生成AIをシステム開発に活用できる？メリットと企業事例を徹底解説

生成AIは、さまざまな業種で活用されており、業務効率の向上につながります。
生成AIは、画像生成やテキスト生成などクリエイティブな業務を自動化するだけでなく、開発領域でも活用できます。

システム開発のコストや労力を削減したい企業は、生成AIを活用するメリットとデメリットを確認しておきましょう。
本記事では、生産AIをシステム開発に活用できるのか、メリットとデメリットを詳しく解説します。
システム開発に生成AIを活用した企業事例もあわせて解説するため、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは

生成AIとは、「Generative AI（ジェネレーティブAI）」と呼ばれる、学習データに基づいてさまざまなコンテンツを生み出す人工知能です。
従来のAIは、人間が与えたデータを学習し、適切な回答・コンテンツを予想して表示するものでした。

対して生成AIは、ディープラーニング（深層学習）によって人間が与えていないデータも能動的に学習し、新たなコンテンツ生成を実現します。
そのため人間にしかできなかった「アイデア創出」までも生成AIに依頼でき、よりクリエイティブな作業のAI化が実現しました。

生成AIの種類

生成AIの主な種類は、次の通りです。

• テキスト生成
• 画像生成
• 動画生成
• 音声生成

テキストでの質問や指示に反応したり、イメージに近い画像や動画・音声を生成したりと、生成AIはさまざまなデータを扱っています。
指示によってプログラミングコードを生成することも可能なので、開発領域でも生成AIが活躍します。

生成AIに使用されている技術

生成AIに使用されている技術は、次の通りです。

近年話題となった「ChatGPT」も生成AIの一種です。

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開発領域における生成AI活用について

開発領域においても、生成AIを活用できます。
生成AIをシステム開発に活用すれば、開発にかかる工数とコストを削減し、業務効率の向上を実現します。

開発領域における生成AI活用を実現したい方は、次のポイントを押さえておきましょう。

• システム開発における生成AI活用領域
• システム開発に生成AIを活用するための環境づくり

各ポイントを押さえて、開発領域における業務効率を向上させましょう。

システム開発における生成AI活用領域

システム開発における生成AIの活用領域は、次の通りです。

上記は一例ですが、システム開発におけるすべてのプロセスで生成AIを活用できるため、開発に費やす工数を大幅に削減できます。

システム開発に生成AIを活用するための環境づくり

システム開発に生成AIを活用するには、適切な開発環境を構築しなければなりません。
生成AIを活用してシステム開発を実現するためには、高精度なPCやプログラミングをつくるフレームワークが必要です。

さらにプログラミングやAIテクノロジーに精通した人材を確保しなければなりません。
生成AIは、誰でも簡単に使用できますが、システム開発に活用する場合は開発領域に精通した人材が必要です。
生成AIに精通した開発者を確保することで、システム開発に生成AIを活用できます。

システム開発に生成AIを活用するメリット

システム開発に生成AIを活用するメリットは、次の通りです。

• システム開発の時間を削減できる
• システム開発のコストを削減できる
• アイデア創出につながる

各メリットを確認して、システム開発に生成AIを活用するべきか検討しましょう。

システム開発の時間を削減できる

生成AIをシステム開発に活用すれば、開発にかかる時間を削減できます。
システム開発の時間を削減すれば、従業員の負担を軽減しながらスピーディーな納品を実現できます。

そのため業務効率を向上しながら、顧客満足度を向上させて次の取引につなげることが可能です。

システム開発のコストを削減できる

システム開発に生成AIを活用すれば、従業員の時間外労働を減らし人件費を削減することが可能です。
通常であれば開発者が手動で行う作業を、生成AIが代行することで開発にかかる工数とコストを大幅に削減できます。

具体的には、プログラムのコード作成時間を短縮し、社内データを活用した文章が生成やノーコード開発を実現できるため、開発コストが大幅に削減できます。
生成AIを活用するメリットは、開発コストと工数を削減して、効率的に開発を進められることです。

アイデア創出につながる

生成AIは、コード作成や文章生成などの事務作業だけでなく、人が思いつかないような新たなアイデア創出をサポートできます。
生成AIは、学習データをもとに過去の行動履歴や嗜好を読み取り、新たなアイデアを創出することが可能です。

