生成AIでシステム開発が効率化！活用事例と開発ツール・サービス
プロベル編集部
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株式会社プロベル
2025年12月29日
システム開発の現場では、慢性的なエンジニア不足や開発スピードへの要求の高まりなど、多くの課題を抱えています。
そうした中、近年注目を集めているのが、生成AIを活用したシステム開発の効率化です。
要件定義・設計書作成・コーディング・テストといった工程に生成AIを取り入れることで、開発スピードの向上やコスト削減を実現する企業が増えています。
この記事では、生成AIがシステム開発にもたらすメリットをはじめ、具体的な活用事例や開発効率化に役立つAIツール・サービスを解説します。
なぜ今、生成AIでシステム開発を効率化すべきなのか？
システム開発の現場では「AIを使いこなせるかどうか」が企業の競争力を左右する重要な要素となりつつあります。
では、なぜこれほどまでに生成AI活用の重要性が叫ばれているのでしょうか。その背景には、主に2つの理由があります。
- エンジニア不足が深刻化している
- 競合がすでに生成AIを活用し始めている
1.エンジニア不足が深刻化している
日本のシステム開発業界では、エンジニア不足が年々深刻化しています。
経済産業省の調査によると、2030年には最大で約79万人のIT人材が不足すると予測されており、今後もこの傾向は続くと見込まれています。
こうした状況の中、人材採用や外注だけで十分な開発リソースを確保するのは難しく、限られた人数でいかに効率よく開発を進めるかが大きな課題となっています。
2.競合がすでに生成AIを活用し始めている
生成AIはすでに一部の先進企業だけの技術ではなく、多くの開発現場で実務レベルの活用が進んでいます。
日本総合研究所の調査によると、2028年にはソフトウェアエンジニアの約75％がAI開発支援ツールを活用すると見込まれています。
競合企業が開発スピードの向上やコスト削減を実現する中、自社が導入を見送った場合、品質・納期・コスト面で差が広がる可能性があります。
こうした状況を踏まえると、生成AIの導入は「様子見」ではなく、早期に検討・活用を進めるべき経営判断といえるでしょう。
参考：株式会社日本総合研究所 先端技術ラボ「生成AIを活用したシステム開発の現状と展望」
生成AIでシステム開発を効率化する5つのメリット
生成AIは開発現場が抱えるさまざまな課題を解決できます。
ここでは、特に多くの企業が実感している5つのメリットを紹介します。
- 開発スピードが大幅に向上する
- 属人化が解消されて開発プロセスが標準化される
- 経験の浅いメンバーでも開発を進めやすくなる
- エンジニアがより創造的な業務に時間を割ける
- 工数削減により人件費などの開発コストを削減できる
1.開発スピードが大幅に向上する
生成AIをシステム開発に活用すれば、要件定義や設計書作成、コーディング、テストといった各工程を効率化できます。
これまで人手で時間をかけて行っていた作業をAIが支援・自動化することで、開発にかかる時間を大幅に短縮可能です。
また、コードの自動生成や補完、ドキュメント作成の効率化により、手戻りや修正工数の削減にもつながります。
2.属人化が解消されて開発プロセスが標準化される
システム開発では、特定のエンジニアにノウハウや判断が集中する「属人化」が起こりやすく、品質や進捗にばらつきが生じる原因となります。
担当者の不在や異動が発生した場合、開発が停滞するリスクも無視できません。
こうした課題に対して有効なのが、生成AIの活用です。設計方針やコーディングルール、ナレッジを反映することで、誰が担当しても一定の品質を保てる開発体制を構築できます。
3.経験の浅いメンバーでも開発を進めやすくなる
これまでの開発現場では、仕様の理解や設計判断、コーディングの進め方などにおいて、経験の差が大きく影響していました。
その結果、経験の浅いメンバーは作業に時間がかかったり、ベテランエンジニアへの確認が頻発したりするケースも少なくありません。
生成AIを活用すれば、コード補完や実装例の提示、設計内容の整理などをAIがサポートしてくれるため、経験の浅いメンバーでも次のアクションを判断しやすくなります。
4.エンジニアがより創造的な業務に時間を割ける
システム開発では、コーディングやドキュメント作成、テスト対応といった「定型作業」に多くの時間を費やされます。
こうした定型作業を生成AIに任せることで、エンジニアは設計や改善、技術選定といった本来注力すべき「創造的な業務」に時間を割けるようになります。
結果、開発品質の向上だけでなく、新しいアイデアの創出や技術的なチャレンジにも取り組みやすくなります。
5.工数削減により人件費などの開発コストを削減できる
