AI駆動開発モデル「BLADE」の運用を開始

独自の知見とAIで、再現性と高品質を担保した開発の新スタンダードへ

株式会社テラスカイ（本社所在地：東京都中央区、代表取締役CEO 社長執行役員：佐藤 秀哉、以下テラスカイ）は、AI駆動開発モデル「BLADE（読み方：ブレード　BluePrint AI-Driven Environmentの略）」の運用を2026年5月から開始いたしました。「BLADE」は、テラスカイが長年培ってきた知見にAIを融合させた新世代の開発モデルです。本モデルは、AIを活用してビジネス目的・要件・テスト・実装のトレーサビリティを高度に担保することで、品質向上と手戻り根絶を目指します 。単なる「要件通りに正しく動くシステム」の早期納品ではなく、全てのお客様のビジネス成果を最大化させるために、再現性を持たせた『高品質のシステム』の提供を目的として開発されました。 

【高品質なSalesforce開発を実現するアプローチ】

AIを実行エンジンとして有効に機能させるために、BLADEでは以下の3つのアプローチを具体的な開発プロセスに落とし込みます。

１　ビジネス目的からの逆算設計（AI前提のI型プロセス） 

BLADEでは、ビジネスの目的（ゴール）を明確にした上で、目的達成のための機能を定義します。 従来の「作ったものをテストする」V字モデルから脱却し、要件定義の段階でユーザーストーリーに基づく受入条件（テストケース）をお客様と合意し、それを基にAIが実装を行う「I型プロセス」を採用しています。プログラムを書く前に「完成の定義」を明確にすることで、現場の業務との認識の齟齬を未然に回避し、実装フェーズにおける「言ったものと違う」という手戻りを抑制し、高品質なシステムを構築します。 

２　「プロンプト・ライブラリ」によるAIの統制 （8,000案件超のノウハウを活用）

AIを単なるコード生成の道具としてではなく、設計の整合性を厳格に検証する「仮想アーキテクト」として活用します。 テラスカイが長年培ってきたSalesforceの導入ノウハウやベストプラクティスをプロンプトとして体系化し、プロジェクトの全工程に適用しています。これにより、標準機能を優先して採用する「Fit to Standard」の判断や、ガバナ制限などの特有のプラットフォーム制限を考慮したコード生成をAIに促します。人的なプログラミングミスを極限まで排除するとともに、汎用AI開発で発生しやすい過剰な個別開発やトランザクションエラーを抑止し、将来のバージョンアップにも追従しやすい、保守性の高いシステムを構築します。

３　完全なトレーサビリティ 

要件定義で定めたビジネス目的（ユーザーストーリー）と、設計・実装される機能、そしてテストケースがシステム上で一貫して紐づく構造を構築し、常時管理します。すべての項目やプログラムについて、その背景にあるビジネス要件まで即座に遡って確認できるため、システムのブラックボックス化を防ぎます。この仕組みにより、運用中のトラブル対応や将来の機能改修時の影響範囲を正確に把握しながら安全に行うことが可能になります。 

これら最新の開発アプローチを実行するエンジニアの役割・価値を、従来の「実装能力」から「ビジネス設計能力」へと進化させてまいります。要件定義において「機能」ではなくお客様の本当の目的と理想像を探求し、AIが実行可能な設計図に的確に翻訳できるビジネス設計能力を持ち、Salesforce特有のガバナンス制限を熟知したプロフェッショナルが アーキテクトとしてAIを厳格にリードします。 

【開発スタイルの比較】

比較項目	従来のシステム開発	AI駆動開発 （BLADE）
開発プロセス	V字モデル ・エンジニアがテストケースを作成 ・ユーザーはリリース直前に最終確認	I字モデル ・AIがテストケースを作成 ・ユーザーと都度確認し合意する
要件定義と合意内容	機能要件 ・構築するソフトウェアの「機能」や「挙動」の定義に留まる	ゴール要件（目的要件） ユーザーストーリーに基づき、システム構築における「成果と目標」までを合意
品質	後半発覚型のリスク ・エンドユーザーとの認識相違、結合テスト時に要件違いが発覚し、大幅な手戻りリスク発生の可能性	早期のトラブル防止 ・要件定義時点と同時にテストケースを作成 ・ツール群によるテスト自動化でトラブルを防止

