開発プロセス全体を上流から支援するBLADE SAYA
BLADE SAYAは、要件定義から設計、テストシナリオの作成、リリース後の影響調査まで、各工程で必要となるドキュメントや検証データを生成します。
コードを書く前に業務目的から受入条件を整理するテストファーストの手法を取り入れています。生成した内容はエンジニア自身が確認した上で、開発環境やAIコーディングツールに引き継ぎます。実装に入る前の段階で仕様を固めておくことで、開発終盤に起きやすい認識の食い違いや大きな手戻りを抑えられます。
※開発工程は、生成した設計書をInputとして、コーディングツールで実施
高品質・標準化を実現する3つの機能
担当者のスキルや経験に左右されず、一定の品質を保った成果物を作成するための機能を揃えています。
１．工程別の専用AIエージェント（Agent）
各開発工程の作業目的に特化した専用エージェントを標準搭載しています。生成Agent・レビューAgent含め計31種類のAgentが利用可能です。入力された要件に応じ、最適なプロンプトと参照情報を組み合わせて処理を行います。
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機能要件一覧作成Agent
業務資料からシステム機能を抽出し、標準カスタマイズ/個別開発の切り分けや制限事項を考慮した機能要件一覧を作成
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基本設計書作成Agent
機能要件をテンプレートに流し込み、Mermaid図を含めた基本設計書のベースを作成
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詳細設計書作成Agent
大量データ処理時のガバナ制限回避やエラーリカバリ仕様を盛り込んだ詳細設計書を作成
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テストシナリオ作成Agent
一連の業務プロセスに沿ったシステム間・機能間の連携を検証するテストシナリオを作成
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影響分析Agent
複数の既存設計書等を横断的に解析・照合し、変更に伴う影響範囲や考慮漏れリスクを提示
２．プロンプトライブラリ
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。
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．共通RAG基盤
テラスカイが数多くの開発実績から蓄積したSalesforce開発規約などの共通ナレッジと、お客様固有のSalesforce設定情報（メタデータ）や既存設計書などの貴社固有コンテキストを統合し、RAG基盤として適用しています。これにより、一般的な情報に依存せず、既存システムの構造や過去の知見を踏まえた整合性の高い設計・検証出力をAIに促します。
共通ナレッジ
テラスカイ独自の開発規約、ガバナ制限事項、過去の不具合事例、テストパターンなど、標準化された知識体系
貴社固有コンテキスト
お客様のSalesforce設定情報（メタデータ）、既存の設計書、業務フローなど、固有のシステム環境情報
