生成AIで変わるシステム開発｜工程別の活用例や導入の流れ、注意点を解説

こんにちは。Sun Asterisk AI-SDLC チームです。

近年は、システム開発に求められるスピードや柔軟性が高まり、開発現場では生産性を高める新たな手段が求められています。こうしたなかで、開発業務を幅広く支援できる手段として注目されているのが生成AIです。

生成AIを活用することで、これまで人が行っていた作業の一部を効率化し、開発の進め方そのものを見直せる可能性があります。その一方で、具体的な活用方法や、現場への定着方法に悩む担当者も多いのが実情です。

この記事では、生成AIをシステム開発に活用することで得られる効果や工程別の活用例、導入の流れ、活用時に押さえておきたいポイントを解説します。

生成AIを活用したシステム開発が注目されている

生成AIを活用したシステム開発とは、要件整理や設計書作成、コーディング、テストなど、従来は人が中心となって進めていた開発業務の一部を生成AIに支援させる手法です。

生成AIそのものを組み込んだシステムを開発するのではなく、開発する側が生成AIをツールとして活用する考え方です。これまでは担当者がゼロから作成・確認していた作業も生成AIを活用することで、たたき台の作成やレビューを効率化できます。

近年は生成AIの性能向上により活用範囲が広がり、コード生成だけでなく、要件定義から運用・保守まで幅広い工程で活用されています。開発者は重要事項の意思決定などに時間を使いやすくなるため、開発の進め方を見直す手段として注目されています。

生成AIを活用したシステム開発で得られる4つの効果

生成AIを活用すると、単に作業時間を短縮できるだけでなく、開発の進め方や人員の配置も調整しやすくなります。ここでは、現場で期待できる4つの効果を解説します。

1. 開発スピードを高められる

生成AIを活用することで、設計書やコードなどをゼロから作成する工程を短縮できます。従来は、担当者が仕様を確認しながら構成を考え、1つずつ記述して成果物を仕上げる必要がありました。

生成AIで初期案を短時間で作成できれば、人は内容の確認や修正から作業を始められます。ゼロから書き起こす時間が減る分、仕様調整や設計上の判断などに早く移れるため、開発全体の進行も早められます。

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2. レビューやテストを効率化できる

レビューやテストに生成AIを活用すると、確認項目の洗い出しやテストケース作成にかかる工数を減らせます。従来は担当者が仕様書を読み込み、1つずつ観点を整理する必要がありました。

生成AIであれば、こうした初期案を短時間で作成できるため、内容の妥当性や重要事項の確認に集中できます。数時間かけていた準備作業を圧縮できれば、確認漏れによる手戻りも抑えやすくなり、レビューから修正までを効率よく進められます。

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3. 定型作業を減らせる

システム開発では、ひな形の作成やコメントの追加など、一定のルールに沿って繰り返す作業が発生します。生成AIにこうした作業を任せれば、担当者の工数を減らせるでしょう。

その分、エンジニアは仕様の検討や課題解決など、人による判断が必要な業務へ時間を割けます。限られた開発人員を重要度の高い業務へ集中しやすくなる点もメリットです。

4. 仕様やノウハウを可視化できる

長期間運用しているシステムでは、仕様書が古いまま残り、変更の経緯を特定の担当者しか把握していないことがあります。生成AIを使えば、既存のソースコードや資料から仕様や処理内容を整理し、文書化しやすくなります。

担当者への確認やコード解析にかかる手間を減らせるため、スムーズな引き継ぎや障害対応が可能です。属人化していた知識をチーム内で共有できる状態をつくり、保守業務の効率化にもつなげられます。

システム開発の工程ごとの生成AI活用例

生成AIは、開発工程によって入力する情報や任せる作業が異なります。ここでは、各工程でどのように活用するのかを具体的に解説します。

要件定義で設計書作成に活用する

要件定義では、顧客へのヒアリング内容や既存資料、業務ルールなどを生成AIに読み込ませ、必要な機能や制約条件の整理に活用できます。その内容をもとに、要件一覧や設計書のたたき台を作成する流れです。

担当者は生成された内容と実際の業務要件を照合し、不足や認識のずれを修正します。白紙から資料を作成する工程を減らし、要件の確認や調整に時間を使うことが可能です。

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開発工程でコード生成や既存コードの改善に活用する

開発工程では、仕様や処理内容、使用する言語、コーディングルールなどを生成AIに伝え、必要なコードを作成できます。既存コードを入力し、重複処理の整理や可読性を高める修正案を出させる使い方も可能です。

生成されたコードはそのまま採用せず、開発者が内容を確認した上でテストやレビューを実施します。実装の初期作業を減らし、確認や改善へ早く移りやすくなります。

テスト工程でテストケースの作成や実行に活用する

テスト工程では、仕様書やソースコードを生成AIに読み込ませ、正常系・異常系などのテスト観点とケースを洗い出せます。さらに、入力値や期待結果を整理し、テストコードの作成まで支援させることも可能です。

