株式会社NTTデータ九州

地図情報アプリの保守・不具合調査を支援

約1年半の実務利用を担当者が報告(資料時点)。

既存C#業務アプリの保守・機能追加でGitHub Copilot Businessを利用。座標変換、コード説明、小規模ツール作成、ログからの不具合分析を補助する。

担当者の効率見積りはコーディング1〜3倍、製造・単体テスト工程1.0〜1.5倍。個別業務の実務報告で、統制実験ではない。

管理・QAの負担増も報告。依存関係や外部DLLが異なる場合など、生成テストは人が修正する。全社平均や品質保証ではない。

AIと人の役割 確認できた範囲

活用の形
地図情報アプリの保守・不具合調査を支援
役割の分類
コード生成・開発支援・従業員の業務補助

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自社導入で確かめたいこと検討のヒント(編集メモ)

C#/.NET Framework 4.8で大量データ・地図情報を扱う既存アプリが対象。NTTデータ本体とは別法人であり、現在の継続状況は未確認。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

根拠を確かめる

導入企業の公式発表

導入企業の公式Qiita Organization記事(担当者の推定)(外部サイト)https://qiita.com/NTTDATA-Kyushu-Cloud/items/0da0ee061af96c1d38ae

出典ページ初回公開日:2026-04-27

詳しい記録・用途と導入条件
概要の詳しい記録
既存C#業務アプリの保守・機能追加でGitHub Copilot Businessを利用。座標変換、コード説明、小規模ツール作成、ログからの不具合分析を補助する。
導入段階の詳しい記録
約1年半の実務利用を担当者が報告(資料時点)。
成果の詳しい記録
担当者の効率見積りはコーディング1〜3倍、製造・単体テスト工程1.0〜1.5倍。個別業務の実務報告で、統制実験ではない。
留意点の詳しい記録
管理・QAの負担増も報告。依存関係や外部DLLが異なる場合など、生成テストは人が修正する。全社平均や品質保証ではない。
掲載名
株式会社NTTデータ九州
対象業務
ソフトウェア開発
取組・サービス
地図情報アプリの保守・不具合調査を支援
AIの使い方
地図情報アプリの保守・不具合調査を支援
主に使う人
従業員向け

資料で確認できた導入規模

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況
このサイトへの初回掲載日時
2026/10/29 13:57:49 JST
AI活用開始時期
このサイトでは未確認
出典ページ最終更新日
このサイトでは未確認
事例集掲載確認日
このサイトでは未確認
この事例の最終編集日時
2026/10/29 13:57:49 JST
出典閲覧日時
2026/10/29 13:49:00 JST
出典再確認日時
2026/10/29 13:57:27 JST

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。

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