生成AI時代の内製開発支援 よくあるご質問

01 内製化の考え方・進め方

02 NRIネットコムの支援内容・体制

Q.13 NRIネットコムとはどんな会社ですか？NRIとの関係は？

A

野村総合研究所（NRI）の100%子会社です。1991年に「野村システムズ関西」として設立、現在の社名は「NRIネットコム」（社員数約570名）。（2026年4月現在）​

NRIは幅広い業種のお客様へのご提案や、大規模なシステム・コンサルティング等にも広く強みを持っていますが、NRIネットコムはウェブのフロントシステムを得意とする会社です。具体的には、システム開発（クラウド/AWS/Google Cloud）、デジタルマーケティング、UI/UXデザインの領域をワンストップで提供できる点が強みです。

Q.15内製化支援における他社との違いは何ですか？

A

主に3つあります。

• デザイン・マーケティングまで一気通貫：100名規模のクリエイティブチーム（ディレクター、デザイナー）を有し、UI/UX設計から実装まで提供。
• 書籍執筆など、技術発信の厚み：社員執筆の書籍を20冊以上出版。
• フットワーク：軽快に提案・活動できる規模感。Lv.0/Lv.1の戦略・要件定義領域からも入りやすい体制です。

Q.19生成AI活用についてはどんな支援が可能ですか？

A

主に4つの領域で支援可能です。

• AI活用ガイドライン策定：組織全体での生成AIサービス導入時の社内ルール整備（セキュリティ、利用範囲、ガードレール設計）。
• 生成AI研修：現場のヒアリングからカリキュラム化。
• AIコーディングのルール標準化：AI指示書（CLAUDE.md等）の整備、ライブラリ選定基準、Spec駆動の開発フロー。
• AIを組み込んだプロダクトの実装支援：社内利用LLMアプリ/RAG基盤/業務AIエージェントの構築。

Q.28生成AIを組み込んだ内製化支援も可能ですか？

A

Claude Codeの活用や、Amazon Bedrock経由でのClaude活用など、支援のサービス範囲を拡大中です。
例えば、開発の各フェーズで Claude Code を活用し、少人数でもスケール可能な体制を構築する仕組みづくりや、アプリ開発フロー（仕様→実装→テスト→レビュー→CI）への組み込みなど、体系化を進めています。
内製化を推進する中で、アプリ開発から AWS インフラまで、開発サイクル全体を自動化して少人数でスケールする開発体制への変革をご支援しています。

Q.29Amazon Bedrock経由でClaudeを利用するメリットは？

A

最大のメリットは、Claudeの推論処理を日本国内（東京・大阪リージョン）に完全に閉じた形で実行できる「日本国内クロスリージョン推論」が利用できる点です。

これにより、金融機関、官公庁、生命保険、製造業など、厳格なデータガバナンス要件を持つ組織でもClaudeを本格導入できる環境が整いました。従来、海外のAIモデルを利用する際の最大の障壁だった「データが国外に出る可能性」が、技術的に解消されています。

03 事例・実績

Q.34内製化支援の代表的な事例は？

A

代表的なのは以下です。

• 大手企業：40システム以上の内製化、企画以降を当社が一気通貫、合計数百人月。
• 大手企業（CDK事例）：CDK共通テンプレート、3年間の伴走でフェードアウト達成、当初2名→十数名にスケール。
• 大手金融機関様：グループ全体のクラウドCCoE立ち上げ伴走。

業種・規模ごとの詳細事例（フェードアウト達成までの伴走プロセス、責任共有モデルの線引き、ガードレール設計の具体例、IoTセンサーデータ活用など）はPDF版（Q34〜Q40）に収録しています。

04 支援・契約形態

Q.41契約形態はどうなりますか？

A

標準は準委任契約です。月次の工数（人月）ベース、開発メンバーとして共同でコード/設計/構築、段階的にスキルトランスファー。請負契約ではないため、「お客様メンバーと一緒に走る」形態が基本です。

