AI時代のシステム開発｜生成AI活用の可能性と実践ガイド
- Yukaringo
- 3 日前
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更新日：2 日前
AI時代のシステム開発｜生成AI活用の可能性と実践ガイド
※本記事は、アビココ株式会社が提供するサービスに関連する内容を含みますが、読者の皆さまに有益な情報をお届けすることを目的として執筆しています。
AIが変えるシステム開発の未来
「また仕様書を書き直しか…」「このバグ、いつになったら直るんだろう」——システム開発の現場で、こんなため息をついたことはありませんか?
実は今、生成AIの登場によって、システム開発の"常識"が音を立てて変わり始めています。
2022年以降、対話型AIをはじめとする生成AI技術が急速に普及し、開発現場の風景が一変しました。総務省「令和6年版情報通信白書」によると、生成AIを業務で活用している企業は急速に増加しており、特にIT・情報通信業界での導入検討が進んでいます。開発現場では「AIに何を任せて、人間は何に集中すべきか」という議論が日常茶飯事になりました。AI開発支援ツールでコードを補完する開発者、対話型AIで要件定義の叩き台を作るPM、テストケースをAIに生成させるQAエンジニア——AIを活用した開発手法が、新しいスタンダードになりつつあります。
でも、気をつけてください。AI導入は魔法の杖ではありません。使い方を間違えると、かえって混乱を招くことも。この記事では、AIがもたらす具体的な変化から、生成AIの実践的な活用法、そして導入時の落とし穴まで、現場目線でしっかり解説していきます。
AIがもたらす3つの変化
1. 開発工数の短縮（自動コード生成・テスト自動化)
「このロジック、書くのに丸一日かかるな…」という作業、実はAIに任せると大幅に時間短縮できることがあります。
自動コード生成の威力は想像以上。たとえば「ユーザー登録機能のバリデーション処理」について生成AIに問い合わせれば、メールアドレスのフォーマットチェックからパスワードの強度判定まで、サンプルコードが返ってきます。もちろん、そのまま使えるとは限りませんが、ゼロから書くのと、8割できたコードを調整するのでは、かかる時間が全然違います。
情報通信白書のデータでも、生成AI活用による効果として「業務効率化・生産性向上」を実感している企業が多数報告されています。
さらに、テスト自動化との相性も抜群。単体テストのコードをAIに生成させれば、「テスト書くの面倒だな」という心理的ハードルがグッと下がります。結果、テストカバレッジが上がって品質向上につながる——これ、すでに多くの現場で実践されている手法です。
2. 要件定義・仕様設計の効率化(生成AIによるドキュメント補助)
システム開発で一番時間がかかるのは、実はコーディングじゃない。要件定義と仕様設計なんです。
「お客さんの言ってることが曖昧で…」「この要件、どう落とし込めばいいの?」——こんな悩み、生成AIが助けてくれる可能性があります。
たとえば、クライアントからの漠然とした要望「売上データを可視化したい」について対話型AIに相談すると、「どんなグラフが適しているか」「必要なデータ項目は何か」「更新頻度はどうするか」といった具体的な質問候補を返してくれます。つまり、要件を具体化するための"壁打ち相手"として活用できるんです。
また、議事録からの要点抽出、仕様書のドラフト作成、ユースケースの洗い出しなど、ドキュメント作業の"最初の一歩"をAIに任せることで、PMやSEは本来の仕事——「何を作るべきか考える」ことに集中できるようになります。
3. ユーザーサポートや問い合わせ対応の自動化
開発後の運用フェーズでも、AIは大活躍の可能性を秘めています。
「システムの使い方がわからない」という問い合わせ、実は内容の7割くらいは似たり寄ったりですよね。こういったよくある質問への回答をAIチャットボットに任せることで、サポート担当者の負担が激減する事例が増えています。
しかも、生成AI技術を活用したチャットボットなら、ただの「よくある質問集」とは違って、ユーザーの質問の意図を汲み取って柔軟に回答できます。「請求書を再発行したい」という問い合わせに対して、「請求書の再発行は管理画面の○○から可能です。ただし、発行済みの請求書は変更できないため…」と、状況に応じた案内ができるんです。
結果、人間は複雑な問題対応に集中でき、顧客満足度も上がる。これ、win-winですよね。
生成AIの具体的な活用例
理論はわかった。じゃあ、実際にどう使うの?——ここからは、開発現場で検討されている具体例をご紹介します。
コードレビュー支援
「このコード、なんか冗長な気がするんだけど…」というとき、生成AIにコードを入力して「リファクタリングの提案」を求める活用法があります。
