公開日 2024.09.01

更新日 2024.11.20

生成AI活用

生成AIで開発は可能！活用方法やメリット・注意点・企業事例も

AI技術の急速な進化により、企業が開発分野で生成AIを活用し、業務効率化や生産性向上を実現するケースが増えています。

しかし一方で、自社での活用成功のイメージが描けず、導入に踏み切れないままいる担当者の方も多いのではないでしょうか。

このまま生成AIの導入を先延ばしにしてしまうと、競合他社に大きく後れを取るリスクが生じます。特に開発分野は生成AIとの親和性が高いため、導入が遅れることで競争力の低下につながる可能性もあります。

そこで本記事では、生成AIの開発での活用について、メリットや注意点・企業事例を詳しく解説します。

本記事を読むことで、生成AIの開発分野への導入に必要な知識が身に付き、自社の生産性向上と競争力強化の道筋が明確に見えるはずです。また、担当者としての判断力や企画力もいっそう高まるでしょう。

ぜひ内容を参考にしてみてください。

（株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO他複数社AI顧問 / 生成AI活用普及協会理事 / Microsoft Copilot+ PCのCMに出演 / 国内最大級AI活用コミュニティ（会員5,000人超）を運営。
『日本をAI先進国に』実現の為に活動中。Xアカウントのフォロワー数は9万人超え（2024年9月現在）

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生成AIを開発に活用するメリット6選

まずは生成AIを開発に活用するメリットを解説します。主なメリットは、以下の6つです。

開発にかかる時間を削減できる
人材不足を解消できる
開発にかかる人件費を削減できる
開発するシステム・サービスの品質が向上する
開発者の知識レベルの差を埋められる
データ分析から新しいアイデアを創出できる

