティにより、要望とのズレや手戻りを徹底排除
システム開発で最も避けたいのは、「完成したシステムが、最初に求めていたものと違っていた」という手戻り（トラブル）です。BLADEでは、要件定義の段階で、AIが正常系・異常系を網羅した精緻なテストケースを自動で洗い出します。このテストケースをお客様と事前に確認し、「この条件を満たせばゴール」という合意形成を行ったうえで、その仕様に沿ってAIを活用してシステムを構築します。そのため、認識のズレによる手戻りが極めて発生しづらい仕組みになっています。

さらに、「なぜこの機能や項目が作られたのか」という本来の目的（要件）から、設計書、実際のコード、そしてテスト項目にいたるまで、すべてがシステム上で一本の線として強固につながっています。目的と成果物が常に紐づいているため、仕様変更があった際にも、どの部分に影響が出るのかをすぐに特定し対応することが可能です。

3.「プロンプト・ライブラリ」でトラブルを未然に防止
AIを正しく動かすには、人間が出す指示（プロンプト）の質が重要です。テラスカイでは、20年にわたって蓄積してきた、Salesforceの膨大な開発ノウハウやベストプラクティスを「プロンプト・ライブラリ」として集約しています。

Salesforceの開発においては、さまざまな制限やハードルがありますが、このライブラリによって確実に回避しながら最適な開発を進めることが可能です。AIを通じて蓄積された知見を活用できるため、開発時の致命的なトラブルを未然に防ぐことができます。

BLADEは、単なる「AIを使った効率化」を超え、「システム開発のすべての工程でAIを活用し、システムの品質向上につなげる」ための新たな開発のスタンダードモデルです。

BLADEについて少しでも興味を持っていただけましたら、ぜひYouTube動画をチェックしてみてください。

また、テラスカイが開催するITの総合イベント「TerraSkyDay」では、BLADEやAIに関するセッションを多数ご用意しています。「最先端のAI活用について知りたい」という方は、ぜひTerraSkyDay 2026のサイトをご覧ください。みなさまのご参加を心よりお待ちしております。

BLADEに関するセミナーも開催しておりますので、ぜひお申し込みください。
・7月28日（火）東京開催
・8月26日（水） 福岡開催
・9月4日（金） 大阪開催
・9月8日（火） 名古屋開催