AIは客観的に、変数名の改善提案や、処理の重複箇所の指摘、よりシンプルな書き方の代替案などを提示してくれます。24時間文句も言わずにレビューしてくれる先輩エンジニアのような存在。しかも、「なぜこの書き方が良いのか」理由も説明してくれるため、学習効果も期待できます。
ただし重要な注意点:機密情報を含むコードは絶対に入力してはいけません。セキュリティについては後述します。
テストケース自動生成
「この関数、どんなテストケースが必要だろう?」——考えるの、結構大変ですよね。
生成AIに「この関数のテストケースを網羅的に考えて」と依頼すれば、正常系だけでなく、境界値テスト、異常系、エッジケースまで提案してくれる可能性があります。
たとえば、年齢を入力する関数なら「0歳」「マイナス値」「150歳」「文字列入力」といったパターンを自動で洗い出してくれる。「こんなケース、考えてなかった!」という発見がよくあります。
生成されたテストケースをベースに、実装に合わせて調整すれば、テスト設計の時間が大幅に短縮できる可能性があります。
仕様書ドラフト作成
「機能仕様書、また白紙から書くのか…」という憂鬱、ありますよね。
生成AIに「ECサイトのカート機能の仕様書の構成案」を求めれば、項目立てから機能概要、画面遷移、データ項目、バリデーションルールまで、ドラフトの構成が数分で提案される可能性があります。
もちろん、そのまま使えるわけじゃありません。でも、真っ白なWordファイルを前に固まる時間がゼロになるのは、精神衛生上、めちゃくちゃ大きいです。
叩き台があれば「ここは違うな」「この項目が足りない」と具体的に考えられます。ゼロから作るより、修正するほうが圧倒的に楽——これ、文章作成の鉄則です。
ドキュメント翻訳・要約
「この英語のAPI仕様書、読むのしんどい…」「100ページの要件定義書、要点だけ知りたい…」
こんなとき、生成AIは優秀な翻訳者兼要約アシスタントとして活用できます。
英語の技術ドキュメントを入力すれば、自然な日本語に翻訳してくれますし、長文を入力して「3つの要点にまとめて」と指示すれば、エッセンスだけを抽出してくれる可能性があります。
特に便利なのが、文脈を理解した翻訳。単なる逐語訳じゃなく、専門用語も適切に訳してくれることが多いです。(ただし、専門性が高い内容は必ず人間がチェックを)
AIを導入した開発プロセスの注意点
さて、ここまで可能性について書いてきましたが、AIには重大な落とし穴もあります。むしろ、これを知らずに導入すると、大変なことになりかねません。
セキュリティ・データ漏洩リスク
最重要ポイント:外部の生成AIサービスに入力した内容は、外部サーバーに送信されます。
つまり、顧客情報、認証キー、社外秘のコード、機密性の高い仕様などを絶対に入力してはいけません。「ちょっとだけなら…」が命取りになります。
IPA(情報処理推進機構)が公開した「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」でも、機密情報の入力リスクや、意図しない情報漏洩への対策が詳しく解説されています。また、総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」においても、AIシステムのセキュリティリスクマネジメントの重要性が強調されています。
対策としては:
企業向けプラン(データが学習に使用されない契約のサービス)を検討する
社内ルールを明確化する。「何をAIに入力して良いか」ガイドラインを作成
匿名化・マスキングを徹底。実データではなく、サンプルデータで試す
プライベート環境での運用を検討する
「便利だから」で安易に使うと、情報漏洩で会社の信用を失います。これ、本当に気をつけてください。
正確性の担保(AI出力の検証)
生成AIはもっともらしい間違った情報を出力することがあります。専門用語では「ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれる現象です。
経済産業省の「AI事業者ガイドライン」でも、生成AIの出力が必ずしも正確ではないことが指摘されており、人間による検証の重要性が強調されています。
たとえば、存在しないライブラリ名を教えてきたり、間違ったコードを自信満々に出力したり。AIの出力を無批判に信じると、バグの温床になります。
必ず:
人間が検証する。特にコードは必ず動作確認を
複数の情報源と照合する。公式ドキュメントも併せてチェック
critical(重要度が高い)な部分には使用しない。決済処理やセキュリティ周りなど、ミスが許されない箇所は人間が責任を持って実装
AIは「アシスタント」であって「代替」ではない——この意識が大切です。
開発体制との共存
「AIに仕事を奪われる」——この不安、現場にありませんか?
