組織が蓄積するレビュー観点を元に
AIが自動レビュー
DC Agentiqsで成果物の抜け漏れやルール違反を自動でチェックできます。
レビュー観点や規約に基づき、品質確保・ミス防止をサポート。
これにより、セルフレビューでとりきれる部分はAIに任せ、重要な部分のレビューを人の手で時間をかけてできます。
scenario1
過去のレビュー指摘を分析し、
レビュー観点リストを作成
蓄積された過去のレビュー結果を分析し、効果的なセルフレビュー・自動レビュー観点を生成します。
実行の流れ
- 過去のレビューデータの収集
- エージェントによる指摘傾向の統計的分析
- 重要度の高い観点の抽出
- 観点リストの自動生成・更新
scenario2
観点リストに沿って、
設計書の抜け漏れを自動レビュー
作成された観点リストに基づき、設計書の抜け漏れや不整合を自動的に検出・指摘します。
実行の流れ
- 設計書の構造解析
- レビュー観点リストとの照合
- 抜け漏れ箇所の特定
- レビュー指摘、改善提案の自動生成
- ワークフローで網羅的にレビュー実施
scenario3
コーディング規約に沿って、
ソースコードを網羅的にレビュー
既定のコーディング規約に基づき、ソースコードを自動でチェックします。
実行の流れ
- ソースコードファイルの取得
- コーディング規約との照合
- 規約違反箇所の検出
- 修正提案と優先度評価
- ワークフローで網羅的に検証実施
-
scenario1
過去のレビュー指摘を分析し、
レビュー観点リストを作成蓄積された過去のレビュー結果を分析し、効果的なセルフレビュー・自動レビュー観点を生成します。
実行の流れ
- 過去のレビューデータの収集
- エージェントによる指摘傾向の統計的分析
- 重要度の高い観点の抽出
- 観点リストの自動生成・更新
-
scenario2
観点リストに沿って、
設計書の抜け漏れを自動レビュー作成された観点リストに基づき、設計書の抜け漏れや不整合を自動的に検出・指摘します。
実行の流れ
- 設計書の構造解析
- レビュー観点リストとの照合
- 抜け漏れ箇所の特定
- レビュー指摘、改善提案の自動生成
- ワークフローで網羅的にレビュー実施
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scenario3
コーディング規約に沿って、
ソースコードを網羅的にレビュー既定のコーディング規約に基づき、ソースコードを自動でチェックします。
実行の流れ
- ソースコードファイルの取得
- コーディング規約との照合
- 規約違反箇所の検出
- 修正提案と優先度評価
- ワークフローで網羅的に検証実施
このケースで得られるメリット
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レビュー効率の向上
- 定型的なチェックを自動化し、人間は高度な観点に集中可能
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ミス防止の徹底
- 人的見落としを補完する包括的なチェック
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品質の安定化
- 過去の知見を活用した一貫性のある品質確保
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レビュアー負荷軽減
- 経験豊富なレビュアーが付加価値の高い作業に専念
