生成AIを活用したシステム開発事例8選｜メリットやポイントも紹介

昨今話題になっている生成AIですが、その活用法は文章や画像の生成のみではありません。社内システムと連携させたり、システム開発の効率化したりするなど、ビジネスシーンにおいても大いに活用が期待できる技術です。

この記事では、黎明期からAI事業に携わってきた弊社スパイクスタジオが、ビジネスにおける生成AIのシステム開発事例を紹介していきます。国内の先行企業における導入事例や、生成AIにおけるメリットおよび注意点もあわせて紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

生成AIとは

「生成AI」は従来の「AI」とは異なり、さまざまなデータや情報における法則性を学習して、新しいアイデアやコンテンツなどを生成する技術のことを指します。近年では、この生成AIのめざましい技術の進歩が注目され、ビジネスシーンにおけるシステム開発にまで活用されるようになってきているのです。

まずは、生成AIと従来のAIとの違いや、システム開発においてどのような役割を持つのかなど、基礎的な内容から紹介していきます。

従来のAIと生成AIとの違い

我々が良く知る従来の「AI」は、既にあるデータの分類・解析・予測などに役立てられてきました。たとえば、顧客データの購買履歴を分析し、今後の購買行動を予測するなどです。既存の膨大なデータから特定のパターンを見出すのが主な仕事でした。

一方、近年台頭している生成AIは「新しいものを創り出す」能力に長けているのが特徴です。既存の膨大なデータを参照するのは同じですが、そこから特徴やパターンを学習し、文章・画像・コード・音声など、新しい生成物を創り出すことができます。

生成物の応用範囲は多岐にわたり、ビジネスシーンにおける業務効率化や、新たな可能性の創出に活用されているのです。

システム開発における生成AIの活用法

システム開発における役割も、生成AIと従来のAIでは異なります。従来のAIではタスクの自動化・効率化が中心でしたが、生成AIを活用すれば開発プロセスも効率化でき、迅速なシステム構築が可能になるのです。現状ではシステム開発の実現には技術的な課題もありますが、導入できれば要件定義や設計業務などの効率も一層向上するでしょう。

具体的な活用法は以下の通りです。

• コード生成

• システム設計・機能提案

• システム画面のデザイン調整

• コードレビュー

• インフラ・アーキテクチャの設計提案

• ユーザージャーニーの提案

• UMLの生成

• ドキュメントの生成

• エラー解決の伴走　など

弊社スパイクスタジオでも、コードレビューにおいて以下の項目で実際に生成AIを活用しています。

システム開発に生成AIを活用するメリット

システム開発に生成AIを活用する具体的なメリットは以下の2つです。

1. 開発にかかる時間とコストの削減

2. 人材不足解消とヒューマンエラー低減

開発にかかる時間とコストの削減

先述した通り、生成AIはさまざまな開発タスクを自動化（または半自動化）するメリットがあります。コード生成をAIに任せられれば、開発者はより高度な作業（設計・機能実装など）に時間を割けるため、開発プロセスにかかるコストや期間の大幅短縮が期待できるのです。

人材不足解消とヒューマンエラー低減

IT人材が不足している昨今では、生成AIの導入が人件費の削減・人材不足の解消にもつながります。一部分でもタスクを自動化できれば、限られたリソースを効率的に活用できるでしょう。

また、生成AIはヒューマンエラーを起こさないことから、システムの品質維持や向上、手戻り作業の軽減などが期待できます。特に、単純作業や繰り返しの作業においては、その精度の高さを発揮してくれるでしょう。

システム開発に生成AIを導入した活用事例8選

ここからは、システム開発に生成AIを導入した事例を紹介していきます。弊社スパイクスタジオで担当した事例は以下の3つです。

1. 生成AIプラットフォーム「架空商品モール」開発事例

2. 生成AIによるビジネスアイデア自動化で作業工数短縮

3. 生成AIによるアイデア立案＆レシピ自動生成

また、上記に加えて他社の事例も5つピックアップしましたので、ぜひ参考にしてみてください。

1. 自動車ソフトウェア開発｜生成AIでデータ抽出作業を自動化

2. 業務課題解決AI開発｜専門知識がなくてもシステム構築を可能に

3. システム開発｜開発プロセスの作業時間を大幅短縮

4. プラットフォーム開発｜エンジニア不在でも3ヵ月で開発を実現

5. エンジニアの業務効率化｜AIペアプログラマーの導入

生成AIプラットフォーム「架空商品モール」開発事例

弊社スパイクスタジオが、2024年7月に担当したシステム開発事例です。生成AIを活用することで、ユーザーのアイデアとメーカー技術を掛け合わせ、新しい商品のアイデアを生み出す「架空商品モール」の開発支援をおこないました。

