一般号
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2026年3月発行 Vol.45 No.4 通巻167号一般号
本号では、勘定系システムでの災害対策の強化事例、アジャイル開発におけるQCD管理の実践、小売事業者と共創して事業の効率化と顧客価値の最大化を目指す取り組み、サイバーセキュリティを確保するための安全分析手法の改善提案、社外顧客向けサービスへの生成AI適用時に陥りがちな問題点とその対策、複数プラットフォーム向けのアプリケーション開発におけるフレームワークの導入経緯と成果についての論文を掲載しています。
ミッションクリティカルシステムにおけるRPO／RTO短縮に向けた取り組み
ミッションクリティカルな勘定系システムでは，災害時においてもデータ損失を最小限に抑え，迅速な復旧を実現することが求められる．現行OptBAEでも災害対策を考慮しているが，データ損失の可能性や復旧時間の長さなどに改善の余地が残されていた．次期バージョンであるOptBAE2.0では，Azureへの移行を契機に災害対策を見直した．東日本リージョンと西日本リージョンにまたがる構成を採用し，災害対策システムのシステム常時起動，SQL ServerのAG同期コミットモードの導入，業務ファイルのリアルタイム同期を実現した．これにより，災害対策システムへの即時切替による迅速な業務再開と，データ損失量の大幅減少を実現することができた．
プロダクトマネージャーとして取り組むアジャイル開発のQCD管理
近年，革新的な情報技術の登場や市場ニーズの多様化などにより，企業を取り巻くビジネス環境の不確実性が一層高まっている．将来の予測が困難な状況下において，企業が競争優位を維持するために，事業戦略と連動してユーザー価値をもたらすプロダクトの迅速かつ段階的な開発が求められている．市場の成長や顧客のビジネス環境に応じて要求が変化するプロダクトの開発にあたっては，計画や仕様の変更へ柔軟に対応できるアジャイル開発（スクラム手法）が有効である．スクラムチームの一員であるプロダクトマネージャーには，プロダクトの将来構想を掲げ，プロダクト価値の最大化を目指して「QCD」管理の側面からスクラムチームを先導する役割が求められる．本稿では，プロダクトマネージャーの立場から，プロダクト開発の「QCD」管理の効果を高めるための実践知に基づくノウハウや取り組みについて論じる．
リテールサービス構想とそれを支える技術
リテールサービス構想では，BIPROGYが提供する「Foresight Connect」とデータ活用基盤「Foresight Data Spark」を中心に，小売業界の業務効率化・コスト抑制・データ活用による価値向上を目指している．リテールサービス構想は，業務プロセス最適化，顧客育成，データ分析を一体的に支援し，現場課題の解決と競争力強化に貢献すると同時に，マルチテナント構成やクラウド技術，生成AIの活用により，柔軟性・拡張性・運用効率を高めている．さらに，メーカー・卸・物流・生活者も巻き込んだデータ連携の仕組みを通じて，業界横断的なエコシステムの形成を目指す．本構想は主に小売事業者の業務効率化と顧客価値向上を目指すとともに，BIPROGYの運用効率化により持続可能なサービス提供を可能とする．BIPROGYの中立性は多様なステークホルダーの参画を促し，持続的なイノベーションの触媒となる．リテールサービス構想は，社会やビジネスの持続的成長を支える新たな基盤となる．
CPSのサイバーセキュリティにおける脅威分析への活用に向けたSTPA-Sec手法の改善
サイバーフィジカルシステム（CPS）のサイバーセキュリティを確保するには，早期の段階から安全分析を行わなければならない．STPAは早期から適用できる安全分析手法であり，これをセキュリティ向けに拡張した手法としてSTPA-Secが提案されている．しかしSTPA-Secには，分析結果において攻撃シナリオの洗い出しに漏れが生じうるという課題がある．この課題に対して，攻撃の種類の導出を後続の脅威分析に委ねる案を示す．また，STPA-Secには，脅威分析につなぐ方法が示されていないという課題もある．改善案として，STPA-Secの分析結果を脅威分析のデータフロー図の作成や攻撃手法の導出に活用する方法を提案する．
社外顧客向けサービスへの生成AI機能適用事例 ――中小企業向け営業提案活動支援プラットフォームを題材として
社外顧客向けサービスへの生成AIの適用には，回答品質やセキュリティの担保など生成AI固有のシステム要件の検討が重要であるが，これらを実際のシステム構成と結びつけて整理した事例は多くない．本稿では「SMB支援プラットフォーム」の事例を通じ，生成AI適用に際して陥りがちな問題点と具体的対策を報告し，生成AIの社外顧客向けサービス適用の実用的知見を示す．本プラットフォームはRAGとプロンプトの工夫によりハルシネーションを抑制した顧客分析支援を実現し，生成AIセキュリティテストを含むプロンプトインジェクションへの対策，AIプロダクト品質保証ガイドラインに基づく独自の回答品質評価手法等により品質を担保している．
クロスプラットフォームフレームワークによるアプリ開発の効率化
アプリケーションを展開するプラットフォームの多様化に対応するためには，複数のプラットフォーム向けのアプリケーション開発が不可欠である．しかし，各プラットフォーム向けに開発すると，開発コストが増え，仕様の統一が困難となり，開発スピードが低下するといった課題がある．このような課題を解決するために，クロスプラットフォームに対応したフレームワークを開発プロジェクトに導入した経緯や成果を述べる．フレームワーク導入後のリリース頻度やプロジェクトのタスク数から，工数の削減や各プラットフォーム間のUI/UXの一貫性確保といった成果が得られた．クロスプラットフォームでの開発効率を向上させるには，要件に対応したクロスプラットフォームフレームワークを採用することが重要である．