メリットを事前に把握することで、自社の目的と照らし合わせた最適な活用法の設計や、戦略的な導入が可能になります。

以下より1つずつ深堀りして解説します。

1.開発にかかる時間を削減できる

生成AIを活用することで、開発プロセスの多くの段階で時間を大幅に短縮できます。

特に反復的なタスクにおいては、生成AIの支援が非常に効果的です。

例えば、生成AIにコード生成やデバッグ作業を任せることで、人間が行うよりも高速な処理が可能となります。

また、その間、開発チームは新機能の実装やユーザーフィードバックへの対応などより価値の高い作業に集中できるようになります。

人間と生成AIで並行して作業を進めることで、開発全体のスピードが飛躍的に向上し、プロジェクトの成功率も高まるでしょう。

2.人材不足を解消できる

生成AIを導入することで、慢性的な人材不足の解消にもつながります。

生成AIが基本的なコーディングタスクや文書作成を担当すれば、開発チームの生産性が向上し、より少ない人員でも成果を上げることが可能です。

また、経験の浅い開発者でも、AIのサポートを受けることで高度なタスクに取り組めるようになります。

これにより、企業は人材不足の影響を最小限に抑えて、プロジェクトを遂行可能です。

3.人件費を削減できる

生成AIの導入は、開発にかかる人件費の削減にも貢献します。

生成AIが多くの基本的なタスクを処理することで、プロジェクトの完了に必要な労働時間が減少し、結果として人件費の削減につながります。

また、生成AIの支援により、経験の浅い開発者でもより複雑なタスクに取り組めるようになるため、高給の熟練開発者への依存度を下げることも可能となります。

4.開発するシステム・サービスの品質が向上する

生成AIを開発プロセスに導入することで、最終的な製品やサービスの品質を大幅な向上も見込めます。

生成AIは人間よりも高い精度でコードを生成し、エラーを検出します。そのため、バグの発生率が低下し、より安定したシステムやサービスの提供が可能となります。

例えば、生成AIを用いたコードレビューでは、人間の目では見落としがちな細かな問題点や非効率な部分を指摘できます。

また、生成AIは過去の事例をもとに最適な設計パターンを提案することが得意であるため、より堅牢で拡張性の高いシステム設計も可能です。

結果としてユーザー満足度の向上やメンテナンスコストの削減につながり、企業の競争力強化にも貢献できるでしょう。

5.開発者の知識レベルの差を埋められる

生成AIを導入することで、開発者間の知識レベルの差を埋めることも可能です。

生成AIが標準化されたコード生成やベストプラクティスの提案を行えば、経験の浅い開発者でもレベルの高い作業に取り組めるようになります。

開発チーム全体のスキルセットが均一化され、プロジェクトの品質が安定するだけでなく、効率的な開発プロセスが実現できるでしょう。

6.データ分析から新しいアイデアを創出できる

生成AIは、膨大なデータを高速で分析し、そこから有意義な洞察を導き出す能力を持っています。

この特性を活かすことで、開発プロセスにおいて革新的なアイデアを生み出すことも可能です。

例えば、ユーザーの利用データを分析することで、新機能の提案や既存機能の改善点を示唆することができます。

また、競合他社の製品分析から、差別化のためのアイデアを生成することもできます。

生成AIを活用することで、データにもとづいた創造的な問題解決や新しい価値の創造が可能になり、より革新的な製品やサービスの開発を実現できるでしょう。

以下の記事では、生成AIの活用事例を32個解説しています。この機会にぜひチェックしてください。

生成AIの活用事例32選

生成AIの活用事例32選（ビジネス・自治体・教育分野）｜企業への導入方法も紹介

本記事では、企業・自治体・教育分野における生成AIの活用事例を32個紹介しています。また、企業へ生成AIを導入する具体的なステップについても解説しています。本記事は、自社に生成AIを導入する際の参考になるでしょう。

生成AIを開発に活用する上で必要な条件

続いては、生成AIを開発に活用する上で必要な条件について解説します。

生成AIを開発に効果的に活用するには、大きく以下2つの条件がそろっている必要があります。

システム開発に必要な環境
AIと開発に精通した人材

順に解説します。

システム開発に必要な環境

生成AIを効果的に活用するためには、システム開発に適した環境を整備する必要があります。

具体的には、安定した高性能なコンピューティングリソース、セキュアなデータ管理システム、そしてスムーズなコラボレーションを促進するツールが求められます。

生成AIは大量のデータ処理を伴うため、適切なハードウェアとソフトウェア環境を構築することが欠かせません。

処理能力を最大限に活かし、高品質なシステム開発を実現できる環境を整えましょう。

AIと開発に精通した人材

生成AIを導入するには、AIと開発の両分野に精通した人材が不可欠です。

スキルを持つ人材がいることで、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、プロジェクトの成功率を高めることもできます。

また、生成AIの進化に対応するため、社員への継続的な教育も重要です。

開発チーム全体が生成AIを効果的に活用できれば、長期的に競争力を維持することが可能です。

開発分野における生成AIの使い道

ここからは、開発分野における生成AIの具体的な活用方法について解説します。

生成AIは、以下の5つの主要な開発プロセスで特に有効です。

要件定義
設計
コーディング支援
自動テスト
インフラ構築・管理・サポート

1つずつ順に解説します。

要件定義

要件定義は開発の初期段階で行われる重要なフェーズです。

ここで生成AIを活用すると、例えば、自然言語で入力された要求事項を構造化された要件定義書に自動変換し、要件間の矛盾や不足を自動的に指摘するといったことも可能になります。

結果として、プロジェクトの早い段階で誤解や認識のズレを防ぎ、後工程での手戻りを大幅に減らすことができます。

特に複雑なプロジェクトにおいては、生成AIの導入がもたらすメリットを最大化する要素となるでしょう。

設計

設計フェーズでも生成AIは強力なツールとなります。

例えば、生成AIを使用してシステムアーキテクチャやデータベース設計を提案できます。

具体的には、要件にもとづいてERD（Entity-Relationship Diagram）の初期案を自動生成したり、最適なデザインパターンを提示したりすることも可能です。