具体的な体制例・最小規模・費用感の目安については、PDF版にて詳しく解説しています。

Q.43費用感はどのくらいですか？

A

プロジェクト規模・体制次第ですが、目安として：3ヶ月/2MM体制（リーダー1名フルコミット＋AWSエンジニア）規模〜となります。月額費用は案件内容によりますので、ぜひお問合せください。

フリーランス価格と比較されることがありますが、当社の価値は「会社としての知見と背景がある」「チームで補完できる」点だと考えています。具体的な内訳・最小規模・体制例の詳細はPDF版（Q43）に収録しています。

Q.44フリーランスやSESと、御社の支援は何が違うのですか？

A

端的には3点です。

• フェードアウトを前提とした伴走：人売りではなく、自走化までのロードマップ込み。
• 会社としての知見：勉強会、書籍、社内のスキル共有体制。個人に依存しない。
• チームで補完：UI/UX、生成AI、コスト削減、データ分析等、必要に応じてリソースを横展開。

Q.46AWSの請求代行サービスについて教えてください。

A

直接契約と比べて多くのメリットがあり、このサービスをきっかけに当社をご利用いただくお客様も多くいらっしゃいます。

• 割引：Savings Plan（最大約70%）＋当社経由割引（〜5%）の組み合わせ。
• 円建て請求：ドル建てではなく円建て、コスト配分タグで部署別請求書も可能。
• 機能制限なし：Organization管理権限を原則機能制限なしでご利用可能。
• 無料コンサル：月次のコスト最適化定例、Savings Plan購入提案、セキュリティガバナンス設定支援。
• 切替リスクなし：ペイアカウントの切替のみ。システム側の改修不要、1日で完了（切り替えに時間を要する場合もございます。）。

事例として、年間1,000万円超の利用がある場合、切替だけで数百万円の削減につながるケースも多くあります。

05 Claude Code × AWS 活用ガイド

Q.51Claude CodeとAWSを組み合わせて、開発サイクルのどこまで自動化できますか？

A

開発サイクルの6フェーズすべてにClaude Codeを組み込み、エンドツーエンドで自動化できます。

• ① PLAN（要件整理・設計）：仕様書・IssueからAPIスキーマ・実装方針のたたき台を自動生成
• ② CODE（実装）：機能実装・リファクタ・バグ修正を補完生成
• ③ TEST（テスト）：実装コードから単体テスト・E2Eテストを自動生成、CIで自動実行
• ④ REVIEW（レビュー）：PR差分からセキュリティ・性能・設計上の懸念を自動コメント
• ⑤ INFRA（AWSインフラ生成）：自然言語指示でCDK/Terraformコードを生成
• ⑥ DEPLOY（CI/CD）：GitHub Actions生成、ECS/ECRデプロイ、applyまで一気通貫

得られる効果：少人数でもスケールする開発、テスト自動化での品質担保、インフラ知識ボトルネックの解消、採用拡大なしでの生産性向上。

Q.55Claude Codeを効果的に使うコツやTipsは？

A

運用の中で効果が大きかった6つの基本パターンです。

• CLAUDE.mdでコンテキスト固定：プロジェクトルートに技術スタック・命名規則・禁止事項を記述。毎回説明しなくても文脈が維持される。
• 小さな単位で指示する：「全機能を実装して」より「この関数だけ」の方が精度が高い。実装→確認→次、の小サイクルで手戻りを減らす。
• 既存コードを渡してから指示：新規生成より既存コードの修正・拡張の方が品質が安定。「このファイルと同じパターンで」が有効。
• IaCはplan/diffを必ず確認：Claude Code生成のIaCは便利だが、apply前にterraform plan/cdk diffで変更を必ず目視確認。
• エラーログをそのまま貼り付ける：ビルドエラー・テスト失敗・AWSエラーを丸ごとコピペして「直して」と伝える。デバッグ時間を大幅短縮。
• 依頼要件をテンプレ化する：定型業務は「入力・出力・処理ロジック・データソース」の要件テンプレを用意し、指示を標準化。

アプリ開発フロー（Issue→Generate→Test→Review→CI/CD）の詳細、AWSインフラの自然言語IaC生成、エージェント設計（Agent Teams/SKILL.md）と推奨構成はPDF版（Q51〜Q55）に収録しています。