生成AIを活用することで、要件定義や設計、コーディング、テストといった各工程の作業時間を短縮できます。
結果、プロジェクト全体の工数が削減され、人件費をはじめとした開発コストの削減につながります。
また、限られた予算や人員の中でも開発を進めやすくなり、コストと品質のバランスを保った開発体制を構築できる点も大きなメリットです。
生成AIで効率化できるシステム開発業務
生成AIは、システム開発の一部工程だけでなく、上流工程から運用・管理まで幅広い業務を効率化できます。
ここでは、特に効果を発揮しやすい業務を紹介します。
- 要件定義・仕様書の作成
- 設計書・ドキュメント作成
- コーディング
- コードレビュー
- テスト工程
- 運用・保守
- プロジェクト管理
1.要件定義・仕様書の作成
システム開発において、要件定義や仕様書の作成は、プロジェクト全体の品質や進行を左右する重要な工程です。
しかし、ヒアリング内容の整理や文章化に時間がかかり、担当者の負担が大きくなりがちな課題もあります。
生成AIを活用すれば、打ち合わせ内容や要望をもとに、要件や仕様のたたき台をスピーディーに作成できます。
要件の抜け漏れを防ぎつつ、表現や構成を整理できるため、上流工程の工数削減と品質向上の両立が可能です。
2.設計書・ドキュメント作成
設計書や各種ドキュメントは、開発を円滑に進めるうえで欠かせない資料です。
一方で、記載内容の整理や表現の統一に手間がかかり、作成・更新が後回しになってしまうケースも少なくありません。
生成AIを活用すれば、要件定義の内容をもとに、基本設計書や詳細設計書、API仕様書などのドキュメント作成を効率化できます。
記述のばらつきを抑えながら構成を整えられるため、ドキュメント品質の向上と作成工数の削減を同時に実現できます。
3.コーディング
コーディングは、システム開発において非常に多くの工数を必要とします。
実装内容の検討や記述ミスの修正に時間がかかり、開発スピードに影響を与えることも少なくありません。
しかし、生成AIを導入すれば、設計内容や要件をもとにコードの自動生成や補完が可能になります。
その結果、記述ミスの防止やコード品質の均一化につながり、実装作業の効率化とスピード向上を実現できます。
4.コードレビュー
コードレビューは、品質を保つために欠かせない工程です。
しかし、人間が長時間コードを見続けると、どうしても集中力が途切れ、小さなミスを見落とすことがあります。
特に、可読性の確認やコーディング規約のチェックなどは、レビュー担当者の負担が大きくなりがちです。
生成AIをコードレビューに活用すれば、コードの構造や記述内容を自動でチェックし、改善点や修正案を提示できます。
これにより、レビュー品質を安定させながら工数を削減し、効率的で再現性の高いコードレビュー体制を構築できます。
5.テスト工程
テスト工程は、システムの信頼性を担保するために最も重要なフェーズですが、同時に膨大な作業時間を要します。
テストケースの作成・実行・結果の確認など、多くの工程を人間の手で行うため、工数が増えやすく、人的ミスが発生するリスクも高まります。
その点、生成AIを活用すれば、テストケースやテストコードの自動生成、テスト結果の整理などを効率化できます。
人間が見落としやすいケースをカバーできるため、テスト品質を維持・向上させながら工数を削減可能です。
6.運用・保守
システムの運用・保守は、リリース後も継続的に対応が必要な重要な業務です。
障害対応やログ確認、問い合わせ対応など、日常的な作業が多く、エンジニアの負担が大きくなりやすい点が課題とされています。
こうした運用・保守業務においても、生成AIで効率化が可能です。
ログ解析やエラーメッセージの整理、一次対応の自動化などを行うことで、運用負荷を軽減しながら、安定したシステム稼働を維持できます。
7.プロジェクト管理
プロジェクト管理は、システム開発を計画どおりに進めるために欠かせない業務です。
一方で、タスクの整理・進捗管理・課題の把握など、扱う情報が多いため「本質的な業務に時間を避けない」という課題が頻繁に発生しています。
こうした状況においても、生成AIを活用すれば効率化が可能です。
タスクの洗い出しや進捗状況の整理、課題の可視化を支援することで、管理コストを削減しながら、プロジェクト全体の状況を把握しやすくなります。
生成AIでシステム開発を効率化した企業の成功事例4選
生成AIは、すでに多くの企業で導入されており、実際のシステム開発現場で成果を生み出しています。
ここでは、生成AIでシステム開発の効率化に成功した企業の事例を紹介します。
- LINEヤフー株式会社
- 株式会社NTTデータグループ
- 株式会社サイバーエージェント
- 株式会社日立製作所
1.LINEヤフー株式会社：コーディング時間を1〜2時間短縮
出典：LINEヤフー株式会社
