AIを活用したシステム開発のメリット・デメリット

近年、ChatGPTやClaude、GitHub Copilotなどの生成AIツールが登場し、システム開発の現場でも急速に普及しています。

これらのツールは開発者の作業効率を大幅に向上させる可能性を秘めている一方で、適切に活用しなければ深刻な問題を引き起こすリスクも存在します。

この記事では、AIツールを使って従来のシステム開発を効率化することに焦点を当て、そのメリットとデメリットを詳しく解説します。

AIを活用したシステム開発とは

AIを活用したシステム開発は、従来の手作業による開発プロセスを根本的に変革する新しいアプローチです。開発者の生産性向上と品質改善の両立を目指す現代的な開発手法として注目されています。

AIを活用したシステム開発とは、開発者がChatGPTやGitHub Copilotなどの生成AIツールを「開発アシスタント」として使い、ECサイトや業務システムなどの一般的なシステムを構築することです。

AIがコード生成、設計支援、デバッグ支援などを行い、開発者の作業を効率化する手法として注目されています。

AIを利用してシステム開発をするメリット

AIツールの導入により、開発プロセス全体で劇的な効率化が実現されています。従来の開発手法と比較して、時間短縮だけでなく品質面でも大きなメリットが期待できます。

1.プログラムを作る時間が大幅に短縮

AIツールの最大の利点は、開発速度の向上です。繰り返し作業や定型的なコード記述を自動化することで、開発者はより創造的で価値の高い作業に集中できるようになります。

 

上記のデータは、実際の開発現場での効果測定結果に基づいており、AIツールの導入により約50~60%の時間短縮が実現できることを示しています。特に注目すべきは、従来手作業で行っていた単純作業ほど大幅な効率化が図られている点です。

API接続コードのような定型的な処理は、AIが開発者の意図を正確に理解し、適切なライブラリやフレームワークを選択してコードを生成するため、短時間で品質の高いコードが作成できます。

近年のAIツールは、開発者の入力意図を自然言語から正確に読み取り、SQLやORMベースのコードを即時に生成できます。

GitHubの調査では、CRUDのような定型的な処理で平均55%以上の作業時間削減が報告されており、従来2時間かかっていたタスクも30〜60分ほどで完了可能という現場の声も増えています。

これらの活用例は、いずれも開発プロセスにおける「作業時間は長いが創造性は低い」タスクを対象としており、AIの得意分野と完全に一致しています。

たとえば「外部サービスからユーザー情報を取得したい」とAIに指示すると、API接続に必要な一連のコードを自動で作成してくれます。

具体的には、エラーが起きたときの対処方法（エラーハンドリング）や、受け取るデータの形式を定義する処理まで含まれているため、そのまま使えるレベルのコードが出力されます。

データベースのCRUD操作においても、テーブル構造を指定するだけで、作成・読み取り・更新・削除の全操作に対応したコードが自動生成されるため、開発者はビジネスロジックの実装により多くの時間を割くことができます。

AIはテストコードも自動で作ってくれるので、手間がぐっと減ります。

関数（＝プログラムの一部分）の「こんな動きをするはず」というルールをAIが読み取って、うまく動くかどうかを確認するためのテストを自動で作ってくれます。

さらに、「正しい入力をした場合」だけでなく、「間違った入力をした場合」も想定してテストしてくれるため、抜け漏れのないチェックができます。

こうしたテストが充実していると、あとから不具合が出にくくなるので、安心して開発を進めることができます。

2. 新しい技術を覚える時間が短くなる

新しい技術やフレームワークを学ぶ際、AIが優秀な個人講師として機能します。

従来は公式ドキュメントやチュートリアルを読み込む必要がありましたが、AIとの対話的な学習により、より効率的なスキル習得が可能になります。

これらの学習支援機能は、従来の技術習得方法を根本的に変革する可能性を秘めています。

例えば、React Hooksについて質問した場合、AIは単純な説明だけでなく、開発者の現在のプロジェクト構成に合わせた書き方を提示し、さらには「なぜこの書き方が推奨されるのか」という理論的背景まで含めて説明します。