確かに、定型的な作業は効率化されます。でも、それは「仕事がなくなる」ことじゃなく、「より創造的な仕事にシフトする」こと。
問題は、チーム全体がこの変化についていけるかどうか。AI活用に積極的な人と、抵抗感のある人が混在すると、開発プロセスがバラバラになります。
対策:
チーム全体で学習機会を作る。勉強会やハンズオン
成功体験を共有する。「AIでこんなに効率化できた」事例を見せる
強制しない。得意な人が先行して、良い使い方を示す
適切なガイドラインを整備する。何に使って良いか、使ってはいけないかを明確に
「AIか人間か」じゃなく、「AIと人間でどう協働するか」——これがこれからの開発体制の鍵です。
実際の活用可能性
理論だけじゃイメージしにくいですよね。システム開発におけるAI活用の可能性を、具体例で見てみましょう。
たとえば、複雑な業務システム開発において、AI技術は以下のような場面で活用が検討されています:
開発プロセスでの活用可能性:
要件定義フェーズ:業界特有の用語や業務フローの整理に生成AIを活用し、ドキュメント作成を効率化
設計フェーズ:システムアーキテクチャの選択肢を網羅的に検討する際の情報収集
実装フェーズ:定型的なコード生成やリファクタリング提案の活用
テストフェーズ:テストケースの網羅的な洗い出しと、テストコードの生成支援
ドキュメント作成:操作マニュアルや技術文書の叩き台作成
システム機能としての活用可能性:
データ分析:過去のデータパターンを学習し、最適な処理方法を提案
例外処理の自動対応:想定外のケースに対して、AIがリアルタイムで対応策を提示
ユーザーサポート:音声認識とAIチャットボットで、問い合わせ対応を効率化
こうした「AIと人間の協働」によって、より速く、より高品質なシステム開発が実現できる可能性があります。
アビココ株式会社でも、最新の技術トレンドを踏まえながら、お客様のビジネス課題に最適なソリューションを提供しています。実際の開発事例については、アビココの開発実績をご覧ください。
今後の展望:AI×人間の協働がもたらす新しい開発スタイル
「5年後、エンジニアの仕事はどうなってるんだろう?」——これ、業界全体の共通の疑問です。
一つ確実に言えるのは、「コードを書く」こと自体の相対的な価値は変化していくということ。AIがコード生成を支援できるようになった今、エンジニアに求められるのは:
何を作るべきか見極める力(企画・要件定義)
ユーザーの本当の課題を理解する力(UXデザイン思考)
システム全体を俯瞰する力(アーキテクチャ設計)
AIの出力を評価・修正する力(コードレビュー、品質管理)
セキュリティと倫理的配慮(AIの適切な利用判断)
つまり、「作業」から「判断」へのシフトが起きています。
これって、実はチャンス。定型作業から解放されて、本当に価値のあることに時間を使えるんです。「この機能、本当にユーザーが求めてる?」「もっと良い解決策はない?」——こういう思考に、時間をかけられる。
AIが普及すればするほど、「人間らしい判断」の価値が上がる。これ、皮肉でもなんでもなく、本当にそうなんです。
まとめ:AI活用で広がる「より速く・より良い」開発の可能性
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。最後に要点をまとめましょう。
AIがもたらす変化の可能性:
開発工数の短縮(コード生成・テスト自動化)
要件定義・仕様設計の効率化
サポート業務の自動化
生成AIの実践的活用例:
コードレビュー支援
テストケース自動生成
仕様書ドラフト作成
ドキュメント翻訳・要約
導入時の重要な注意点:
セキュリティリスクの管理(IPAガイドラインを参考に)
正確性の検証(ハルシネーションへの対策)
チーム全体での協働体制づくり
適切な利用ガイドラインの整備
これからの開発スタイル:
AIが得意な部分を活用し、人間は価値判断に集中
「作業」から「判断」へのシフト
セキュリティと倫理への配慮
AI時代のシステム開発は、「人間の創造性とAIの処理能力を適切に組み合わせる」ことがカギです。どちらか一方では不十分。両方をうまく組み合わせたチームが、これからの開発で成果を出していきます。
ただし、慎重な導入と適切な管理が不可欠です。セキュリティリスクを理解し、出力の検証を怠らず、チーム全体で適切な活用方法を共有する——この姿勢が何より重要です。
「でも、うちの会社でどう始めればいいの?」
「具体的にどう導入すればいいかわからない…」——そんな悩みを持つ方も多いはず。
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当社では、お客様の機密情報の取り扱いに細心の注意を払い、適切なセキュリティガイドラインのもとで開発を進めています。新しい技術の可能性を探りながらも、安全性と品質を最優先にしたシステム構築をお約束します。
「最新技術の活用、何から始めればいい?」
「既存システムの効率化を検討したい」
「開発体制自体を見直したい」
どんな相談でも大丈夫。まずは気軽に話してみませんか?
これからの時代の開発、一緒に前に進みましょう。
参考文献
AIを活用した開発を検討しているなら、まず外注の基本構造を知ることが成功への第一歩です。
外注の流れや費用相場、パートナー選びのコツなどを総合的に解説しています。
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