設計者は複数の設計案を短時間で検討し、最も適した設計を選択でき、プロジェクト全体の設計品質を向上できます。

コーディング

コーディングは、生成AIが特に効果を発揮する分野です。

例えば、GitHub Copilotのようなツールを使えば、開発者は簡単なコメントや関数名を入力するだけで、関連するコードの候補を自動的に生成できます。

また、生成AIはコードの一貫性や品質を向上させるために、ベストプラクティスに基づいたコード提案を行うことも可能です。

自動テスト

生成AIを自動テストの支援も可能です。テストケースの作成やテストスクリプトの自動生成ができるため、テストの網羅性と効率性を大幅に向上できます。

例えば、仕様書やコードをもとに自動的にユニットテストを生成し、エッジケースを考慮したテストシナリオを提案でするといったことも可能です。

テスターが見落としがちな不具合を早期に発見することが可能となり、最終的には製品の品質向上につながります。

インフラ構築・管理・サポート

インフラ構築・管理・サポートにおいても、生成AIは幅広い活用が可能です。

生成AIを用いることで、システム要件にもとづいて最適なAWSリソース構成を提案したり、エラーログから問題の原因を分析し、解決策を提示することが可能になります。

生成AIはインフラの自動化と最適化を推進し、システムの信頼性と可用性の向上を実現できます。

生成AIを開発に導入する際の5ステップ

生成AIを開発に導入する際の基本的な流れは、以下の5ステップです。

目的と目標を明確化する
適切なAIツールを選定する
データの準備とクリーニングをする
パイロットプロジェクトで実施する
本格導入とモニタリングを行う

プロセスを事前に把握することで、生成AI導入をスムーズに進める準備ができ、企業の課題解決や業務改善が効果的に実現しやすくなります。

以下で順に解説します。

1.目的と目標を明確化する

まずは、生成AI導入の具体的な目的と達成したい目標を明確に定義します。

自社がどのような課題を解決し、どのような価値を創出したいのかを明確にすることで、適した生成AIを選びやすくなります。

例えば、「業務効率化」が目的であれば、「コーディング時間を30%削減する」や「バグの発見率を50%向上させる」といった具体的な数値目標を設定するとよいでしょう。

目的・目標を明確にすることで、導入の成功を測定する基準が明確になり、取り組みの方向性が定まります。

2.適切なAIツールを選定する

次に、目的と目標にもとづいて、最適な生成AIツールを選択します。

GitHub Copilot、OpenAI Codex、TabNineなど、さまざまなツールの特徴や強みを比較評価し、組織のニーズに最も適したものを選びます。

選定の際は、セキュリティ、コスト、既存の開発環境との互換性なども考慮することが重要です。

3.データの準備とクリーニングをする

選択したAIツールの学習や最適化に必要なデータを準備します。これには、過去のプロジェクトコード、ドキュメント、バグレポートなどが含まれます。

データの品質と一貫性を確保するため、不要なコメントの削除や命名規則の統一などのクリーニング作業も行います。

4.パイロットプロジェクトで実施する

小規模なプロジェクトや特定のチームを選んで、生成AIの試験的導入を行います。

この段階で、AIツールの使用方法、効果、課題などを実践的に評価します。

例えば、新機能の開発やレガシーコードのリファクタリングなど、具体的なユースケースでAIの効果を検証します。

5.本格導入とモニタリングを行う

パイロットプロジェクトの結果を分析し、必要な調整を加えた上で、組織全体への本格導入を進めます。

導入後も継続的にパフォーマンスをモニタリングし、開発速度、コード品質、開発者の満足度などの指標を追跡します。

定期的なフィードバックセッションを設け、AIツールの使用方法や効果について開発者の意見を収集し、必要に応じて戦略を調整します。

生成AIを開発に活用する際の注意点4つ

続いて、生成AIを開発に活用する際の注意点を解説します。

主に注意すべき事項は、以下4点です。

