2025-01-28

AIシステム開発(AI駆動開発)とは？主軸技術やおすすめツール、事例を解説

この記事のポイント

本記事はAIシステム駆動開発に関する概観と具体的な事例を紹介しています。
AI駆動開発を用いることで、ソフトウェア開発の各工程における自動化や効率化が実現可能です。
導入することで開発速度の向上やコスト削減が期待でき、品質の確保にも貢献します。
トヨタシステムズと富士通の事例では約50%の作業時間削減が確認されました。
GitHub Copilotの実験では、AI駆動型ツールが開発者の作業速度を55%向上させる結果が得られました。

監修者プロフィール

坂本将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

AI技術の進展は、ソフトウェア開発の未来を大きく変えようとしています。その一翼を担う「AI駆動開発」は、コード生成、テスト自動化、バグ検出など、開発のあらゆる面にAIを活用する先進的な手法です。
開発者は、こうした技術を利用することで、煩雑な作業から解放され、より創造的な業務に注力することが可能になります。

本記事では、AI駆動開発の概要から、具体的なメリット、利用される主要技術、実際の事例に至るまでを網羅的に解説いたします。
開発速度の向上と品質の確保、さらにはコスト削減に寄与するAI駆動開発の可能性について、詳細にご紹介します。

高まるIT人材への需要と専門性の拡大の中、AI駆動開発は、企業が競争力を保つための重要なキーとなるでしょう。

AIシステム開発(AI駆動開発)でできること

AIシステム開発(AI駆動開発)の主要技術

AIシステム開発(AI駆動開発)のおすすめツール

AIシステム開発(AI駆動開発)とは？

AI駆動開発とは、ソフトウェア開発の様々な工程にAI技術を活用し、コーディングだけでなく開発プロセス全体を最適化 する手法です。

具体的には、AIがコードの生成、テストの自動化、バグの検出、設計の提案などを行い、開発者の作業を支援します。これにより、開発者はより創造的な作業に集中できるようになり、開発プロセス全体の生産性が向上します。

生成AIの開発スピードへの効果参考：McKinsey の調査

McKinsey の調査によると、ソフトウェア開発者は生成 AI を使用することでコーディングタスクを最大 2 倍の速さで完了 できることが報告されています。

また、スピードだけではなく、開発者自身が働きやすく、満足感が高くなることも示されています。
IT人材不足が叫ばれる中、このようにAI駆動開発を取り入れることは企業にとって必須であることがわかります。

AIの開発経験による働き手の改善参考：McKinsey の調査

このようなAI駆動開発について本記事では徹底的に解説していきます。

従来のソフトウェア開発との違い

従来のソフトウェア開発との違い参考：SCSK

従来のソフトウェア開発では、要件定義から設計、コーディング、テスト、デプロイ、保守に至るまで、多くのプロセスが人間によって手動で行われてきました。

これに対し、AI駆動開発では、AIがこれらのプロセスの一部または全部を自動化または支援します。例えば、AIがコードの自動生成やテストケースの自動生成を行うことで、開発者の負担を軽減し、開発スピードを向上させることができます。

これらを一つに繋ぎ合わせてパイプライン化（図で言えばプラットフォーム化）する取り組みがなされています。
その近い考え方がAIエージェントです。

AIエージェントとの関連

AIエージェントはAI駆動開発を支える重要な構成要素であり、開発プロセスの効率化や新しい可能性を開く役割を果たしています。

AIエージェントは、自律的にタスクを実行するシステムで、ユーザーの入力や環境からの情報を理解し、目標を達成するために行動を選択します。このAIエージェントがAI駆動開発に組み込まれることにより、開発効率の大きな向上が見込めます。

AIエージェントが開発の全工程を監督（もしくは複数のエージェントが橋渡しを行い）し、タスクを自動で遂行する時代がもう実現まできています。

AIシステム開発(AI駆動開発)の目的

AI駆動開発の主な目的は、ソフトウェア開発の効率化、品質向上、コスト削減 です。

AIを活用することで、開発プロセスを自動化し、人的エラーを削減し、より高品質なソフトウェアを迅速に開発することが可能になります。
また、AIが単純作業を担うことで、開発者はより複雑で創造的なタスクに注力できるようになります。

AIシステム開発(AI駆動開発)でできること

AI駆動開発では、以下のようなことが実現可能です。

コードの自動生成: AIが要件定義や設計に基づいてコードを自動的に生成します。
テストの自動化: AIがテストケースを自動生成し、テストを実行します。
バグの検出と修正: AIがコードを解析し、潜在的なバグを検出して修正案を提示します。
リファクタリングの提案: AIがコードの構造を分析し、より効率的で保守性の高いコードへのリファクタリングを提案します。
設計支援: AIが要件に基づいて、最適なアーキテクチャやデザインパターンを提案します。

