生成AIシステム開発ツール13選！ツール選定のポイントから最新トレンドまで解説

こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。

「生成AIを使ってシステム開発を始めたいけれど、何から手をつければ良いか分からない」
「自社に合った開発ツールはどれ？」

近年、ビジネスの現場で注目を集める生成AIですが、導入や開発には専門的な知識が求められます。
本記事では、生成AIによるシステム開発の基本や具体的な開発ツール、選定のポイントまでを幅広く解説します。

最後までお読みいただくことで、自社の課題解決に役立つツールを見つけ、開発プロジェクトを成功に近づけることができるでしょう。
開発業務の効率化や生成AIの活用による業務負担の軽減を検討されている方は、ぜひお役立てください。

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生成AIシステム開発とは

生成AIシステム開発とは、AIを活用して新しいコンテンツやデータを自動生成するシステムを構築することです。

従来のAIがデータの識別や予測を得意としていたのに対し、生成AIは文章・画像・音楽・プログラムコードなどをゼロから創造できます。

生成AIは業務の自動化や新サービス創出だけでなく、システム開発プロセス自体にも活用できます。
例えば、コード自動生成やテストケース作成の自動化などにより、開発プロジェクトの負担を大幅に軽減できるのです。

生成AIとディープラーニングの違い

生成AIとディープラーニングは密接に関連していますが、意味は異なります。
ディープラーニングはAIを実現するための技術手法の一つであり、生成AIはディープラーニングを活用して作られるAIの一種です。

生成AIシステムの種類

生成AIシステムは、生成するコンテンツの種類によって分類されます。
代表的な生成AIシステムの種類は、下記の通りです。

株式会社Wakka Inc.

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...

生成AIでできること

生成AIの活用範囲は非常に広く、さまざまなビジネスシーンで活躍します。
主な活用分野は、以下の3つに大別できます。

• 業務効率化
• 新規サービス創出
• 業界特化型の機能

生成AIで実現したい業務やサービス内容を明確にしたうえで、それに適したシステム開発ツールの導入を検討しましょう。

業務効率化

日々の定型業務を生成AIに任せれば、大幅な時間短縮と生産性向上が見込めます。
具体的な活用方法は、下記の通りです。

事務業務をAIが代行すれば、リソースを削減し他の業務に手を回せます。

新規サービス創出

生成AIは、従来にはない新しいサービスやプロダクトを生み出す原動力にもなり、アイデア創出・企画立案に役立ちます。

従来にはない差別化された新規サービスを創出できるため、競争力を高めることが可能です。

業界特化型の機能

生成AIは、特定の業界に特化した活用も進んでいます。

業界に適した生成AIの活用方法を確認し、作業効率やサービス品質の向上にお役立てください。

株式会社Wakka Inc.

生成AI活用の可能性｜活躍できる分野と今後の課題、危険性も解説

こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。ChatGPTをはじめとするAIが登場して以降、生成AIはさまざまな場面で活用されています。近年は、より高度なタスクやクリエイティブな現場でも利用されるようになりました。生成AIは多くの可能性を秘めており、今後も活躍できる分野は拡大し続けると想定されています。一方で、生成AIの活用においては無視できない課題もあります。生成AIは使用するうえで危険性を伴うものであり、適切に運用しなければトラブルを招く恐れがある点に留意しなければなりません。本記事では生成AIの現状を振り返...

生成AIシステム開発に役立つツール13選｜目的別におすすめを紹介

生成AIのシステム開発には、さまざまなツールが用いられます。
開発のフェーズや目的に適した、代表的なツールは下記の通りです。

フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、Keras

下記は、モデル構築の基盤となる、代表的な生成AIツールです。

上記のツールを利用すれば、複雑なAIモデルを効率的に開発できます。

クラウドプラットフォーム：AWS、GCP、Azure

下記は、AI開発に必要な計算リソースや学習済みモデル、各種ツールをまとめて提供するサービスです。

上記のサービスは、クラウド上でベンダーがシステムを構築しているため、自社でサーバーを用意する必要がなく、容易に開発を開始できます。

API：OpenAI API、Cohere API、AI21 Labs API

下記のツールは、既存の高性能な生成AIモデルを、API経由で自社のシステムに組み込めます。

APIツールは、モデルを自前で開発する必要がないため、迅速なサービス開発が可能です。

データ分析ツール：Pandas、NumPy、Scikit-learn

AIの学習には、質の高いデータが不可欠です。
下記のツールは、データの整理・加工・分析を行う際に中心的な役割を果たします。

MLOpsツール：MLflow、Kubeflow

MLOpsとは、機械学習モデルの開発から運用までを効率化するための考え方や手法のことです。
MLOpsツールは、モデルのバージョン管理やデプロイを自動化し、安定した運用を支援します。