Dockerfileの作成支援においても、汎用的な例ではなく、開発者が使用している具体的なフレームワークやライブラリに最適化された設定ファイルを生成し、本番環境での運用を考慮したベストプラクティスも同時に提供します。

エラー解決の場面では、AIが単なる対症療法ではなく、「そもそもなぜそうなるか」「どうすれば再発を防げるか」まで踏み込んで教えてくれるため、その場しのぎではない、本質的な学びにもつながります。

 

この劇的な学習時間短縮は、AI技術の進歩により実現された画期的な変化です。

新しいフレームワークの習得において7日間から2日間への短縮が可能になったのは、AIが開発者の既存知識を理解し、それを基盤として段階的に新しい概念を教える能力を持っているからです。

従来であれば公式ドキュメントを読み込み、チュートリアルを順番に進める必要がありましたが、AIとの対話を通じて必要な知識だけを効率的に吸収できるようになりました。

ライブラリ導入の時間短縮も同様で、AIがプロジェクトの特性を理解した上で最適な設定方法を提案し、実際のコード例と共に説明するため、試行錯誤の時間が大幅に削減されます。

特にエラーが発生したときの対応スピードは、AIを使うことで大きく改善されます。

これまでは、Stack Overflow や技術ブログをいくつも探しながら、似たような事例を見つけて試行錯誤するのが一般的でしたが、AIに質問すれば、その場で状況に合った解決策を提案してくれます。

その結果、作業が中断される時間が大幅に減り、開発の流れを止めずにスムーズに進められるようになります。

3. AIがアイデアや設計案を提案してくれる

システム設計やアーキテクチャの選択肢を複数提案してもらえるため、より良い設計判断ができます。

AIは膨大なパターンを学習しているため、開発者が思いつかない革新的なアプローチを提案することもあります。

AIによる設計支援は、単なる技術的な提案にとどまらず、プロジェクトの規模、チーム構成、予算、将来的な拡張性まで考慮した包括的なアドバイスを提供します。

マイクロサービス構成とモノリシック構成の比較を行う際、AIはプロジェクトの特性をもとに、開発チームのスキルレベルや運用体制、予想されるトラフィック量などを総合的に分析し、状況に合ったシステム構成を提案してくれます。

データベース設計においても、AIは単に正規化の理論を適用するだけでなく、実際の、検索や更新処理の性能や、メンテナンスのしやすさ、将来的な拡張性（スケーラビリティ）を考慮したインデックス設計を提案します。

さらに、具体的なテーブル構成の例もあわせて提示してくれるため、実務に即した設計判断が可能です。

セキュリティ対策についても、AIは最新の脅威動向を踏まえて、プロジェクトの要件に応じた多層的な防御策を提案します。あわせて、どの対策を優先して実装すべきかまで明示されるため、セキュリティ計画の策定や実行がスムーズになります。

4. 説明書やマニュアルを簡単に作れる

コードコメント、README、API仕様書などの作成も効率化できます。AIは一貫性のある文書を生成し、開発者が見落としがちな情報も網羅的に含めることができます。

AIによるドキュメント作成は、従来の手動作成では実現困難だった網羅性と一貫性を両立させることが可能です。

まず、API仕様書の自動生成では、AIがソースコードを読み取り、エンドポイントやパラメータ、レスポンスの形式を抽出します。その上で、OpenAPI形式に沿った仕様書を自動的に作成してくれます。

さらに、実際のリクエスト・レスポンスの例や、想定されるエラーコードの一覧など、フロントエンド開発者やAPI利用者にとって実用的な内容も含まれており、すぐに参考にできるリファレンスとして活用できます。

また、開発環境のセットアップ手順もAIが自動でガイドしてくれます。

プロジェクト内の依存関係を分析し、使用しているOSに合わせたインストール手順や、環境変数の設定、必要なツールのバージョン指定など、初期構築に必要な情報を一通りまとめた手順書を生成します。

加えて、トラブルシューティングガイドの作成にもAIは有効です。過去のエラーログや問い合わせ履歴をもとに、よくある問題とその解決策を体系的に整理し、検索しやすい形でまとめてくれるため、保守やサポートの負担も軽減されます。