コードだけでなく開発一覧の流れを担うことが特徴です。

AIシステム開発(AI駆動開発)の主要技術

AI駆動開発を支えるAI技術

AI駆動開発を実現するためには、様々なAI技術が活用されています。ここでは、その中でも特に重要な役割を果たす生成AI、機械学習、深層学習、自然言語処理について、それぞれの概要とAI駆動開発における役割を解説します。

生成AI駆動開発

生成AIは、テキスト、画像、音声、コードなど、様々な形式のコンテンツを新たに生成する能力を持つAI技術です。

AI駆動開発においては、要件定義書や設計書などの自然言語で記述された情報から、プログラムコードを自動生成する際に活用されます。
例えば、ユーザーが「ログイン機能を実装して」と指示すると、生成AIがその指示に基づいて適切なコードを生成する、といった使い方が考えられます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術です。

AI駆動開発では、過去のプロジェクトデータやコードリポジトリを学習することで、バグの発生しやすいコードパターンを特定したり、開発者のコーディングスタイルを学習してコード補完の精度を高めたりする際に活用されます。

例えば、機械学習を用いて、過去のバグデータを分析し、今後発生する可能性のあるバグを予測するといった応用が可能です。

深層学習 (ディープラーニング)

深層学習は、機械学習の一種であり、人間の脳の構造を模したニューラルネットワークを用いて、より複雑なデータの学習と高精度な予測を実現する技術です。

AI駆動開発では、より高度なコード解析や、複雑な要件からのコード生成などに活用されます。例えば、深層学習を用いることで、自然言語で書かれた要件定義書から、より正確に意図を汲み取り、高品質なコードを生成することが期待できます。

自然言語処理 (NLP)

自然言語処理は、人間が日常的に使用する言語をコンピュータが理解し、処理するための技術です。

AI駆動開発では、要件定義書や設計書、バグレポートなどの自然言語で記述されたドキュメントを解析し、情報を抽出したり、質問応答システムを構築したりする際に活用されます。

例えば、自然言語処理を用いて、バグレポートからバグの原因を自動的に特定し、修正方法を提案する、といった使い方が考えられます。

AI駆動開発のプロセス

AI駆動開発は、従来のソフトウェア開発プロセスにAIを統合することで、各工程を効率化・高度化します。

ここでは、要件定義から保守までの各プロセスにおいて、AIがどのように活用され、どのような効果をもたらすのかを具体的に解説します。

AI駆動開発プロセス

要件定義

従来の要件定義では、ビジネスアナリストやシステムエンジニアが、顧客とのヒアリングなどを通じて、システムに必要な機能を洗い出し、要件定義書を作成していました。

AI駆動開発では、自然言語処理技術を用いて、顧客との会話記録や関連ドキュメントから、自動的に要件を抽出したり、要件の矛盾や不足を指摘したりすることが可能です。これにより、要件定義の精度向上と時間短縮が期待できます。

例えば、AIが顧客との会話をリアルタイムで分析し、潜在的なニーズを抽出する、といった活用例が考えられます。

設計

設計フェーズでは、要件定義に基づいて、システムのアーキテクチャやデータベース、ユーザーインターフェースなどを設計します。

AI駆動開発では、生成AIや機械学習を活用して、最適な設計案を自動生成したり、設計の妥当性を検証したりすることができます。

例えば、AIが過去の類似プロジェクトの設計データを学習し、現在のプロジェクトに最適なアーキテクチャを提案する、といった活用が可能です。

コーディング

コーディングは、設計に基づいて実際にプログラムコードを記述する作業です。
AI駆動開発では、生成AIを用いて、設計書や自然言語で記述された指示から、自動的にコードを生成したり、コードの補完やリファクタリングを支援したりすることができます。

これにより、開発者のコーディング作業の負担を軽減し、開発スピードを向上させることができます。

例えば、AIが「ユーザー登録機能を実装して」という指示に基づいて、必要なコードを自動生成する、といった使い方が考えられます。

テスト

テストは、開発したソフトウェアが要件通りに動作するか、バグがないかを確認する重要なプロセスです。
AI駆動開発では、機械学習や深層学習を用いて、テストケースを自動生成したり、テスト結果を分析してバグの原因を特定したりすることができます。