LINEヤフー株式会社は、全エンジニア約7,000名を対象に、AIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」を導入しました。
このツールはAIがコード記述の提案を行い、エラーや最適化のポイントも提示することで、エンジニアの作業を支援します。
テスト導入の結果、1人あたり1日のコーディング時間が約1〜2時間削減されたことが確認されており、さらに一部の生産性指標では約10〜30％の向上が見られました。
この成果を受けて正式導入が決定され、エンジニアの時間をより付加価値の高い業務に充てる体制が整えられています。
参考：LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始
2.株式会社NTTデータグループ：開発作業の工数を約70％削減
株式会社NTTデータグループでは、システム開発の生産性向上を目的として、生成AIを活用した開発プロセスの見直しに取り組んでいます。
特に、要件整理・設計・実装といった工程で生成AIを積極的に活用し、開発作業の効率化を進めてきました。
その結果、一部の開発プロジェクトでは作業工数を約70％削減する成果を達成しています。
従来は人手に依存していた作業をAIが支援・代替することで、エンジニアの負担軽減と作業スピードの大幅な向上を実現しました。
参考：日経クロステック「NTTデータが「生成AIありき」のSI、コード変換の作業工数を7割削減の効果も」
3.株式会社サイバーエージェント：わずか2名で新規サービスを開発
株式会社サイバーエージェントのある事業部では、少人数体制でのサービス開発に生成AIを導入し、効率的な開発プロセスを実現しています。
この事例では、「GitHub Copilot」や「ChatGPT」をワークフローに組み込むことで、わずか2名の小規模チームでも新規サービスの開発をスピーディーに進行しました。
コーディングの初期段階を高速化しつつ、その後は人間が修正や品質担保を行うワークフローを確立。これにより、少人数でも高い生産性と品質を両立しています。
参考：サイバーエージェント「新規サービスの開発プロセスの効率化を支える生成AIの活用テクニック」
4.株式会社日立製作所：社員の8割以上が開発効率の向上を実感
出典：株式会社日立製作所
株式会社日立製作所では、生成AIを活用した開発支援ツールとして「GitHub Copilot」を導入し、社内の生成AI活用を推進しています。
この取り組みは、既存の開発フレームワークと連携させる形で進められ、コード生成や補完、テストコードの自動生成など、開発現場のさまざまな場面で活用されています。
社内評価では、「タスクを迅速に完了できる」と回答した社員が83％と、多くのエンジニアが生成AIによる効率化を実感しています。
さらに、コーディングや単体テストの工程においては、30％程度の生産性向上が見られるケースもありました。
参考：Microsoft「日立製作所が GitHub Copilot の活用で開発生産性を向上」
システム開発の効率化に役立つ生成AIツール6選
ここでは、システム開発の効率化に役立つ代表的な生成AIツールを紹介します。
- ChatGPT
- GitHub Copilot
- Amazon Q Developer
- Azure Machine Learning
- Testim
- Cursor
1.ChatGPT｜要件定義・仕様書作成・コード生成など幅広く対応
ChatGPTは、自然言語で指示を出せる生成AIで、システム開発の幅広い工程に活用できる汎用性の高さが魅力です。
要件定義や仕様書のたたき台作成をはじめ、設計内容の整理、コード生成、レビュー支援まで対応できます。
特に上流工程では、ヒアリング内容をもとに要件を整理したり、仕様書の構成案を作成したりする用途で効果を発揮します。
実装フェーズにおいても、コード例の生成や修正案の提示などを通じて、開発スピードの向上と工数削減に貢献します。
2.GitHub Copilot｜コード自動生成・補完に特化
GitHub Copilotは、コーディング支援に特化した生成AIツールです。
エディタ上でリアルタイムにコードの補完や提案を行い、エンジニアの実装作業を強力にサポートします。
関数やコメントを入力するだけで適切なコード候補を提示してくれるため、実装スピードの向上や記述ミスの防止に効果的です。
また、一般的に推奨されている実装方法やコーディングルールを踏まえた提案が行われるため、コード品質の安定化にもつながります。
3.Amazon Q Developer｜AWS環境と相性抜群
Amazon Q Developerは、AWSが提供する開発者向けの生成AIツールです。
AWS環境での利用を前提に設計されており、クラウド開発と高い親和性を持ちます。
コードの自動生成や補完に加え、AWSサービスを利用した実装方法の提案や、既存コードの解説・改善支援なども行えます。