5. エラーの原因をいつでも教えてくれる

エラーログの解析や原因特定において、AIは非常に強力なアシスタントとなります。深夜や休日でも即座にサポートを受けられるため、開発の継続性が大幅に向上します。

AIによるデバッグ支援の効果は、開発プロジェクト全体の品質向上と開発速度の加速に直結する重要な要素です。

エラー解決時間の30~50%短縮は、AIがスタックトレースやエラーメッセージを瞬時に解析し、類似の問題パターンから最適な解決策を提案できるためです。

従来であれば開発者が手動でログを解析し、関連するドキュメントや過去の事例を調査する必要がありましたが、AIは膨大なデータベースから瞬時に関連情報を抽出し、具体的な修正コード例まで含めて提示します。

また、バグの見落とし防止という点でもAIは有効で、特に再現性が低いバグや、複雑な入力条件によって引き起こされる問題を早期に発見できるケースが増えています。

さらに、AIによる原因特定の精度は70%以上とする調査もあり、これは単なるパターンマッチングにとどまらず、コードの文脈やシステム全体の依存関係を理解した上での分析が可能になっていることを示しています。

これにより、対症療法的な修正ではなく、本質的な問題解決が可能になり、同様のバグの再発を防ぐことができます。

AIを利用してシステム開発をするデメリット

AI活用には多くのメリットがある一方で、適切に管理しなければ深刻な問題を引き起こす可能性があります。これらのリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが重要です。

1. AIが作ったプログラムの質にムラがある

AIが生成するコードは必ずしも高品質とは限らず、長期的な保守性やパフォーマンスに問題を抱える場合があります。特に複雑な要件や特殊な制約がある場合、AIは最適解を提供できない可能性が高くなります。

この品質問題の分類表は、AIが生成するコードに潜む潜在的なリスクを体系化したものです。

パフォーマンス問題では、AIが短期的な機能実現を優先し、計算量の最適化を見落とす場合があります。

例えば、配列の検索処理において、AIが直感的なネストしたループ処理を生成し、データ量の増加に伴って処理時間が指数的に増加するO(n²)アルゴリズムを選択してしまうケースが報告されています。

メモリ管理の問題は特に深刻で、AIが生成したコードでリソースの適切な解放処理が抜けていることにより、長時間稼働するシステムでメモリリークが発生し、最終的にシステムダウンに至る事例も存在します。

保守性の問題では、AIが機能要件を満たすために過度に複雑な実装を選択し、後の機能拡張や修正を困難にする場合があります。

一貫性の問題は影響度が低いものの、チーム開発においてコーディング規約に従わないコードが混在することで、コードレビューの効率低下やバグの見落としリスクが増加する可能性があります。

2. セキュリティに弱いプログラムを作ってしまう

AIは脆弱性のあるコードを生成する可能性があり、セキュリティ意識の低いコードが本番環境に展開されるリスクが高まります。

これらのセキュリティリスクは、AIが学習した大量のコードデータの中に脆弱性を含む実装例が混在していることに起因しています。

たとえば、SQLインジェクションの脆弱性に関しては、ユーザーの入力をそのまま文字列としてSQL文に結合するコードをAIが生成してしまうケースが確認されています。

特に「短くて動くコード」や「素早く動作する実装」を求めた場合、AIが安全なパラメータ化クエリを使わず、簡素なコードを優先する傾向があります。

このように、AIは非常に強力なツールですが、セキュリティ意識の高いコードを書くことは人間の責任であり、生成されたコードは必ず確認・補正するという前提で活用することが重要です。

3.AIに頼りすぎて自分で考える力が落ちる

AIに頼りすぎることで、開発者の基礎的な技術力が衰え、長期的には組織全体の技術レベルが低下する危険性があります。

AIツールの進化により、システム開発の現場では開発スピードの向上やコスト削減、デバッグ効率の改善といった多くのメリットが実現されています。

特に、定型作業の自動化やエラー解析の即時対応は、開発者の負担を軽減し、より創造的な業務への集中を可能にしています。

一方で、AIに過度に依存することによるリスクも明らかになってきています。

たとえば、初期コストが抑えられる反面、長期的な保守運用コストやリスク対応コストが増加するケースが報告されており、総コストが従来より高くなる可能性も否定できません。

