開発工数見積もりの「負担が重い」をAIで解消へ 明治安田はどう実現？：有識者しかできなかった見積もり業務の自動化を検証

有識者に頼りがちなシステム開発工数の見積もりは、AIエージェントでどこまで効率化できるのか。明治安田生命保険がPoCで検証した仕組みを見ていこう。

[＠IT]

　生命保険大手の明治安田生命保険（以下、明治安田）は、システム開発工数の見積もり業務にAIエージェントを活用しようとしている。このほどPoC（概念実証）を完了し、本番運用に向けた準備フェーズに移行した。

　明治安田の情報システム部には、現業部門からシステム開発工数の見積もり依頼が頻繁に寄せられる。見積もりには専門的な知識と経験が必要になることから、限られた有識者が時間をかけて担当せざるを得ず、情報システム部の業務負荷が恒常的に高まっていた。見積もり結果を現業部門に回答するまでの時間も長期化していたという。

過去案件からAIエージェントが工数を算定――その具体的な仕組みとは

　こうした状況を受けて、明治安田は過去のシステム開発案件情報を活用し、AIエージェントが工数を見積もる仕組みを検証した。その仕組みを詳しく見ていこう。

　明治安田はこれまで、システム開発案件情報をSalesforceのクラウドサービスに集約・蓄積してきた。これらの情報と、AIエージェントを構築・実行するSalesforceのサービス「Agentforce」を組み合わせることで、見積もり作業の負荷軽減が図れると判断した。

　Agentforceで動作するAIエージェントは、ユーザーとのチャット形式の対話を通じて指示を受け、その内容に応じて必要な情報を検索したり、推論したりできる。明治安田は今回のPoCで、このAIエージェントを利用して見積もり業務を自動化する仕組みを検証した。

　PoCで検証した仕組みは次の通りだ。まずユーザーがチャット型のユーザーインタフェースを通じて開発内容を入力すると、AIエージェントが開発要素を推定して、Salesforceのクラウドサービスに蓄積した過去の類似案件を検索する。その検索結果を基に、入力された開発内容との類似度に応じて工数を算定し、見積もり結果を示す。

AIエージェントによる工数見積もりで見えた2つの効果

　今回のPoCで明治安田は、複数の成果を確認したという。1つ目は業務負荷の削減だ。AIエージェントが過去案件を基に工数を算出することで、担当者の作業の一部を代替できることが分かった。2つ目は要件検討の支援だ。要件が十分に固まっていないシステム開発案件でも、AIエージェントとのチャット形式の対話を通じて必要な要件を洗い出したり、整理したりできることを確認した。

　明治安田は、今回PoCを実施した仕組みについて、2026年度中に全社的な本番運用を開始する計画だ。2026年6月時点ではフェーズ2として、本番運用に向けた精度向上に取り組んでいる。今後は情報システム部内で試行運用した後、現業部門に展開するとともに、保守運用体制を構築する。Salesforceの国内法人であるセールスフォース・ジャパンが、2026年6月15日に本事例を発表した。