【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
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