【Next Design連携】
設計・テスト生成・レビューまでを、AIと共創
Next Designと連携し、工程横断でAIが開発を支援します。
scenario1
既存の設計ドキュメントから
メタモデル作成
既存の設計書を読み込み、AIエージェントが適切なメタモデルを検討し、ひな型を作成します。
実行の流れ
- Word文書をDC Agentiqsに読み込み
- AIが文書構造を分析し要素を抽出
- メタモデルの適切な構造を検討
- Next Designでのメタモデルひな型を自動生成
scenario2
要求からユースケースを検討し、
メタモデル構造に従ってモデル生成
AIが要求からユースケース、シナリオを検討し、メタモデルに従ってモデルを生成します。
実行の流れ
- 要求仕様をDC Agentiqsに入力
- AIが要求を分析しユースケースを抽出
- 各ユースケースのシナリオを自動検討
- メタモデルに従ったモデルを生成
scenario3
設計内容からテストケース生成
設計の内容を読み込み、メタモデルに従ってテストケースを生成します。
実行の流れ
- 詳細設計書をシステムに読み込み
- 設計内容を解析しテスト観点を抽出
- テストケースの構造を自動検討
- メタモデルに基づくテストケースモデルを生成
scenario4
モデル横断で設計の抜け漏れを検証
必須フィールドに値が設定されているかをDC Agentiqsで横断的に確認することができます。
実行の流れ
- ワークフローで指定したモデル情報を読み込み
- AIが設計書の内容を指定条件で検証
- ワークフローにより全てのモデルを網羅的に実施
scenario5
Next Designの設計データを
AIエージェントが網羅的にレビュー
Next Designのデータをレビュー観点に従って網羅的にレビューします。さらにLightning Reviewと連携することで、指摘をNext Design上で簡単に確認することができます。
実行の流れ
- ワークフローで指定したモデル情報を読み込み
- AIが設計書の内容をレビュー観点に沿ってレビュー
- ワークフローにより全てのモデルを網羅的に実施
-
scenario1
既存の設計ドキュメントから
メタモデル作成既存の設計書を読み込み、AIエージェントが適切なメタモデルを検討し、ひな型を作成します。
実行の流れ
- Word文書をDC Agentiqsに読み込み
- AIが文書構造を分析し要素を抽出
- メタモデルの適切な構造を検討
- Next Designでのメタモデルひな型を自動生成
-
scenario2
要求からユースケースを検討し、
メタモデル構造に従ってモデル生成AIが要求からユースケース、シナリオを検討し、メタモデルに従ってモデルを生成します。
実行の流れ
- 要求仕様をDC Agentiqsに入力
- AIが要求を分析しユースケースを抽出
- 各ユースケースのシナリオを自動検討
- メタモデルに従ったモデルを生成
-
scenario3
設計内容からテストケース生成
設計の内容を読み込み、メタモデルに従ってテストケースを生成します。
実行の流れ
- 詳細設計書をシステムに読み込み
- 設計内容を解析しテスト観点を抽出
- テストケースの構造を自動検討
- メタモデルに基づくテストケースモデルを生成
-
scenario4
モデル横断で設計の抜け漏れを検証
必須フィールドに値が設定されているかをDC Agentiqsで横断的に確認することができます。
実行の流れ
- ワークフローで指定したモデル情報を読み込み
- AIが設計書の内容を指定条件で検証
- ワークフローにより全てのモデルを網羅的に実施
-
scenario5
Next Designの設計データを
AIエージェントが網羅的にレビューNext Designのデータをレビュー観点に従って網羅的にレビューします。さらにLightning Reviewと連携することで、指摘をNext Design上で簡単に確認することができます。
実行の流れ
- ワークフローで指定したモデル情報を読み込み
- AIが設計書の内容をレビュー観点に沿ってレビュー
- ワークフローにより全てのモデルを網羅的に実施