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生成AIシステム開発ツールの選び方

数あるツールの中から自社に合ったものを選ぶには、いくつかのポイントを押さえる必要があります。
以下の7つの観点から、総合的に判断しましょう。

1.開発環境（オンプレミス・クラウド）

生成AIシステム開発ツールを選ぶ際には、オンプレミスかクラウドか、どちらの開発環境を選択するかを決める必要があります。

オンプレミスは自社サーバー上で構築・運用するため、高いカスタマイズ性とデータ制御が可能な一方、初期導入費用や運用管理の負担が大きいです。
一方、クラウド型はインフラ不要でスピーディに導入でき、スケーラビリティにも優れています。

セキュリティ要件や社内リソースの状況、スピード重視か安定性重視かなど、目的に応じて適切な環境を選びましょう。

2.必要な機能

生成AIツールには、主に下記のような機能が搭載されています。

• テキスト生成
• 多言語対応
• ファインチューニング機能
• プロンプト最適化
• API連携
• ノーコード対応
• バージョン管理

利用目的がドキュメント生成なのか、チャットボット開発なのかによって必要な機能は大きく異なります。

例えば、企業のナレッジ検索に活用する場合は自然言語検索やFAQ対応機能、学習済みデータの取り込み機能が必要です。
事前に利用目的を明確にし、目的に合致した機能が搭載されているかを確認しましょう。

3.操作性の高さ

高度なAI技術が搭載されていても、実際に扱う現場の担当者がスムーズに操作できなければ意味がありません。

操作性の高さは、導入後の定着や業務効率に大きく影響します。
ノーコード・ローコードでの開発が可能なUI、直感的なインターフェース、リアルタイムでのプレビュー確認、プロンプトテンプレートの利用など、システム開発に不慣れな方でも扱える設計になっているかを確認しましょう。

トライアルやデモ版を活用し、実際の使い勝手を事前に確認することで、導入後のミスマッチを防ぐことができます。

4.導入費用・運用費用

生成AIシステムの導入では、初期費用と月額又は年額の運用コストが発生します。
オンプレミスの場合はサーバーや保守費用が、クラウドの場合は使用量に応じた課金が主流です。

基本料金のほかに、ユーザー数の増加・APIコール数・ストレージ容量などに応じた追加費用が発生する場合もあるため、トータルコストを把握しておく必要があります。

また、初期構築費や教育研修費などの隠れたコストも見落とさず、費用対効果を比較したうえで導入するシステムを選定しましょう。

5.サポート体制

生成AIツールは高度な技術を要するため、導入後のサポート体制を確認しておくことが大切です。
具体的には、下記のようなサポート体制が充実しているかチェックしておきましょう。

• サポートが日本語に対応しているか
• 問い合わせに対するレスポンスの速さ
• 導入後のトレーニング支援
• チャットによるカスタマーサポートの有無

開発・運用時に不具合が発生した場合やモデルチューニングのアドバイスが必要な場面では、即時対応可能なサポートがあると安心です。

6.導入実績

ツールの信頼性や汎用性を測るうえで、導入実績の多さとその内容は判断材料として重要です。
自社と同じ業種や業界での導入例があるかどうかを確認すれば、自社での活用イメージを具体化できます。

導入企業の数だけでなく、実際に「どのような業務改善やコスト削減が実現したか」といった具体的な事例もチェックしましょう。
公的機関や大手企業での導入実績があれば、ツールの安定性や信頼性を保証する安心材料として判断できます。

7.セキュリティ性の高さ

企業でAIシステムを導入するうえで、セキュリティ対策は欠かせない観点です。
社外秘情報や個人情報を扱う場合には、ツールがどのようなセキュリティ対策を講じているかを事前に確認しましょう。

下記のような点に配慮していれば、セキュリティ性が高い傾向にあります。

• データの暗号化
• アクセス制限
• ログ監視体制
• ISO/IEC 27001などの認証取得

クラウド型ツールでは、データがどの国のサーバーに保存されるかも見落とさず、法規制（GDPRや個人情報保護法など）への対応状況を確認しましょう。

株式会社Wakka Inc.

生成AIアプリ7選｜選び方と導入する際の注意点を徹底解説

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生成AIシステム開発の具体的なステップ

生成AIのシステム開発は、一般的に以下のステップで進められます。
各段階で何をすべきかを理解しておけば、開発プロジェクトを成功へ導けます。

それぞれのステップを確認し、生成AIシステム開発に着手できるよう準備しましょう。

1. 要件定義

生成AIシステム開発の第一歩は要件定義です。
どのような課題を解決したいのか、どの業務に導入するのかを明確にすることが成功のカギを握ります。

例えば、カスタマーサポートにチャットボットを導入したい場合と、社内文書の要約に使いたい場合とでは、必要なモデルやデータ、処理内容が大きく異なります。

要件定義のポイントは、関係者間で目的・要望・制約を共有し、ドキュメントにまとめておくことです。
また、導入効果を測定するためのKPIも設定しましょう。

2. 法規制・倫理面の議論

生成AIの活用には、個人情報保護法や著作権法、AI倫理ガイドラインなど、法律・倫理の観点も考慮する必要があります。

特に、個人情報を含む学習データの取り扱いや、偏見・差別的な出力への対応は慎重に行うべきです。
業種によっては、業界団体のガイドラインや国際的なAI倫理フレームワーク（EU AI法、OECD原則など）への準拠も求められます。