LambdaやS3、DynamoDBといったAWSサービスを活用する開発において、設計から実装までを効率よく進められるのが魅力です。
4.Azure Machine Learning｜機械学習モデルの構築・運用を効率化
Azure Machine Learningは、Microsoftが提供する機械学習プラットフォームです。
モデルの構築から学習、デプロイ、運用までを一元管理できるため、生成AIや機械学習を活用したシステム開発を効率的に進められます。
また、Azureの各種サービスと連携することで、セキュリティやスケーラビリティを考慮した運用環境を構築できます。
5.Testim｜テストケース作成や実行を自動化
Testimは、生成AIを活用したテスト自動化ツールです。
テストケースの作成から実行、メンテナンスまでを効率化でき、テスト工程にかかる工数を大幅に削減できます。
画面操作をもとにテストを自動生成できるため、テストコードの作成に不慣れな場合でも導入しやすい点が魅力です。
また、UI変更に強い仕組みを備えており、テストの保守コストを抑えながら安定したテスト運用を実現できます。
6.Cursor｜生成AIを搭載した次世代コードエディタ
Cursorは、生成AIを標準搭載した次世代のコードエディタです。
エディタ内でそのままAIに指示を出せるため、開発中にツールを切り替えることなく作業を進められる点が魅力です。
コードの生成や修正、リファクタリング、既存コードの解説などを自然言語で依頼でき、思考を止めずに開発を続けられます。
その結果、実装スピードの向上だけでなく、理解コストの削減や試行錯誤の効率化にもつながります。
生成AIでシステム開発を効率化する際の注意点5つ
生成AIは、システム開発の効率化に大きく貢献する一方で、使い方を誤ると思わぬリスクを招く可能性もあります。
情報の取り扱いや品質管理、チーム体制への影響など、事前に理解しておくべきポイントも多いのが事実です。
ここでは、生成AIを導入・活用する際に注意すべき代表的なポイントを5つ紹介します。
- 情報漏洩のリスクがある
- 誤ったコードが生成されることがある
- 著作権侵害やライセンス違反につながる可能性がある
- 過度に依存しすぎるとチームの開発スキルが低下する恐れがある
- プロンプト設計スキルが不足すると開発効率化につながらない
1.情報漏洩のリスクがある
最も警戒すべき点が、機密情報や個人情報の漏洩です。
生成AIに入力した情報は、サービスの仕様や設定によっては外部に送信・保存される可能性があり、取り扱いには十分な注意が必要です。
たとえば、未公開の仕様書やソースコード、顧客情報などをそのまま入力すると、意図せず情報漏洩につながる恐れがあります。
そのため、入力してよい情報の範囲を明確に定め、社内ルールやガイドラインを整備したうえでの運用が重要です。
2.誤ったコードが生成されることがある
生成AIが提案するコードは、インターネット上の膨大なデータを学習源としています。
中には、古いセキュリティ手法や脆弱な記述、現在では推奨されていない実装方法も含まれているため注意が必要です。
問題なく動作するように見えても、セキュリティリスクを含んでいたり、パフォーマンス面で最適とはいえないコードが生成される場合もあります。
そのため、生成AIが出力したコードをそのまま採用するのではなく、人間によるレビューやテストを必ず行いましょう。
3.著作権侵害やライセンス違反につながる可能性がある
生成AIが出力するコードや文章は、学習データとして取り込まれた既存のコードや文書の影響を受けている可能性があります。
そのため、生成された内容が特定のオープンソースコードや既存コンテンツと酷似してしまうケースもゼロではありません。
こうしたコードをそのまま商用サービスに利用した場合、著作権侵害やライセンス違反につながるリスクがあります。
したがって、利用する生成AIツールの規約や、オープンソースライセンスを事前に確認し、適切な運用ルールを整備することが重要です。
4.過度に依存しすぎるとチームの開発スキルが低下する恐れがある
生成AIは開発を効率化する強力なツールですが、過度に依存しすぎると、エンジニア自身が考える機会が減ってしまいます。
特に、コードの生成や修正をすべてAI任せにしてしまうと、なぜその実装になるのかを理解しないまま開発が進んでしまうケースが増えがちです。
その結果、設計力や問題解決力といった基礎的なスキルが身につきにくくなり、トラブル発生時の対応力低下につながる恐れがあります。
生成AIはあくまで補助的なツールと捉え、人間が判断するプロセスを残した運用を心がけることが重要です。
5.プロンプト設計スキルが不足すると開発効率化につながらない
生成AIの出力品質は、入力する指示文（プロンプト）の内容に大きく左右されます。