また、特に若手エンジニアにおいては、AIに頼ることで「考える力」や基礎技術の習得が妨げられるリスクが指摘されており、組織全体の技術力維持にも影響を及ぼす可能性があります。

このように、AI活用には大きな可能性と同時に、慎重な運用設計が求められる側面が存在します。

短期的な成果に目を向けるだけでなく、中長期的な視点で“人とAIの役割分担”を適切に設計することが、持続可能なシステム開発の鍵となるでしょう。

4. プログラムの中身がわからず後で困る

生成されたコードの動作原理を理解せずに使用すると、後のメンテナンスで深刻な困難に直面します。

このメンテナンスコスト増加の階層構造は、AIが生成するコードの複雑度が上がるほど、開発者の理解不足が深刻な問題となることを示しています。

単純な処理レベルでは10%のコスト増加に留まりますが、これは基本的なCRUD操作やデータ変換処理など、比較的理解しやすい処理が中心となるためです。

しかし、ビジネスロジックレベルになると50%のコスト増加が発生し、これはAIが生成したロジックの意図や設計思想を開発者が十分に理解せずに実装してしまうことが原因です。

具体的には、在庫管理システムにおける複雑な計算ロジックや、顧客データの分析処理など、業務固有の要件が絡む部分でAIの判断基準が不明確になり、後の仕様変更時に予想外の影響が発生します。

アルゴリズム実装における100%のコスト増加は特に深刻で、ソートアルゴリズムの最適化、グラフ探索の実装、動的プログラミングの適用など、高度な技術知識が必要な領域でAIが選択した手法を開発者が理解できないことにより、バグ修正や性能改善が極めて困難になります。

AI/ML関連の200%以上という驚異的なコスト増加は、機械学習モデルの実装、データ前処理のパイプライン、推論エンジンの最適化など、専門性が極めて高い分野でAIが生成したコードをブラックボックスとして扱ってしまうことに起因し、問題発生時の原因特定と修正に膨大な時間を要することになります。

5. 初期設計を怠ると長期的にコストがかかる場合がある

短期的には効率的でも、長期的には予想外のコストが発生し、全体的な投資対効果が悪化する可能性があります。

このコスト構造の変化は、AI活用における最も重要な落とし穴の一つです。

初期開発での30%のコスト削減は確実に実現されますが、これは主にコーディング時間の短縮とテスト工数の削減によるものです。

しかし、開発から2年後に保守運用コストが60%増加する現象は、AIが生成したコードの技術的負債が徐々に表面化することに起因します。

具体的には、要件変更への対応が困難になる、パフォーマンス問題の根本解決に時間がかかる、新しいチームメンバーがコードを理解できずオンボーディングに時間を要する、といった問題が複合的に発生します。

5年間の総コストで10~20%増加という結果は、短期的な効率化の恩恵が長期的な保守性の問題によって相殺される典型的なパターンを示しています。

さらに深刻なのはリスク対応にかかる追加コストです。これは予算計画時に想定されていなかった緊急対応が必要になることを意味します。

セキュリティインシデントの発生、システム障害の長期化、データ整合性の問題など、AIが生成したコードに起因する予期しない問題への対応により、プロジェクト予算を大幅に超過するケースが報告されています。

これにより、緊急対応のために予算が40%超過する例も報告されており、AI導入によるコスト最適化が逆効果となるリスクも無視できません。

逆に言えば、初期段階から適切な運用設計・コードレビュー体制を整えることで、総コストを抑えつつROIを最大化することも十分可能です。

従来の開発とAIを活用した開発の工程比較

従来の手動開発とAI活用開発では、各工程での作業内容や時間配分が大きく変わります。ここでは両者の違いを具体的に比較し、AI活用による変化を明確にします。

開発工程別の変化

AI活用により、システム開発の各工程で作業効率と品質が大幅に改善されます。特に設計からテストまでの全工程でAIの支援を受けることで、開発者はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになります。