情報漏洩のリスク対策が必要である
ハルシネーションを起こす可能性もある
著作権侵害やライセンス違反を起こす可能性もある
社員のAIリテラシーを高める必要がある

生成AIは、適切に利用すれば生産性を大幅に向上できますが、一方で誤った方法で利用すると深刻な問題を引き起こす可能性があります。

注意点を理解し、対策を講じることが、生成AIの安全かつ効果的な活用につながります。

以下より1つずつ深堀りして解説します。

1.情報漏洩のリスク対策が必要である

生成AIツールに機密情報や専有コードを入力すると、意図せずにデータが外部に流出するリスクがあります。

多くのAIサービスはクラウドベースで運用されており、入力されたデータが学習用データセットに組み込まれる可能性があるためです。

対策として、社内専用のAIモデルを構築するか、データの匿名化や抽象化を行ってからAIツールに入力することが重要です。

また、AIサービスプロバイダーのデータ取り扱いポリシーを十分に確認し、必要に応じてデータ保護契約を締結することも検討すべきです。

2.ハルシネーションを起こす可能性もある

生成AIは時として、誤った情報や存在しないコードを生成することがあります。

この現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、開発者が気づかずに使用してしまうと、深刻なバグや脆弱性の原因となる可能性もあります。

対策として、生成AIが出力したコードやドキュメントを常に人間がレビューし、その正確性と適切性を確認することが不可欠です。

また、生成されたコードは必ずテストを行い、期待通りの動作をすることを確認する必要があります。

さらに開発者は、生成AIの特性と限界について教育を受け、批判的思考を持ってAIの出力を評価する習慣を身につけることも重要です。

3.著作権侵害やライセンス違反を起こす可能性もある

生成AIは学習データにもとづいてコードを生成するため、著作権で保護されたコードや特定のライセンスに違反するコードを生成してしまう可能性があります。

企業がこれらを無自覚に使用すると、法的問題や知的財産権の侵害につながる恐れがあります。

対策として、生成されたコードの出所を可能な限り追跡し、必要に応じてライセンスの確認や置き換えを行うことが重要です。

また、オープンソースライセンスの理解を深め、組織の法務部門と連携して、生成AIの使用に関するガイドラインを策定することも有効です。

4.社員のAIリテラシーを高める必要がある

生成AIの効果的な活用には、開発者がAIの特性、限界、適切な使用方法を理解していることが不可欠です。

生成AIに過度に依存したり、その出力を無批判に受け入れたりすることは、かえって品質低下やスキル停滞につながる可能性さえあります。

そのため定期的なトレーニングやワークショップを通じて、社員のAIリテラシーを向上させることが重要です。

生成AIの適切な使用方法、出力の検証方法、AIと人間の役割分担などについて、具体的なガイドラインを策定し共有することも効果的です。

また、AIを使用した開発プロセスにおけるベストプラクティスを継続的に収集し、組織内で共有する仕組みを構築することで、生成AIの効果的な活用を促進できます。

生成AIツールの使い分けなど、弊社SHIFT AIが配布している無料の資料を参考にしてください。

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生成AIを開発に活用した企業事例5選

最後に、生成AIを開発活用して実績を上げている企業の事例を5つ紹介します。

企業名	事例内容
株式会社NTTデータ	法人向けシステム構築に導入で開発工数7割減
株式会社日立製作所	自動運転技術開発に生成AIを活用
富士通株式会社	業務課題を解決するシステムを開発
日本電気株式会社（NEC）	開発にGitHub Copilot導入で業務効率化
LINEヤフー株式会社	7,000人のエンジニアを対象にGitHub Copilot導入

事例を学ぶことで、自社で生成AIを導入するイメージを具体化しやすくなります。

ぜひ導入の際の参考にしてみてください。