生成AIによるシステム開発のメリットや方法について解説

近年、生成AIへの注目度が高まっていますが、システム開発においても新たな生成AIサービスが登場するなど注目を集めています。

例えば、自動でコーディングを行ってくれるAIサービスなど、開発現場においてAIが活躍の場を広げています。

この記事では、システム開発にAIを取り込むメリットやデメリット、開発にAIを取り入れる方法についてご紹介します。

監修者

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竹村貴也

株式会社ファンリピートCEO

ベンチャー企業でのシステム開発経験を経て、フリーランスとして多数の企業のプロジェクトマネジメントに携わる。2019年に株式会社ファンリピートを設立し、ローコード開発、AIを活用した業務効率化ソリューションの開発・提供を手がける。
著書:「ChatGPTによるPythonプログラミング入門. AI駆動開発で実現する社内業務の自動化
目次

生成AIとは

生成AIとは、プロンプトと呼ばれる指示文を送信することで、AIが自然言語処理や機械学習といった技術を利用して適切な回答を返してくれる人工知能システムのことです。

これまでのAIは決まっているパターンの自動化を得意としていたのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習することで新たな創造を行うことが得意という違いがあります。

この技術を支えているのは、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)をベースにした、自然言語処理技術の一種です。LLMは大量のテキストデータから言語の法則性を学習し、様々な種類の入力に対して自然な出力を生成することができます。

生成AIをシステム開発に活用するメリット

システム開発の現場に生成AIを導入することにはどのようなメリットがあるでしょうか。本章では、以下の3つの観点から生成AIを活用するメリットをご紹介します。

  • 開発時間の短縮
  • エンジニアのスキル補完
  • 新しいアイディアの創出

開発時間の短縮

生成AIは様々なコンテンツを時間をかけずに生み出すことが可能です。その結果、開発期間を大幅に削減できます。

また、エンジニアに代わってAIがコードを書くことも可能ですし、設計段階でのドキュメントの作成など、様々な場面で開発の効率化を実現してくれます。

AIをシステムに組み込むことで、スピード感を持った開発が可能となり、企業の競争優位性に繋がります。

エンジニアのスキル補完

AIが自動生成した成果物は、エンジニアの手作業では埋められない部分を補完してくれます。たとえば、エンジニアが苦手な分野の文書作成を支援したり、類似のコードを参考に新しいコードを書くことができます。

システムやソフトウェアの開発を得意としている生成AIは、LLMを活用して膨大なコードの知識を保有しているため、様々な問題に対処可能です。

したがって、エンジニアのスキルを補って開発支援を行うことが可能です。

新しいアイデアの創出

人間が考えるアイディアとは異なる斬新なアイデアを提示してくれます。既存の発想に捉われず、新しい可能性を切り拓くことが可能です。

生成AIは、過去のデータから学ぶことで新たな答えを導き出してくれます。アイディアの幅出しを依頼すると、多様なパターンの回答を教えてくれます。

プロジェクトの進行において行き詰まった際などに、どのような機能を実装すべきか問いかけることで新たなアイディアの発見に役立つでしょう。

生成AIをシステム開発に活用するデメリット

生成AIは非常に賢く優秀なツールであるため、多くのメリットをもたらします。一方で、便利なものには必ずデメリットも存在します。

ここでは、以下の3つの観点でデメリットについてご説明します。

  • セキュリティリスクが発生する
  • 誤った情報を生成する可能性がある
  • 過度に依存してしまう可能性がある

セキュリティリスクが発生する

生成AIの利用は常にセキュリティリスクと向き合う必要があります。生成AIに機密情報を読み込ませてしまった場合、重大な情報の流出や不適切な出力の危険性など、様々なリスクが発生します。

したがって、出力された成果物を丁寧に確認する必要があり、重要な開発工程では生成AIに頼りすぎないよう注意が必要です。

また、悪意を持って特定のサイトへの検索を誘導して攻撃を与えるなど、新しい脅威も生まれてきているため、常に生成AIにおけるセキュリティリスクには目を光らせておく必要があります。

誤った情報を生成する可能性がある

生成AIの出力結果は、必ずしも正確とは限らないため注意が必要です。システムの開発においては特に、間違ったコードを生成する危険性があり、仕様を満たさない製品につながる可能性があります。

そのため、生成されたコードに対しては、検証作業が欠かせません。

生成されたコードを鵜呑みにしたり、AIに頼りすぎたりせず、必ず確認作業を行いましょう。

過度に依存してしまう可能性がある

生成AIの活用は開発組織の生産性向上に貢献する一方で、組織が過度に依存してしまうと重大なリスクを伴います。生成AIにより創出されるコードは完全に信用できるわけではなく、人による確認と修正が必要不可欠です。

しかし、開発チームが生成AIに頼りすぎてしまうと確認作業が十分に機能しなくなってしまいます。

あくまでも支援ツールに過ぎず、開発の中核を担うことはできません。人間の知識と経験に基づいた慎重なレビューや適切な利用方法が重要となります。

開発チームがAIが生成したコードに過度に依存しないよう、常に注意を向ける必要があります。

生成AIを活用したシステム開発の方法

実際に生成AIを利用したシステムの開発プロセスはどのようなものでしょうか。ここでは、生成AIを活用したシステム開発の手順をご紹介します。

  • 生成AIを用いたシステム開発案を企画検討する
  • 要件定義や導入までの全体像を描く
  • 必要なデータを整備する
  • システム開発を実施する
  • 実際に運用して評価・運用する