この比較表から分かるように、AI活用により全工程で大幅な効率化が実現されています。

要件定義の段階では、AIが自然言語で書かれた要件を構造化し、不明確な部分や矛盾点を指摘することで、後工程での手戻りを大幅に削減します。

設計工程では、AIが過去の豊富な設計パターンから最適な設計案を複数提案し、開発者は各案のメリット・デメリットを比較検討するだけで済むため、設計品質の向上と時間短縮を同時に実現できます。

プログラミングにおいては、関数レベルでの自動生成により、開発者は複雑なビジネスロジックの実装に集中できるようになります。

工数配分の変化

AI活用により、各工程の工数配分が根本的に変化し、開発者はより価値の高い業務に時間を割けるようになります。

※これは実務現場での傾向に基づいた概念モデルであり、プロジェクトによって異なります。

この工数配分の変化は、開発者の役割の根本的な変化を表しています。

従来開発では全体の50%を占めていた単純なコード記述作業が20%まで削減され、その分の時間を設計・アーキテクチャ検討に30~35%、品質管理・レビューに20~25%という、より付加価値の高い業務に振り向けることが可能です。

特に重要なのは品質管理・レビューの工数が15%から25%に増加している点で、これはAI生成コードの品質確保が重要視されていることを示すものと言えます。

顧客とのコミュニケーションも10%から15%に増加しており、技術的な実装作業から解放された開発者が、より顧客価値の創出に集中できるようになったことが分かります。

AIでシステム開発をする際のポイント・注意点

AIツールを最大限活用しながらリスクを最小化するためには、戦略的で体系的なアプローチが必要です。以下のベストプラクティスを実践することで、持続可能で高品質な開発プロセスを構築できます。

1. AIを便利な道具として正しく使う

AIは万能ではなく、あくまで開発を支援する道具です。最終的な判断と責任は開発者が持つべきであり、AIの提案を盲目的に受け入れるのではなく、批判的に評価する姿勢が重要です。

この心構えの確立は、AI活用における成功と失敗を分ける決定的な要因となります。

AIを「提案者」として位置づけることで、開発者は複数の解決案の中から最適な選択肢を選ぶ主体的な役割を維持できます。

実際のプロジェクトでは、AIが提示する解決策を盲目的に採用するのではなく、プロジェクトの制約条件、将来的な拡張性、チームのスキルレベル、運用体制などを総合的に考慮して最終判断を下す必要があります。

「たたき台」としてのコード活用では、AIが生成したコードを完成品として扱うのではなく、リファクタリング、最適化、テストケース追加などの工程を経て品質を向上させることが重要です。

ビジネス要件とのマッチングにおいては、AIが技術的に正しい解決策を提示したとしても、それが実際のビジネス要件や運用要件に適合するかどうかは人間が判断する必要があります。

創造性と独創性の維持については、AIが既存のパターンから最適解を導く能力に長けている一方で、従来にない革新的なアプローチや、特定の組織文化に適合したカスタマイズされた解決策の創出は人間の領域として残されています。

AIの限界理解と適用範囲の明確化により、過度な期待や不適切な用途での使用を避け、効果的な活用領域に集中することができます。

2. AIが作ったプログラムを必ずチェックする

AIが生成したコードは必ず多角的な観点でレビューを実施し、品質とセキュリティを担保する必要があります。

将来的な変更やチーム間の引き継ぎを見据えたレビューが重要です。

• 命名規則に従った変数・関数名の一貫性
• 単一責任の原則に基づいた関数の構造
• コメントやドキュメントの適切な付与
• テストのしやすさ（テスタビリティ）の確保

この工程が不十分な場合、後の改修やレビュー負荷が大きくなるため注意が必要です。

セキュリティ面の確認（最重要項目）

セキュリティ面が最高重要度に設定されているのは、
一つの脆弱性がシステム全体の安全性に致命的な影響を与える可能性があるためです。
AIはセキュリティ要件を完全に満たすとは限らないため、慎重な確認が欠かせません。

• 入力値検証（バリデーション、サニタイジング）の有無
• 認証・認可処理の適切性
• APIキーやパスワードなどの機密情報の取り扱い
• 通信の暗号化（HTTPS、TLSの使用など）