これにより、テストの網羅性や効率性を向上させ、ソフトウェアの品質を高めることができます。

例えば、AIが過去のバグデータを分析し、類似のバグが発生する可能性のあるコードを重点的にテストする、といった活用が可能です。

デプロイ

デプロイは、開発したソフトウェアを本番環境に公開し、ユーザーが利用できるようにするプロセスです。
AI駆動開発では、AIがデプロイの自動化や、デプロイ後のシステム監視を支援します。

例えば、AIがシステムの使用状況を監視し、負荷状況に応じて自動的にリソースを調整する、といった活用が考えられます。

保守

保守は、ソフトウェアの運用開始後に発生するバグの修正や機能追加などの作業です。
AI駆動開発では、AIがバグレポートやユーザーからのフィードバックを分析し、バグの原因特定や修正を支援したり、新たな機能の提案を行ったりします。

例えば、AIがユーザーからの問い合わせ内容を分析し、FAQの自動生成や、よくある質問への自動回答を行う、といった活用が可能です。

AI駆動開発のメリット5選

AI駆動開発のメリット5選

AI駆動開発は、従来のソフトウェア開発に比べて、多くのメリットをもたらします。ここでは、開発者、企業、顧客それぞれの視点から、AI駆動開発の主なメリットを具体的に解説します。

開発効率の向上

AI駆動開発の最も大きなメリットの一つは、開発効率の向上 です。

AIがコードの自動生成やテストの自動化、バグの検出などを担うことで、開発者はより創造的な作業に集中できるようになります。これにより、開発期間の短縮や生産性の向上が実現できます。

例えば、ある開発チームでは、AI駆動開発を導入することで、コーディングにかかる時間を50%削減することに成功しています。

コスト削減

AI駆動開発は、開発コストの削減にも貢献します。開発効率の向上により、人件費を削減できるだけでなく、バグの早期発見や修正によって、手戻りコストも削減できます。また、AIがインフラの最適化やリソースの効率的な利用を支援することで、運用コストの削減も期待できます。

例えば、AIがサーバーの負荷状況を監視し、自動的にスケーリングを行うことで、インフラコストを最適化することができます。

品質向上

AI駆動開発は、ソフトウェアの品質向上にも大きく貢献します。AIによるテストの自動化やバグの検出により、人的ミスを削減し、より多くのテストケースを実行することが可能になります。また、AIがコードの品質を評価し、リファクタリングを提案することで、より保守性の高い、高品質なコードを作成することができます。

例えば、AIがコードの複雑度を分析し、複雑すぎるコードに対して警告を発する、といった使い方が考えられます。

納期短縮

AI駆動開発は、開発期間の短縮にもつながります。AIによるコードの自動生成やテストの自動化により、開発プロセス全体がスピードアップし、より短期間でソフトウェアをリリースすることが可能になります。これは、特に競争の激しい市場において、大きなアドバンテージとなります。

例えば、AI駆動開発を導入することで、新機能のリリースサイクルを従来の半分に短縮できた、という事例もあります。

開発者の負担軽減

AI駆動開発は、開発者の負担を軽減し、働き方改革にも貢献します。AIが単純作業や繰り返し作業を自動化することで、開発者はより創造的で価値の高い仕事に集中できるようになります。これにより、開発者のモチベーション向上や、過労防止にもつながります。

例えば、AIが定型的なコードの記述を代行することで、開発者はアルゴリズムの設計など、より高度な作業に専念できるようになります。

AI駆動開発の課題

AI駆動開発は多くのメリットをもたらす一方で、いくつかの課題も存在します。ここでは、AI駆動開発を導入・運用する際に直面する可能性のある課題と、それらに対する解決策について考察します。

AIの精度

AI駆動開発において、AIの精度は非常に重要です。AIが生成するコードやテストケース、バグの検出結果などが不正確であれば、かえって開発効率が低下したり、ソフトウェアの品質が劣化したりする可能性があります。

セキュリティ

AI駆動開発では、AIが機密性の高いコードやデータにアクセスする可能性があるため、セキュリティ対策が重要となります。
AIモデル自体への攻撃や、学習データへの不正アクセスなどのリスクを考慮し、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

例えば、AIモデルへのアクセス制御や、学習データの暗号化などの対策が考えられます。

倫理的な問題

AI駆動開発では、AIが生成したコードや設計に、意図しないバイアスが含まれてしまう可能性があります。例えば、AIが学習したデータに偏りがある場合、生成されたコードが特定のユーザーグループに対して不利益をもたらす、といった問題が発生する可能性があります。このような倫理的な問題を回避するためには、AIの学習データやアルゴリズムの透明性を確保し、人間が適切に監視・制御できる仕組みを構築する必要があります。