生成したテストコードは既存のテスト環境などで実行し、失敗したコードを開発者が確認します。生成AIを活用することで、ケース作成から実行までの準備をまとめて効率化できます。

運用・保守で障害対応やドキュメント更新に活用する

運用・保守では、エラーログや過去の障害記録、ソースコードなどを生成AIに読み込ませ、原因候補や確認すべきか所を整理させます。担当者は提示された内容をもとに調査範囲を絞り、実際の原因を確認する流れです。

改修内容や対応履歴から手順書・仕様書の更新案を作成させれば、変更後の文書更新も進めやすくなります。障害調査と情報整理の両方で活用可能です。

システム開発に生成AIを導入する基本的な流れ

生成AIは、導入しただけで開発が効率化するわけではなく、対象業務や使い方を決めずに広げると、品質低下や運用の混乱につながりかねません。ここでは、現場へ無理なく定着させるための目的設定やPoC（概念実証）、本格導入までの基本的な流れを解説します。

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活用する目的と対象工程を明確にする

最初に、生成AIを導入する目的と対象工程を明確にします。「開発を効率化したい」だけでは成果を判断しにくいため、設計書作成の時間短縮やテストケース作成の負担軽減など、解決したい課題まで具体化することが重要です。

対象を1つか2つに絞れば、導入前後の変化を比較しやすくなり、PoCで確認する項目や評価基準も定めやすくなります。目的が曖昧なままでは、導入後に効果を判断できません。

PoCを実施して導入可否を判断する

目的と対象工程を決めたら、限定した案件やチームでPoCを実施します。本格導入の前に試すことで、期待した工数削減が得られるか、現場で無理なく使えるかなどを小さな範囲で確認できます。

評価時は、作業時間や修正回数、成果物の品質など、導入前と比較できる指標を設定することが重要です。その結果をもとに、継続するのか、使い方を見直すのか、導入を見送るのかを検討し、判断材料とします。

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運用ルールを整えて段階的に適用範囲を広げる

PoCで一定の効果を確認できたら、利用対象や申請方法、責任範囲などの運用ルールを整え、適用範囲を段階的に広げます。最初から全社・全工程へ展開すると、問題が起きた際に原因を特定しにくく、現場の混乱も招きかねません。

まずは効果を確認できた工程やチームから導入し、利用状況や課題を把握しながら対象を拡大します。段階的に進めることで、運用上の問題を修正しながら定着させることが可能です。

システム開発で生成AIを活用する際に押さえたいポイント

生成AIを開発現場へ定着させるには、導入手順だけでなく、プロンプトの扱い方や適用範囲、利用状況まで管理する必要があります。ここでは、実際に活用を進める際に押さえたい4つのポイントを解説します。

生成AIの出力をそのまま使わず検証する

生成AIが作成した設計書やコードには、誤った内容や要件とのずれが含まれる可能性があります。そのため、出力結果をそのまま成果物として採用せず、担当者が仕様との整合性や動作を確認することが重要です。

コードであればレビューやテストを実施するなど、既存の品質管理プロセスに生成AIの出力確認を組み込みましょう。

工程やタスクごとの向き不向きを見極める

生成AIは全ての工程や作業で同じ効果を得られるわけではありません。たたき台の作成や定型処理などは活用しやすい反面、複雑な業務判断や多くの前提条件を扱う作業では、かえって確認や調整の手間が増えることがあります。

PoCで工数や修正量を工程ごとに比較し、効果が確認できたタスクから優先して適用していきましょう。

業務知識と生成AIへの理解を両立させる

生成AIを効果的に使うには、ツールの操作方法だけでなく、対象業務やシステムへの理解も必要です。業務知識があれば、前提条件や制約、求める成果物を具体的に指示できるため、出力の精度を高めやすくなります。

生成AIの特性を理解した担当者と、業務に詳しいメンバーが連携し、適切な指示や活用方法を整えることが重要です。

利用状況を把握してコストを適切に管理する

生成AIは、利用するサービスや契約形態によって、ユーザー数や処理量に応じて費用が増える場合があります。導入後は利用人数や利用頻度、対象工程などを定期的に確認し、得られた効果とコストを比較することが重要です。

ほとんど使用しない機能や重複するツールを見直すことで、適切な予算配分ができるようになります。

まとめ

生成AIは、要件定義から開発、テスト、運用・保守まで、システム開発のさまざまな工程で活用できます。設計書やコードの作成、テストケースの整理などを効率化できれば、開発者は設計や判断など重要な業務に時間を使いやすくなります。

ただし、十分な効果を得るには、対象工程を明確にした上でPoCを実施し、出力の検証や運用ルールを整えることが重要です。

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