これらを網羅的にチェックすることで、セキュリティホールの早期発見とリスクの最小化を図ります。

パフォーマンス面の確認

パフォーマンス面では、AIが選択したアルゴリズムやデータ構造が、システム要件や想定される負荷に対して適切かどうかを検証します。

• 入力データ量の増加に対する処理性能（計算量）
• メモリやCPUリソースの使用量の妥当性
• バッチ処理やリアルタイム処理におけるスループット

初期段階では問題が顕在化しにくいため、将来的なスケーラビリティの観点からも慎重な評価が求められます。

 

3. 少しずつ導入して会社全体で取り組む

いきなり全面的にAIを導入するのではなく、リスクを管理しながら段階的に活用範囲を広げていくアプローチが重要です。

この段階的導入アプローチは、AI活用におけるリスクを最小化しながら、組織全体でのスムーズな変革を実現するための戦略的フレームワークです。

フェーズ1の実験・検証段階では、限定されたプロジェクトとチームメンバーでAIツールを試験的に導入し、具体的な効果とリスクを定量的に測定します。

この段階では、開発速度の向上率、コード品質の変化、セキュリティインシデントの発生状況、チームメンバーの習熟度などを詳細に記録し、組織に適したAI活用パターンを特定します。

また、AIツール選定、プロンプト設計のベストプラクティス、レビュープロセスの最適化など、後の展開フェーズで活用できる知見を蓄積します。

フェーズ2の拡大適用段階では、実験段階で得られた知見を基に、複数のプロジェクトチームでAI活用を本格化させます。この段階では、チーム間での知識共有体制の構築、標準化されたワークフローの確立、品質管理プロセスの統一などが重要な課題となります。

フェーズ3の全社展開段階では、AI活用が組織の標準的な開発手法として定着させることを目指し、新入社員の教育プログラムへの組み込み、外部パートナーとの連携体制構築、継続的な改善サイクルの確立などを行います。

AIを活用してシステム開発をする際によくある質問

AIを活用したシステム開発を検討される際によく寄せられる質問と、その詳しい回答をまとめました。導入前の不安や疑問の解消にお役立てください。

AI活用開発の費用は従来開発と比べてどの程度になりますか？

初期開発費用は従来比で30％程度削減されるケースが多く、特にコーディングやテスト自動化の効率化により、人件費ベースでのコスト削減が期待できます。

ただし、長期的な費用対効果（ROI）については、プロジェクトの管理体制や開発手法に大きく左右されるため、適切な運用とコード品質の確保が前提となります。

特に、保守・運用の段階でAI生成コードの品質が問題となるケースもあるため、初期投資だけでなく、長期的な運用計画と合わせて導入を検討することが重要です。

小規模なシステムでもAI活用のメリットはありますか？

開発規模が100万円以上であれば、AI活用による工数削減や効率化のメリットを実感しやすいと言われています。特に定型的な処理が多いシステム（在庫管理、顧客管理など）では、規模に関係なく大きな効率化が期待できます。

小規模システムの場合、開発期間の短縮効果が特に顕著に現れます。

従来1ヶ月かかっていた開発が、2週間程度で完了するケースも報告されています。

また、システムの早期稼働により、

・売上機会の早期創出

・業務時間の削減

・手作業の自動化による人的コストの抑制

といった事業面での成果も早く得られるため、投資対効果（ROI）という観点でも非常に高い成果が期待できます。

AIが生成したコードの品質は信頼できますか？

多くの開発現場では、AIが生成したコードをそのまま使うのではなく、人間のエンジニアがしっかりとレビューやテストを行った上で採用しています。

品質保証の具体的な取り組みとして、コード生成後に静的解析ツール、セキュリティスキャン、パフォーマンステストを自動実行し、さらに経験豊富なエンジニアによる手動レビューを必須としています。

これにより、AI活用プロジェクトでのバグ発生率は従来開発の20〜30%削減されたという報告もあります。

とはいえ、「AIが作ったから100%大丈夫」というわけではありません。
最終的には、人間の目によるチェックが不可欠であり、AIはあくまで「開発の効率を高めるパートナー」として活用するのがベストです。