導入コスト

AI駆動開発を導入するためには、AIツールの導入費用や、AI人材の採用・育成費用など、初期投資が必要となります。また、AIを効果的に活用するためには、開発プロセス全体の見直しや、開発者のスキルアップも必要となり、時間とコストがかかります。特に、中小企業にとっては、これらの導入コストが大きな負担となる可能性があります。

上記の解消には企業に合うツールの選定が重要です。

AIシステム開発(AI駆動開発)のおすすめツール

AI駆動開発を実践する上で、様々なツールが開発されており、開発者の作業を強力にサポートしてくれます。

ここでは、代表的なAI駆動開発ツールをいくつか紹介し、それぞれの特徴や活用シーンについて解説します。

GitHub Copilot

GitHub Copilotは、GitHubとOpenAIが共同開発した、コードの自動補完や提案を行うツールです。開発者が書いているコードに基づいて次の行を提案し、関数全体やクラス全体を生成することもできます。

特に、複雑なフレームワークでの開発においても有用で、例えば、Reactコンポーネントを書き始めると、Copilotがコンポーネントの残りの部分を自動的に生成してくれる、といった使い方が可能です。

Cline ai

「Cline AI」は、VSCode向けの拡張機能として開発されたAI支援型ツールで、AI駆動開発をさらに効率化するための機能を備えています。このツールは、開発者の生産性向上を目的とし、特にコード補完、エラー修正、リファクタリングといったタスクを高度にサポートします。

v0.ai

v0.aiはデザイン特化のツールで、手書きのポンチ絵をアップロードすると、瞬時にコーディングを完了してくれます。
これにより、デザイナーと開発者の間のコミュニケーションが円滑になり、開発プロセス全体のスピードアップが期待できます。

例えば、デザイナーが手書きで作成したUIデザインをv0.aiにアップロードすると、対応するHTML、CSS、JavaScriptコードが自動的に生成される、といった使い方が可能です。

Cursor

Cursorは、AIを統合したコードエディタで、リアルタイムでのコード補完や提案を行います。特に、開発者が書いているコードの文脈を理解し、次に必要なコードを提案する機能が強力です。

例えば、関数を定義し始めると、Cursorはその関数の目的を推測し、適切な引数や戻り値を提案してくれます。
また、バグの検出やリファクタリングの提案も行ってくれるため、開発者はより効率的に高品質なコードを書くことができます。

Replit

Replitは、ウェブベースのIDEで、AIによるコード生成やデバッグ支援を行います。特に初心者にとって使いやすい環境を提供しており、プログラミング学習にも最適です。

例えば、Replit上で「九九の表を出力するプログラムを書いて」と指示すると、AIが適切なコードを生成してくれます。また、コードにエラーがある場合は、AIがエラーの原因を特定し、修正方法を提案してくれます。

bolt.new

bolt.newは、AI駆動開発のプロジェクトを素早く立ち上げるためのツールです。
プロジェクトの要件を簡単な言葉で入力すると、bolt.newがプロジェクトの初期設定や必要なライブラリのインストール、基本的なコードの生成などを自動的に行ってくれます。

例えば、「ユーザー認証機能を備えたTodoアプリを作りたい」と入力すると、bolt.newが適切なフレームワークを選択し、プロジェクトの雛形を生成してくれる、といった使い方が可能です。

Tabnine

Tabnineは、AIを活用したコード補完ツールで、開発者が書いているコードに基づいて次に書くべきコードを提案します。

多くのプログラミング言語に対応しており、開発者のコーディングスタイルを学習して、より精度の高い提案を行うことができます。例えば、Tabnineは、開発者がよく使う変数名や関数名を記憶し、それらを優先的に提案してくれます。

AI駆動開発の事例

では、実際どのようにAI駆動開発は行われていて、どのような効果を出しているのでしょうか。
その事例をご紹介します。

トヨタシステムズと富士通の事例

トヨタシステムズと富士通の事例

本実証実験では、Java や SQLJで開発された約 15,000 ファイルを対象としました。
非互換情報に基づいて生成 AI がシステムに影響が予想される非互換箇所を抽出し、プログラムを修正しました。その結果、正確に修正されていることが確認でき、人手で行った場合の作業時間と比較して、約 50%の作業時間削減が可能となりました。

両社は今後、Java や SQLJ 以外のプログラミング言語やテスト工程などにも生成 AI の適用範囲を拡げていくことで、さらなる生産性向上を目指すことが報告されています。

プロセスイメージ