新たな商品やサービスを開発する際には、アイデアを創出する労力や時間がかかります。
従業員の開発負担を軽減し、アイデア創出を円滑化するために生成AIの活用がオススメです。

システム開発に生成AIを活用するデメリット

システム開発に生成AIを活用するデメリットは、次の通りです。

• 成果物の品質が低下するリスクがある
• 情報漏洩のリスクがある
• 著作権侵害やライセンス違反のリスクがある

メリットだけでなくデメリットを確認した上で、システム開発に生成AIを活用するべきか検討しましょう。

成果物の品質が低下するリスクがある

システム開発に生成AIを活用すれば、業務効率を向上できますが、成果物の品質が低下するリスクがあります。
生成AIは、膨大な学習データをもとにソースコード生成を行うため、開発者の指示に沿った成果物を生成するケースが多いです。

しかし生成AIは、異常値処理や例外処理などアクシデントを考慮しないことが多く、思い撮りの成果物を生成しないケースもあります。
また生成AIは事実とは異なる誤情報を正しいものとして扱ってしまうハルシネーションを起こす可能性があるため、生成された情報が正しいものかを確認しなければなりません。

そのため生成AIによって生成されたコードが、求めている用途と性能を備えた成果物であるか確認することが大切です。

情報漏洩のリスクがある

生成AIを活用すると、情報漏洩のリスクがあるため注意しましょう。
システム開発に生成AIを活用すると、脆弱性のあるソースコードを採用する可能性があり、自社システムのセキュリティ性を低下させる可能性があります。

また生成AIに、自社のマニュアルやシステムの情報を学習データとして提供すると、外部へ流出する可能性があるため要注意です。
生成AIが学習データとして蓄積した情報をモデル学習として活用するケースがあるため、社内の機密情報ですら外部へ流出してしまいます。

システム開発に生成AIを活用する際は、情報漏洩のリスクに注意しなければなりません。

著作権侵害やライセンス違反のリスクがある

生成AIは、既存のコードスニペットやプログラミングパターンを参考にしてコード生成を行うため、著作権侵害やライセンス違反のリスクがあります。
情報公開されているソースコードやプログラミングパターンを参考にした場合は問題ありませんが、著作権侵害やライセンス違反となるデータを引用した場合、盗作や著作権侵害として訴えられる可能性があるため要注意です。

生成AIツールによっては、特性のソースコードと完全一致した場合は通知して、著作権侵害やライセンス違反を防止する機能が備わっています。
システム開発に生成AIを活用する場合は、開発工程のすべてをAIに依存するのではなく、最終的には人の手による修正やチェックが必要なことを覚えておきましょう。

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システム開発に生成AIを活用する際の手順

システム開発に生成AIを活用する際の手順は、次の通りです。

1. 生成AIを活用したシステム開発案を企画する
2. 要件定義や導入までプロセスを明確化する
3. 生成AIの学習調整やモデル変更を行う
4. 生成AIを活用してシステム開発を行う
5. 完成したシステムを評価・改善する

各手順を確認して、生成AIでシステム開発を活用する際の参考にしてください。

1.生成AIを活用したシステム開発案を企画する

システム開発に生成AIを活用するためには、まずシステム開発案を企画することが大切です。
自社の機密情報を扱うプロジェクトや、要件が複雑でないプロジェクトには、生成AIの活用が向いていません。

情報漏洩のリスクや要件が簡易的なプロジェクトは、システム開発案を企画して生成AIの活用を検討しましょう。
生成AIの機能を最大化するためには、具体的な目的や課題を明確化して、目的達成と課題解決に取り組める企画案を企画する必要があります。

生成AIを活用したシステム開発案を企画して、AIを活用した開発が実現できるか検討しましょう。

2.要件定義や導入までプロセスを明確化する

生成AIを活用したシステム開発案を企画した後は、要件定義や導入までのプロセスを明確化する必要があります。
要件定義では現在どのような課題があり、解決することでどのような価値があるのか、定めていきます。

さらにUI設計やAIモデルの要件定義を定めて、開発工程のプロセスを明確化しましょう。

3.生成AIの学習調整やモデル変更を行う

開発工程のプロセスを明確化した後で、生成AIの学習調整やモデル変更を行う必要があります。
開発したいシステムの要件や機能に応じた生成AIを導入する必要があるため、複数のツールを比較して学習調整を行いましょう。