開発段階から法務・情報セキュリティ担当と連携し、リスクを最小限に抑えましょう。

3. データ収集・加工

生成AIの精度を左右する重要な要素がデータです。

正確で高品質なアウトプットを得るには、適切なデータ収集と前処理が欠かせません。
具体的には、テキスト・画像・音声などのデータを収集し、ノイズ除去やフォーマット変換、アノテーション（タグ付け）などを施します。

さらに、日本語の場合は形態素解析や辞書整備も必要になる可能性があります。
企業独自のナレッジやFAQを活用するケースでは、既存資料の整備や機密情報の除外も行いましょう。

4. モデル構築・学習

収集・加工したデータをもとに、AIモデルの構築・学習を行います。
既存の大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングしたり、軽量モデルをゼロからトレーニングしたりと、用途に応じて手法を選びます。

この段階では、機械学習や深層学習の知見を持つ技術者による高度な設計・実装が必要です。

クラウドベースのAI開発基盤（Google Cloud Vertex AI、Azure MLなど）を活用すれば、効率的かつスケーラブルな学習環境を整えることも可能です。

5. 評価・改善

学習済みモデルの性能をチェックする評価は、非常に重要な工程です。

定量的にはBLEUスコアやROUGEスコア、正答率、精度などの評価指標を用い、定性的には実ユーザーによるテストやフィードバックも活用します。

期待通りの出力が得られない場合は、学習データの見直しやモデル構造の修正、ハイパーパラメータの最適化などを通じて改善を重ねます。

評価と改善のサイクルを繰り返して、精度と汎用性の高いAIモデルに仕上げましょう。

6. デプロイ・運用

モデルの完成後は、実際の業務環境にデプロイし、継続的に運用していきます。
クラウドサービスへのデプロイや、社内システムへのAPI組み込みなどが代表的です。

MLOps体制を整えることで、モデルのバージョン管理や自動デプロイ、再学習の自動化などが可能となります。
これにより、運用中のトラブルや精度低下にも迅速に対応できるため、長期的な安定運用が実現します。

生成AIシステム開発の費用相場とコスト削減のヒント

開発費用はプロジェクトの規模や内容によって大きく変動しますが、内訳を確認して不要なコストをカットすることが大切です。

生成AIシステム開発の費用相場と補助金・助成金制度の活用方法を確認して、コストを削減しましょう。

開発費用の内訳

生成AIシステム開発にかかる費用内訳は、下記の通りです。

コスト削減のヒント

開発コストを抑えるためには、下記のような工夫が効果的です。

補助金・助成金制度の活用

生成AIの導入には多額の初期費用がかかるため、国や自治体が提供する補助金・助成金制度の活用が非常に有効です。

例えば、中小企業庁が実施するIT導入補助金やものづくり補助金では、AIやITシステム導入に関する費用の最大3分の2を補助してくれるケースもあります。

また、自治体独自のデジタル化支援金や、産業振興策の一環として提供されている補助金もあります。
補助金は募集時期や条件があるため、専門家のサポートを受けながら早めに準備しましょう。

生成AIシステム開発の未来展望とエンジニアの役割

生成AI技術は日進月歩で進化しており、今後ますます多くの分野で活用が広がっていく見込みです。
この変化に伴い、開発に携わるエンジニアに求められる役割やスキルも変わっていきます。

エンジニアの役割の変化：モデル構築から活用提案へ

これまではAIモデルを構築する技術力が重視されてきました。
しかし、AIモデルの高度化・汎用化が進み、誰でも高性能なAIを利用できる時代になったため、単なるモデル構築力よりも、ビジネス課題に最適なAI活用方法を提案できる力が重要になります。

• 顧客の課題を深く理解する力
• 最適なAIツールやAPIを選定する力
• AIを組み込んだシステム全体を設計する力

今後求められるスキル：AI倫理、データ分析、ビジネス理解

技術力に加えて、以下のような周辺知識やスキルを持つエンジニアの価値が高まっていきます。

まとめ：生成AIシステム開発ツールを導入して業務効率を向上させよう

生成AIは、正しく活用することでビジネスに大きな変革をもたらします。
開発プロジェクトにかかる工数を大幅に削減し、開発業務を効率化できるため、生産性を高めて質の高いシステムを構築できます。

まずは自社の課題を洗い出し、この記事で紹介したツールや選定方法を参考に、段階的な導入を検討しましょう。

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