【AI開発における一般的技術的負債とBLADEのリスク回避策】

リスク分類 （技術的負債）	一般的なAI開発	BLADEにおける リスク回避策
アーキテクチャ崩壊	汎用AIは最短ルートを適用しやすいため、SaaS開発ではカスタムオブジェクトを安易に適用 結合および運用時にシステム構造の不適合が顕在	「プロンプト・ライブラリ」を用いてAIの設計判断を高度に統制し、標準機能を優先させる適切なアプローチをAIに判断させる
ガバナ制限の無視	1件なら動くコードでも大量データを処理した際にガバナ制限に抵触し、システム停止を引き起こすリスクが潜在する	「プロンプト・ライブラリ」で開発規約や制限事項を注入し、AIにルールを遵守させる
ブラックボックス化	「なぜその実装になったのか」というビジネスの意図がコードや設定から欠落 将来的に修正不可能なブラックボックスを生み出す恐れがある	ビジネス成果を起点とする「目的要件定義」を実施 ビジネス要件定義から実装コードまでの「完全なトレーサビリティ」を確保 「なぜこの項目があるのか」をビジネス目的まで即座に遡れる構造を維持

■「BLADE」ファーストユーザー　三菱電機株式会社

・開発プロジェクト　国際輸送運賃入札システムの改修

・開発期間　2026年4月～9月（予定）　　6月1日現在　AIを利用した構築フェーズ

・コメントをいただいたお客様　ロジスティクス戦略統括室　　水越 雅則様

「この度、参画したAI仕様駆動開発モデル「BLADE」の先行導入プロジェクトは非常に良かったと思います。

本プロジェクトの要件定義フェーズにおいて、従来のヒヤリングベースでの機能設計に留まらず、当社の潜在的なビジネス要件を的確に構造化していただきました。結果として、これまでの手法で要件定義からテスト設計完了まで4か月が見込まれるところ、BLADEではわずか2ヶ月という短期間で完遂しています。開発の初期段階で「正解」が可視化されたことで、手戻りリスクを最小限に留め、本質を突いたシステムの実現が期待できます。これは投資対効果（ROI）の最大化という絶大なビジネスインパクトをもたらします。

「BLADE」は従来のシステム開発のあり方を変革し、エンタープライズITを次世代へとアップデートさせる存在だと思います。」

■ 今後の展望

テラスカイは、今後Salesforce開発プロジェクトにおいて「BLADE」の適用を順次拡大し、新たな開発のスタンダードにしてまいります。また、日々進化するAI技術の取り込みや、新たな開発実績から得られるノウハウを「プロンプト・ライブラリ」へフィードバックすることで、モデル自体の高度化を継続していきます。

さらに、AIを駆使してビジネス目的に基づく設計を行うエンジニアの育成を加速させ、お客様の持続的なビジネス成長を牽引するパートナーとして、DX推進に貢献してまいります。

BLADEの紹介ページは下記よりご覧ください。

https://www.terrasky.co.jp/blade/index.php

＜株式会社テラスカイについて＞

株式会社テラスカイは、2006年の創業以来、常に先進のテクノロジーを社会実装し、お客様のビジネス成功と持続可能な成長を牽引するクラウド・AIカンパニーです。Salesforceのコンサルティングパートナーとして、金融、保険、医療、サービスなど広範な業界のDXを支援しています。創業以来より培ってきたエンジニア人材と知財に最新のAI技術を融合させ、次世代のシステム開発モデル「テラスカイ式AI駆動開発BLADE」や、MCP対応のAIエージェントサービス「mitoco Buddy」を展開し、テクノロジーによる新たな市場変革を目指しています。

所在地：東京都中央区日本橋2-11-2 太陽生命日本橋ビル16階

設立：2006年3月

資本金：12億5,689万円（2025年11月末時点）

代表者：代表取締役CEO 社長執行役員 佐藤 秀哉

URL： https://www.terrasky.co.jp/

証券コード：3915（東証プライム）

※本文中に記載されている会社名、製品名は、各社の登録商標または商標です。