「生成AIを活用したサービスのアイデアを持っているが、高度な生成AIのノウハウがない」という課題に対し、スマホ黎明期からさまざまなインターネットサービスに携わってきた弊社熟練チームで、以下の内容を実施いたしました。

• 短納期での企画伴走～実装を実現

• プロンプトからサービスプラットフォームまでを一貫して開発

• モダンなビジュアルデザイン、優れたUI/UXの提案

• 有効性の高いプロンプトエンジニアリングによるシステム最適化

詳しい内容については、「CASE STUDY【株式会社NTT DXパートナー】生成AIプラットフォーム「架空商品モール」の開発支援」をご覧ください。

生成AIによるビジネスアイデア自動化で作業工数短縮

弊社スパイクスタジオが担当した、生成AIでビジネスアイデアを自動化した事例です。「特許文書の解読・翻訳にリソースがかかりすぎてしまう」という課題に対し、以下の工程を生成AIに置き換えることで作業工数を短縮し、解決いたしました。

• 文章の解読・要約・テキスト生成

• アイデア生成

• イメージ画像の生成

上記施策の結果、完成までに1ヵ月かかっていた成果物が、5分に短縮されています。

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生成AIによるアイデア立案＆レシピ自動生成

弊社スパイクスタジオが担当した、生成AIによるレシピのアイデア立案＆自動生成をおこなった事例です。「レシピの企画から公開までに時間がかかりすぎる」「アイデアが枯渇気味」という課題に対し、以下の工程において生成AIの活用を提案しました。

• 過去の数万件に上るレシピデータを学習

• アレルギーを持つユーザーへの代替レシピ作成

• 画像生成のシステム構築

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自動車ソフトウェア開発｜生成AIでデータ抽出作業を自動化

日立製作所がおこなった、自動車ソフトウェアの開発事例です。通常は車載カメラの映像から交通状況の把握に必要な部分だけを抽出し、ソフトウェアの開発に応用するのですが、これには膨大な時間と手間がかかっていました。

この工程に生成AIを導入してデータ抽出作業を自動化することで、開発期間短縮やコスト低減の実現を目指しています。

業務課題解決AI開発｜専門知識がなくてもシステム構築を可能に

富士通が開発したAIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」の事例です。ユーザーが業務課題について自然言語で入力すると、生成AIがその意図を汲み取り、自動で適切な数式表現に変換するシステムを開発しました。

この技術を活用すれば、専門のプログラミング知識がなくても簡単にAIシステムが構築できます。

システム開発｜開発プロセスの作業時間を大幅短縮

日本電気株式会社（NEC）はシステム開発のプロセス、特に工数がかさむ実装から単体テストの工程に生成AI「GitHub Copilot」を活用し、業務効率化を図っています。

使い方によって精度にばらつきはあるものの、局所的には効率UPにつながっているため、今後も課題を解決しつつ導入を進めていく見通しです。

プラットフォーム開発｜エンジニア不在でも3ヵ月で開発を実現

Smacie株式会社は、ITセールス特化型のダイレクトリクルーティングプラットフォーム「Smacie Platform」を運営する企業です。生成AIを活用したシステム開発を採用し、エンジニア不在の中たった3ヵ月でプラットフォーム開発を成し遂げました。

当時他社からは「開発に半年から1年はかかる」と見積もられていましたが、生成AIを活用することで開発期間を大幅に短縮しています。

エンジニアの業務効率化｜AIペアプログラマーの導入

LINEヤフー株式会社は、約7,000人の社内エンジニアに対し、AIペアプログラマーとして「GitHub Copilot for Business」を導入しました。この生成AIを活用することにより、各エンジニアにおけるコーディング業務の効率化や、品質向上に成功しています。

【課題】生成AIをシステム開発に活用する際の注意点

生成AIは業務効率向上に役立つ利便性の高い技術ですが、まだまだ課題が多いため、ソフトエンジニアの仕事がなくなるということは現状ありません。ただし、今後AIの活用に適用した形に業務が変化する可能性は大いにあるでしょう。