生成AIを用いたシステム開発案を企画検討する

まずは、システム開発案の企画を行いましょう。AIで取り組んでも問題ないと判断されるような、機密情報を取り扱わないプロジェクトや要件があまりにも複雑でないプロジェクトなど、AIに適したプロジェクトを選定する必要があります。

AIの機能を最大限発揮させるためには、具体的な目的や解決すべき課題を明確にすることが重要です。明確化された目的や課題を解決するための企画案を選定しましょう。

要件定義や導入までの全体像を描く

次に、要件定義や導入までの全体像について決めていきます。

要件定義の段階では、誰にとってどのような課題があり、解決されるとどのような価値があるのかから定めていきます。その上で、AIを活用してどのような体験を提供していくのかやUI設計、AIモデルの要件定義を行っていくことになります。

この段階では、システムとしての要件定義を行うだけでなく、ユーザー検証として実際に作ったものがユーザーに喜ばれるものかといった観点も検証を行っておけると良いでしょう。

必要なデータを整備する

AIを効果的に活用するには、システムに関連するデータを事前に整備しておく必要があります。過去のシステムのドキュメントや類似システムの情報など、できる限り多くの参考データを収集し、AIに学習させることが重要です。

単にデータの収集を行うだけでなく、要件定義の段階で決めた目的や活用シナリオに対して適切なデータを収集する必要があります。

また、単にデータを溜めるだけでなく、活用しやすいようにデータを加工・整理することが重要です。

システム開発を実施する

ここまで進んだら、ようやく開発に着手します。コーディングやテスト、ドキュメント作成など、システム開発の様々な工程において、生成AIを積極的に活用していきます。

AIを活用することによって、業務の効率化を実現するだけでなく、人間では思いつかないようなアイディアにたどり着くことができます。

当初の目的に合致したシステムを構築できるよう、常に要件定義の段階で作成したドキュメントを振り返りながら開発を進行していけるとよいでしょう。

実際に運用して評価・検証する

完成したシステムを実際に運用し、生成AIがアウトプットしたシステムを評価・検証します。また、受け取ったフィードバックを学習させることで、より高度なアウトプットが可能になります。

ユーザー検証を行った際には問題がなかった場合でも、実際に運用に乗せてみると問題が起こるといったことはよくあります。

また、システムの利用者にも、適宜フィードバックをもらえるよう事前に依頼をしておくことで評価・検証を行いやすくなります。

生成AIを活用したシステム開発を実施する企業

生成AIを利用したシステム開発や自社のみで行うことは容易ではありません。

したがって、ここで紹介するような企業とパートナーシップを結びながらシステム開発を行うことをお勧めします。

ここでは、生成AIを活用したシステム開発を担っている企業をご紹介します。

株式会社ファンリピート

ファンリピート

出典:株式会社ファンリピート

株式会社ファンリピートは、「経営戦略×ITソリューション」を掲げ、経営戦略の観点からDX推進をパートナーとして行う会社です。

IT戦略立案といった上流の設計から、AIを活用したシステム開発の要件定義、プロジェクトマネジメントまで幅広く企業をサポートします。

また、ノーコード・ローコードを用いたDX支援事業のBOLTや人工知能を活用して効果的な英語学習をサポートするAI英会話さんといったサービスも展開しています。

企画から開発、検証まで一気通貫したAIシステム開発を依頼したい場合におすすめです。

株式会社VOST

VOST

出典:株式会社VOST

株式会社VOSTは、「技術で、解く。」を掲げている企業です。複数の事業を保有しており、コンサルティング事業やDX流通事業、メタバース事業など幅広い事業を展開しています。

AIを利用したシステム開発だけでなく、Excelマクロ・VBAの教育提供やAWSインフラ構築といった既存システムの利用度をより加速するための支援事業も行っています。

また、3Dプリンターに関するコンサルテーションやIoTといった領域にも知見があり、技術力の高い会社です。

Nishika株式会社

Nishika

出典:Nishika株式会社

Nishika株式会社は、「テクノロジーですべての人が誇りを持てる社会を実現すること」を目指す会社です。Nishikaという社名の由来は、日本語の誰々「にしか」という言葉から来ています。

AIプロダクト事業やAIコンサルティング・開発事業、そしてAI人材事業の3つの柱から構成されています。

また、企業だけでなく、特許庁や防衛相といった国の機関へもサービスを提供しています。

まとめ

生成AIは、様々なシステム開発の場面で活用することが可能です。計画立案から設計、実装、運用に至るまで、幅広い支援を行ってくれます。

また、適切に活用すれば開発の生産性向上やイノベーション創出に大きく貢献できます。一方で、アウトプットの質や内容について担保するための仕組みも重要であり、生成AIを使いこなすための体制作りが不可欠となります。

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