プロンプト設計スキルが不足していると、期待した回答やコードが得られず、かえって手戻りが増えてしまうケースもあります。
たとえば、前提条件や目的が曖昧なまま指示を出した場合、要件とずれたコードが生成されたり、意図しない実装が提案されたりすることがあります。
生成AIを使う際は、エンジニア一人ひとりが「プロンプトエンジニアリング」の基礎を習得し、組織全体で効果的な指示の出し方を標準化することが重要です。
生成AIでシステム開発を効率化するなら頼れるパートナーがいると安心
生成AIは、システム開発のあり方を根本から変える力を持っていますが、次の理由から導入に踏み切れない企業も少なくありません。
- どの工程に導入すべきかわからない
- ツール選定や活用方法に不安がある
- 情報漏洩や法的リスクへの対策が十分か判断できない
こうした課題を抱えたまま導入を進めると、期待した効果が得られなかったり、現場が混乱してしまったりする可能性があります。
そこで重要なのが、生成AIとシステム開発の両方に精通したパートナーの存在です。
経験豊富な開発会社と連携することで、要件整理からツール選定、実装・運用までを一貫してサポートしてもらえます。
生成AIの導入を成功させるためにも、信頼できるパートナーと相談しながら、自社に合った活用方法を検討してみてください。
生成AI×システム開発パートナーを見つけるなら「プロベル」にお任せ
生成AIに強みを持つシステム開発会社をお探しなら、ぜひプロベルにご相談ください。
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プロベルの特徴
- スキル・実績・誠実性を兼ね備えたプロフェッショナルのみ掲載
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プロベル推薦！生成AIに強いシステム開発会社おすすめ3社
ここでは、プロベルに掲載されている開発会社の中から、生成AIを活用したシステム開発に強みを持つ企業を厳選して紹介します。
自社に合ったパートナー選びの参考にしてみてください。
- 株式会社Liac
- 株式会社NativeAI
- 株式会社SP
株式会社Liac
| 所在地 | 東京都渋谷区渋谷2-19-15 宮益坂ビルディング609 |
| 設立 | 2022年 |
| 料金 | 5万円/月〜 |
| 導入実績 | 要問い合わせ |
株式会社Liacは、「本質を追求し、本当の価値をつくる」というミッションのもと、AI活用支援やシステム開発、DX支援などを提供しています。
AI活用支援では、月5万円からの柔軟な料金体系を採用しており、生成AIの導入を検討している企業でも、スモールスタートで取り組みやすい点が魅力です。
システム開発においても、要件整理から設計、開発、運用まで一貫して対応できる体制を整備。生成AIを活用した開発プロジェクトをトータルで任せられます。
株式会社NativeAI
| 所在地 | 東京都中央区京橋三丁目3番13号平和ビル三号館3F |
| 設立 | 2018年 |
| 料金 | 60万円/1人月 |
| 導入実績 | 開発実績ページ |
株式会社NativeAIは、AI技術を中核に据えたプロダクト開発・システム開発を行うテクノロジーカンパニーです。
生成AIや機械学習を活用したシステム開発を強みとしており、AIを前提とした設計・実装に高い専門性を持っています。
また、エンジニアリソースの提供にも強みがあり、AI分野に精通したエンジニアを人月単位でアサインできる点も特徴です。
株式会社SP
| 所在地 | 東京都港区南青山二丁目11番17号 第一法規本社ビル3階 |
| 設立 | 2015年 |
| 料金 | ■仮説検証/Poc/MVO・100万円〜 ■ITエンジニアリソース提供・65万円〜 |
| 導入実績 | ・TVer・バイトル・はたらこねっと・DMM TVなど |
株式会社SPは、システムインテグレーション・DX支援・オフショア開発の3つを軸に、企業のデジタル変革を技術とビジネスの両面から支えるシステム開発会社です。
要件整理・設計・開発・運用までを一貫して支援できる体制を整えており、企業の課題や事業フェーズに応じた柔軟なアプローチを強みとしています。
また、DX支援やオフショア開発を組み合わせることで、スピードとコストのバランスを重視した開発にも対応可能です。
まとめ：生成AIを活用してシステム開発を効率化しよう
生成AIは、要件定義・設計・コーディング・テスト・運用といったシステム開発のあらゆる工程を効率化できる強力な技術です。
エンジニア不足が深刻化する中で、開発スピードの向上やコスト削減、品質の安定化を実現する手段として、今後ますます重要性が高まっていくでしょう。
ぜひ自社の課題や目的に合わせて生成AIの活用方法を検討し、システム開発の効率化と競争力強化につなげてください。
