システム運用・保守への生成AI活用を最短ルートで!
PoCでの成果をもとに、グループ全体での活用を加速
東邦ガス情報システム株式会社様
IT・情報通信 AWSの活用・環境構築がしたい クラウドの活用・導入がしたい 新しい働き方を支援したい 100-500名
- 課題テーマ
-
システム運用・保守の省人化
- ご契約サービス
お客様プロフィール
- 会社名
- 東邦ガス情報システム株式会社様
- 本社所在地
- 愛知県名古屋市
- 導入前の課題
-
- 問い合わせ時の調査・対応は限られたメンバーが対応しており、工数がかかる
- AWS Lambdaなどのバージョンアップは影響範囲が広く、対応の負担が大きい
- 生成AIによる開発は社内にノウハウが少なく、本格活用までに時間がかかってしまう
- 導入後の効果
-
- Kiroによるログ・コード解析などにより一次調査を自動化。スムーズな問い合わせ対応が可能に
- バージョンアップなどの影響範囲をKiroが自動で特定、作業を高速化
- 自社に寄り添った伴走により、短期間でのノウハウ蓄積と本格活用への移行を実現
インタビュー
顧客向けポータルサイトの運用・保守は、“人”が工数をかけて対応するしかなかった
エネルギー総合企業として中部地方を中心に都市ガス・電力・LPガス関連事業を展開する東邦ガスのグループ企業である東邦ガス情報システム。顧客情報管理システムやコールセンターシステム、検針システムなどの開発から運用保守までを手掛け、エネルギーの安定供給を支えている。生成AIが注目を集めるなか、同社でも全社で汎用的な生成AIツールを導入し、開発プロセスにおいてもコード生成などエンジニア個人での活用を徐々に進めていた。この状況を大きく動かしたのが、東邦ガスの顧客向けポータルサイトの運営を担当するチームにおける生成AIアシスタント「Kiro」※の活用である。
東邦ガスでは、個人ユーザー向けの「Club TOHOGAS」、法人ユーザー向けの「TOHOBIZNEX」と2種類のポータルサイトを運営しており、いずれも利用料金や請求書などの確認に加え、情報発信や各種キャンペーンの実施などマーケティング・営業活動にも活用している。東邦ガス情報システムではそれらの運用保守を担当していたが、課題も多かった。
まずは、AWS LambdaやPythonなどのバージョンアップ対応だ。「ルールベースで対応できるようにしていましたが、影響範囲が広く、工数がかかります。バージョンアップの詳細が発表されてから短期間で対応しなければならない点も負担になっていました」(杉本氏)。
問い合わせ対応にも課題があった。たとえばTOHOBIZNEXでは、エンドユーザーの問い合わせを受けた事務局から「この操作で請求書がダウンロードできないようだが、どういう状況か確認してほしい」といった依頼が来る。「エンドユーザー側の設定や操作に問題があることもあれば、まだダウンロードできる請求データがないケースもあります。もちろんシステムの不具合の可能性もあり、それらを切り分けて調査します。こちらも手順はまとめていますが、詳しいメンバーが手作業で対応するしかありませんでした」(木浦氏)。Club TOHOGASも同様の問題があるうえ、個人向けという性質からログが膨大になり、解析にも時間がかかる。非効率な状況が続いていた。
※AWSが提供する開発者向け生成AIアシスタント
きっかけはAWS Summit。パートナーの伴走で“最短距離”での生成AI活用を目指す
生成AI活用のきっかけは、グループマネージャー平野氏をはじめ5名ほどで参加したAWS Summit Japan 2025だ。AIをすでに開発に取り入れ効果を出した具体例を展示する企業も多く、本格導入の必要性を痛感し、すぐに導入に向けた検討を開始した。
AWS環境を利用していたことから迷わずにKiroを選択し、AWS ジャパンに相談するなかで紹介されたのが、ソニービズネットワークスだった。「自分たちで試行錯誤しながら活用する方法もありますが、そうなると情報収集からのスタートになります。知見のあるパートナーに伴走してもらい、最短距離で進めたいと考えました。ソニービズネットワークスからの提案は興味深く、豊富な知見があることを感じられました。技術的にも信頼できると依頼を決めました」(平野氏)。
Kiroを用いた開発にゼロから伴走。5ヶ月間で“ひと通り活用できる”までに
ソニービズネットワークスが提供する「Kiro内製化支援パッケージ」を活用し、まずは5ヶ月間で効果を検証(PoC)することとなった。2025年11月からスタートし、1ヶ月かけて基本的な知識を学ぶ勉強会の開催とあわせて環境を整備、その後、伴走支援をうけて活用を進めていった。「伴走支援では毎週定例ミーティングを開催し、必要なアドバイスを受けました。ゼロベースから始め、ひと通り活用できるところまでしっかり寄り添ってもらったと思います」(角谷氏)。
印象的だったものとして「コンテキストの活用方法」を挙げる後藤氏は、「Kiroを使った開発がいかに“楽”で、“楽しい”かを実感できました」と話す。利用するたびにチャットベースで指示を出すのではなく、あらかじめコンテキストとしてAIに指示を出した状態でタスクを実行することで、精度が大きく改善する。「今では当たり前になりましたが、最初に使ったときはものすごい進歩だと感じました」(後藤氏)。
コンテキストとしては、最初にExcel形式の設計書を、AIが読みやすいマークダウン形式に変換して投入した。形式変換にもAIを活用したが、記載がないことまでAIが推測して追記してしまうという問題が発生したため、『記載されていることを正として扱う』といったAIへの指示を追加するなど、正確なコンテキストを作成できるよう工夫を重ねていった。「『どう指示するとよいか』などもソニービズネットワークスから教えてもらい、ブラッシュアップしていきました」(木浦氏)。生成AIに期待する回答を出力させるためにも、コンテキストは重要な役割を担う。PoCも中盤以降は、コンテキストの調整がメインになっていったという。
「使えなくなったら仕事が止まる」ほど。Kiroが通常業務の一部として定着
PoCを経てKiroが通常業務の一部として定着し、実務に関わるメンバーは毎日利用するまでになった。問い合わせ対応ではKiroで必要なログを抽出し、ユーザーがどのような操作を行ったかをまとめる一次調査まで完結する。「体感では半分~1/4くらいのスピードで対応できるようになったと思います」(日沖氏)。
また、設計書とコーディング内容に一部乖離が生じる場合があり、問い合わせ対応時にベンダに問い合わせるケースがあったが、この点もKiroによるコード解析で対応可能になった。「現状はベンダへの問い合わせと併用していますが、かなり精度が高いため、今後はKiroのみで対応できるのではという印象です」(木浦氏)。ベンダへの問い合わせが不要になれば、回答スピードも上げられる。「設計書と本番環境の乖離も、Kiroで定期的に設計書を生成することで、解決できると考えています」(杉本氏)。
さらに、バージョンアップ対応や機能改修時の工数削減にも貢献している。KiroはGitリポジトリを参照しており、たとえば「ポータルサイトが利用する外部サービスのドメイン変更」という場合もスピーディに影響範囲を特定できる。
毎週開催していた定例ミーティングで、最新情報が共有された点もメリットとして挙げる。「生成AI関連の技術は日進月歩で変化しています。非対応と聞いた機能について、翌週のミーティングで対応が発表されたと教えてもらったこともあり、そのスピード感に驚きました。私たちだけでは情報を追いきれないので、情報提供のメリットは大きいです」(杉本氏)。

