
NTTデータ2社、intra-martのAI開発内製化支援を開始 自社ルールを参照
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株式会社NTTデータ先端技術と株式会社NTTデータ ニューソンは2026年10月5日、intra-mart向けのAI開発内製化支援サービスを開始しました。企業固有の開発標準や実装ノウハウを「AI Context Pack」に整え、AIエージェントが参照してアプリ開発を支援します。成果物の作成やレビューをAIが支援し、妥当性確認と最終承認は人が担います。既存資産の移行に加え、開発現場での伴走や人材育成、AI活用を推進する組織の設立・運営も支援します。
ポイント
- 1intra-martの開発標準や自社の設計ルールをAIが参照し、アプリ開発を支援
- 2要件定義・設計・実装やテストの成果物作成をAIが支援し、最終承認は人が担当
- 3既存アプリの移行から現場での伴走・人材育成まで支え、開発の内製化を後押し
自社の開発ルールをAIが参照できる形に整備
株式会社NTTデータ先端技術と株式会社NTTデータ ニューソンは2026年10月5日、「AI-Native開発内製化支援ソリューション for intra-mart」を提供開始しました。intra-martのAI開発環境を使い、企業が自社でアプリ開発を続けられる体制を支援します。
AIへの指示の書き方や担当者の知識によって成果物にばらつきが出る課題に対し、企業固有の開発標準、設計ルール、権限・認可方針、共通部品、レビュー観点、過去障害情報を収集・整理します。これらを「AI Context Pack」として開発環境に組み込み、AIが設計や実装時に参照できるようにします。
成果物の生成・レビューはAIが支援、最終承認は人
開発工程ごとのAIエージェントが、intra-martの実装ノウハウ、成果物のテンプレート、品質確認の観点を参照します。支援する作業は次のとおりです。
| 工程・役割 | 主な支援内容 |
|---|---|
| 要件定義・設計 | 業務・機能要件や仕様の整理、設計書の作成を支援 |
| 実装・テスト | ソースコードやテスト仕様の作成、品質チェックを支援 |
| 課題解決 | 工程別エージェントと連携し、開発全体の一貫性を維持 |
| 人の役割 | 成果物の妥当性を確認し、最終承認を担当 |
AIによる作成・レビュー支援と、人による確認・承認を組み合わせます。 開発で得た知見はAI Context Packへ継続的に反映し、組織内で使える情報を蓄積します。
出典:NTTデータ ニューソンの公式ソリューション案内。知見・開発資産をAI Context Packに整え、AIエージェントとスキルの参照情報にする構成です。
既存資産の移行と内製化体制づくりを支援
既存のintra-martアプリやワークフローを、AI開発環境で再現・活用できる形へ段階的に移行します。これまでのシステム資産や業務ノウハウを使いながら、開発環境を見直す支援です。
FDE(現場で伴走するエンジニア)が、ルール整備、人材育成、AI活用ガイドラインの策定を支援します。全社のAI活用を推進する組織「AI CoE」の設立・運営支援も含みます。
NTTデータ先端技術は開発ノウハウの収集・体系化や体制づくり、NTTデータ ニューソンは既存資産の分析、AI Context Packの設計・構築・カスタマイズと適用を担います。
公式案内では、導入支援を次の4段階に分けています。
| 段階 | 主な支援内容 |
|---|---|
| 現状分析 | 開発環境・保有資産・開発知見を収集し可視化 |
| 環境構築 | 標準エージェントやスキルの設定、AI Context Packの組み込み |
| カスタマイズ | 自社ルールに合わせてAI Context Packを調整し、生成結果を評価・改善 |
| 内製化・継続改善 | 運用ルール・ガイドライン整備と人材育成で定着を支援 |
出典はNTTデータ ニューソンの公式ソリューション案内です。環境を構築した後も、利用ルールや人材育成を整える流れです。
改修が多い既存ユーザーや内製化を進める企業を想定
主な対象は、業務変更や制度改定でintra-martの改修が多い企業、既存システムの移行を進める企業、アプリ開発の内製化を目指す企業です。AI活用で品質やガバナンスの確保を重視する企業も想定しています。
両社は既存ユーザーを中心に提供し、NTTデータ ニューソン社内でも導入を進める方針です。社内での導入プロセスや結果を踏まえ、開発手順とAIが参照する情報を改善していきます。
Q&A
Q. AI-Native開発内製化支援ソリューション for intra-martとは何ですか?
A. 自社の開発標準やノウハウをAIが参照できる形に整え、intra-martアプリの開発と内製化体制づくりを支援するサービスです。
Q. AI Context Packには何を入れますか?
A. 企業固有の設計ルール、権限・認可方針、共通部品、レビュー観点や過去障害情報を収集・整理し、AIの参照情報にします。
Q. 成果物の確認や承認もAIに任せますか?
A. AIは成果物の作成やレビューを支援します。成果物の妥当性確認と最終承認は人が担います。
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O!Productニュース編集部からのコメント
過去障害情報をAIの参照情報に含めるので、開発担当者が以前の失敗を設計やレビューへ反映する手がかりになりそうです。担当者ごとに散らばる記録を集める際の、具体的な整理対象にもできますね。
引用元:PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部