セキュリティ面での心配はありませんか？

AIを使ったシステム開発において、「セキュリティが甘くなるのでは？」と心配される方も多いですが、現在では多くの開発会社が、AI生成コードに対しても厳格なセキュリティ対策を実施しています。

具体的には、OWASP（Open Web Application Security Project）の脆弱性対策基準に準拠し、AIが生成したコードに対してペネトレーションテストを実施することで、セキュリティホールの早期発見と対策が一般的です。

特に、機密性の高い業務システムや金融・医療関連などのシステム開発では、外部の専門機関によるセキュリティ診断を実施することも一般的です。

既存システムの改修にもAIは活用できますか？

はい、可能です。既存システムの機能追加、バグ修正、パフォーマンス改善などでAIを効果的に活用できます。

特にレガシーシステムの現代化（モダナイゼーション）ではAIが構造解析・コード提案・置換案の提示などを行うことで、大幅な効率化が期待できます。

既存システムの場合、まずAIがコードを解析して構造を理解し、その上で安全な改修方法を提案します。

段階的な改修により、システム停止リスクを最小限に抑えながら、現代的な技術スタックへの移行を支援します。改修期間も従来の半分程度に短縮されるケースが多く報告されています。

AI活用開発の期間はどの程度短縮されますか？

プロジェクトの内容により異なりますが、平均的に開発期間を30%〜50%短縮できます。特にWebアプリケーション、業務システムでは大幅な短縮効果が期待できます。

▼ 短縮効果の具体例：

• 従来6ヶ月かかっていたECサイトの構築が、テンプレート活用とAIによるコード支援により、3〜4ヶ月程度で完了するケースあり
• 12ヶ月規模の業務システムでも、要件定義後の開発フェーズが短縮され、7〜9ヶ月での納品が可能になることもあります

ただし、要件が複雑で特殊な仕様が多い場合は、短縮効果がやや限定的になる場合もあります。

他社で開発したシステムでも相談に乗ってくれる？

はい、多くの開発会社では他社が作った既存システムに対しても対応可能です。

実際、最近は「他社で作ったシステムを改修したい」「機能追加したい」という相談が増えており、既存システムの改善を前提にしたAI活用の事例も増えています。

こうしたケースでは、まず既存のコードや設計資料を確認し、どの部分にAIを取り入れることで効率化や自動化ができそうかを分析します。

たとえば：

• 古い処理のリファクタリング（書き換え）
• バグ修正の提案
• テストコードの自動生成
• コードレビューの自動化

など、AIによる支援が効果を発揮する場面も多くあります。

また、システムを全部作り直すのではなく、必要なところだけ段階的に改修していくというやり方をとることで、コストやリスクを抑えながら改善していくケースも一般的です。

まとめ

AIを活用したシステム開発は、適切に実施すれば開発効率を劇的に向上させる革新的な手法です。しかし同時に、慎重な管理と継続的な改善が求められる複雑な取り組みでもあります。

開発速度の向上、学習コストの削減、創造的な設計支援など、多くのメリットを享受できる一方で、コード品質のばらつき、セキュリティリスク、技術力低下などの深刻な課題も存在します。

これらの成功要素は、相互に密接に関連し合い、一つでも欠けるとAI活用プロジェクト全体の効果が大幅に減少する重要な要素群です。

AIを「優秀なアシスタント」として位置づけることで、開発者は自身の判断力と責任感を維持しながら、効率的な開発を実現できます。この考え方により、AI依存による技術力低下を防ぎ、創造的な問題解決能力を育成し続けることができます。

重要なのは、AIの能力を過信せず、人間の判断力と技術力を維持しながら活用することです。

短期的な効率性だけでなく、長期的な持続可能性とシステム品質を考慮したバランスの取れたアプローチが、真に価値のあるシステム開発につながります。

AIを活用したシステム導入なら株式会社アレグビット

AIを活用したシステム開発は、効率化・コスト削減・品質向上など多くのメリットがある一方で、導入や活用方法には注意すべき点も少なくありません。

特に「既存システムにAIを取り入れたい」「自社でどこから始めればいいかわからない」といった声も多く聞かれます。

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