生成AIに学習させるデータだけでなく、要件定義の段階で定めた目的や課題に応じたデータを収集することが大切です。
さらに収集したデータをシステム開発に活用するため、データを加工し整理する必要があります。
必要に応じてモデル変更を行い、システム開発に向けた準備を実施しましょう。

4.生成AIを活用してシステム開発を行う

生成AIの学習調整やモデル変更を行えば、いよいよシステム開発を行う段階です。
生成AIにシステム開発を行えば、業務の効率化により従業員の負担が軽減されます。

さらに人間では思いつかないようなアイデアを創出し、高品質なシステム開発を実現します。
システム開発に生成AIを活用して、開発工数とコストを削減しましょう。

5.完成したシステムを評価・改善する

生成AIを活用してシステム開発を実施した後は、完成したシステムを評価・改善する必要があります。
生成AIによって構築されたコードが適切に動作するか、運用にあたって問題がないかを評価しましょう。

また生成AIによって完成したシステムが、著作権侵害やライセンス違反に該当しないか、リーガルチェックを行う必要があります。
評価によって改善点が見つかった場合は、運用に向けて改善を繰り返しましょう。

システム開発に生成AIを活用した企業事例

システム開発に生成AIを活用するために、他者の成功事例を参考にしましょう。
システム開発に生成AIを活用した企業事例として、次の3社をご紹介します。

• 株式会社NTTデータグループ
• ソフトバンク株式会社
• 株式会社日立製作所

自社の目的や課題に応じたシステム開発を実現するために、上記の企業事例を参考にしてください。

株式会社NTTデータグループ

「株式会社NTTデータグループ」は、AIを活用した業務改革に向けて、「積極的なAI活用の推進」と「AIガバナンスの徹底」に取り組んでいます。
ソフトウェア開発分野へAIを適用させ、各工程における業務負担を軽減しました。

すでに実証では開発工数を7割削減しているなど、大きな成果事例が出ています。
またNTTデータグループは、OpenAIを活用した生成AI「Coding by NTT DATA」を提供しており、自社のシステム開発だけでなく顧客の業務効率化もサポートしています。

ソフトバンク株式会社

「ソフトバンク株式会社」は、2019年3月期の決算説明会にて「ソフトバンクグループAI戦略」を始動し、早くから戦略的にAIを活用している企業です。
次のように、ソフトバンクグループ全体で生成AIを活用しています。

生成AIを各種業務に活用することで、業務効率を向上させています。

株式会社日立製作所

「株式会社日立製作所」は、生成AIを活用してシステム開発のトランスメーションを加速させた企業事例です。
日立グループは、さまざまな業種で人財不足の課題を抱えるソフトウェアエンジニアやフロントラインワーカーの働き方の革新や生産性向上を目指しています。

生成AIによる共通基盤の開発・実用化を段階的に進め、システムの開発領域に生成AIを適用する新たなフレームワークを整備しました。
顧客やプロジェクトのニーズ・要件に合わせてカスタマイズすることで、高い品質を確保しながらエンジニア不足を解消するシステム開発業務を実現しています。

高スキルなエンジニアが不在の際でも、生成AIが生成したアプリケーションのソースコードのうち70〜90%が適切に生成できることを確認しています。

参照元：生成AIを活用し、システム開発のトランスフォーメーションを加速 – Digital Highlights:デジタル:日立

生成AIを活用してシステム開発を効率化しよう

生成AIを活用すれば、さまざまな業務を効率化し従業員の負担を軽減できます。
開発領域においても生成AIによって開発工数・コストを削減すれば、生産性の向上につながります。

さらにアイデア創出にも役立つため、新サービス・商品の立案にも活用することが可能です。
ただし生成AIによるシステム開発は、ハルシネーションを起こして成果物の品質を低下させる可能性があるため注意しなければなりません。

また著作権侵害やライセンス違反、機密情報の漏洩などのリスクもあるため、運用する際にはAI領域と開発領域に知見のある人材の確保が必要です。
本記事でご紹介したシステム開発に生成AIを活用する手順と企業事例を参考に、自社の目的と課題を解消するシステム開発案を企画しましょう。