40ライセンスに増やし、グループ全体での活用を推進。さらなる省人化を目指す
「ソニービズネットワークスは技術力が高いだけでなく、全体を通して、私たちに寄り添って柔軟に対応してもらったという印象です。PoCは完了しましたが、引き続き伴走支援をお願いしています」(平野氏)。
2026年3月にPoCを終了、2026年度からは40ライセンスに増やし、グループ内全メンバーに拡大、全体での活用を推進する。「より本格的に活用するために、どこまでAIに任せるのかなどルールやガイドラインの整備も含め、本格的な開発業務への適用を進めます」(角谷氏)。その先に見据えているのは、仕様駆動開発の範囲拡大、そして開発ライフサイクル全体での活用だ。「価値向上につながりにくいバージョンアップ作業などはAIで省力化したいと考えています。AIの活用方法や範囲は局面によって変わりますが、人が上流工程にシフトし、営業力強化などにつながる価値の高い仕事に注力できる状態が理想です。社内にも私たちの生成AI活用の取り組みを発信し、全社での生産性向上にも寄与できればと思います」(平野氏)。
Kiro内製化支援パッケージ

東邦ガス情報システム株式会社 デジタルソリューション部 デジタル第1グループ
グループマネージャー 平野純二氏(右から2人目)、Club TOHOGAS担当 角谷泰造氏(左端)

東邦ガス情報システム株式会社 デジタルソリューション部 デジタル第1グループ
Club TOHOGAS担当 杉本あみ氏(左)、後藤航希氏(右)

東邦ガス情報システム株式会社 デジタルソリューション部 デジタル第1グループ
TOHOBIZNEX担当 木浦愛菜氏(左)、Club TOHOGAS担当 日沖裕介氏(右)
この事例に関連する製品
この事例に関連するホワイトペーパー / パンフレット
この事例に関連する
セミナー・イベント
この事例に関連する
セミナーアーカイブ動画
この事例に関連するコラム
-
AWS AI/ML エンジニアブログ最もコストパフォーマンスの良いモデルは? 話題の中国系LLMを検証してみた!
-
AWS AI/ML エンジニアブログ【AWSでAIをはじめようシリーズ(YouTube公開)】第3回 AIエージェントとは?
-
AWS AI/ML エンジニアブログ【AWSでAIをはじめようシリーズ(YouTube公開)】第2回 AWSでAIを本番運用するべき理由〜Bedrock AgentCoreで“怖い”を解決する〜
-
AWS AI/ML エンジニアブログ【AWSでAIをはじめようシリーズ(YouTube公開)】第1回 AWSではじめようAI活用 〜まずはここから。AI活用の第一歩〜
-
AWS AI/ML エンジニアブログKiro入門|3つのKiroの概要と使い分け、CLI活用例まで解説
-
AWS AI/ML 元SEママの情シスなりきりAWS奮闘記「Frontier Agents」で“開発はAIにお任せ”は実現するのか?