そこでここからは、生成AIをシステム開発に活用する際に注意すべきポイントを4つ紹介していきます。

1. 成果物の品質にばらつきがある

2. セキュリティ上の虚弱性が懸念される

3. 知財に関する課題がある

4. 知識のあるエンジニアが使いこなす必要がある

成果物の品質にばらつきがある

まず第一に、成果物の品質にばらつきがあることが挙げられます。生成AIは誤情報を正しいものとして認識する「ハルシネーション」という課題があり、成果物のソースが100％正しいとは言いきれないのが現状です。

一方で、ソースコードを生成する際には比較的エラーがなく、「指示した機能の実現」という観点においては一見問題ないように思えます。しかし、実際のシステム開発においては、異常値処理や例外処理などが求められるため、これを処理するための具体的な指示が必要です。

セキュリティ上の虚弱性が懸念される

ソースコードの自動生成時に、セキュリティ上の虚弱性が含まれてしまうのも懸念点でしょう。生成AIだけの問題ではありませんが、知識や経験が不足した開発者が担当してしまうと、虚弱性を含むソースコードが広がってしまう懸念は否めません。

虚弱性のフィルタリング機能・レビュー機能を備えたツールを活用するなど、現状ではツールと人の手でセキュリティ強化をおこなう必要があります。

知財に関する課題がある

生成AIを活用する際は、著作権やライセンス違反などの知財に関する課題もクリアにしなければなりません。たとえば、既存のコードスニペット・プログラミングパターンを参考にする過程においては、既存のソフトウェアのソースコードをそのまま転載してしまう可能性があるのです。

知識のあるエンジニアが使いこなす必要がある

先述した課題点を踏まえた上で、弊社では生成AIを「コードを書くのが得意な新人エンジニア」のように位置づけています。つまり、知識のあるエンジニアがその上司役を務め、問題が起きないように監視する体制が求められるのです。

そのため、生成AIの成果物をそのまま鵜呑みにするのではなく、常に有識者による検証・チェックをおこない、必要に応じて修正を指示することが重要になります。最終的な責任は上司である人間が負うことを前提に導入することが大切です。

生成AIを活用したシステム開発のポイント

最後に、生成AIを活用したシステム開発のポイントを紹介します。

1. 生成AIの活用目的を明確にする

2. 適切なツール選定を意識する

3. セキュリティ対策に留意する

生成AIの活用目的を明確にする

生成AIの導入前には、「必ずどんな目的で導入するのか」を明確にしましょう。

そのためには、現在の課題点を把握する必要があります。

改善したい課題点を炙り出し、生成AIを導入することで実現したい具体的な目標を定めましょう。

活用の目的と達成目標を可視化することにより、自社のニーズに合った活用方法を検討できます。

適切なツール選定を意識する

生成AIは、ツールごとに得意分野や機能が異なるのが現状です。

コーディングの自動化に特化したもの、自然言語処理が得意なものなど、さまざまな種類があります。

適切なツール選定をするためにも、先述した活用目的や課題点を明確にしておく必要があるのです。

また、自社の開発体制や予算、システムの要件なども考慮し、最もニーズに合ったものを選択することが大切になるでしょう。

セキュリティ対策に留意する

生成AIの活用時は、セキュリティの虚弱性に留意しなければなりません。

情報漏洩や不正利用などのリスクヘッジとして、万全なセキュリティ対策を施しましょう。

さらに、成果物に対しても定期的に虚弱性チェックをおこない、安全性を確保することが大切です。

生成AIを活用したシステム開発＆コンサルはスパイクスタジオまでご相談ください

生成AIは、知見のあるエンジニアが使いこなすことで精度や品質、リテラシーが保たれる技術です。

生成AIをシステム開発に導入することにより、コスト削減や人材不足解消などのメリットがある一方で、課題点をカバーするような活用法が求められます。

AIの黎明期から実績を重ねてきた弊社スパイクスタジオでは、生成AIのポテンシャルを最大限に活かし、貴社のさまざまな課題を解決するお手伝いが可能です。

さまざまなインターネットサービスを開発してきた弊社の熟練チームが、貴社のニーズに最適なサービスを提供いたします。ぜひ一度ご相談ください。