【生成AI導入】システム開発を加速!メリットと企業事例を紹介


ナンバーワンソリューションズの堂本です。今回は、システム開発業務における生成AIの活用事例を紹介していきます。

追いついていますか?加速するビジネスとシステム開発の未来

市場の変化は激しさを増し、競争は激化する一方。

そんな中、企業は絶えず新しいビジネスチャンスを模索し、迅速な対応を迫られています。しかし、現状のシステム開発体制では、そのスピード感に追いつけず、機会を逃してしまうケースも少なくありません。

開発期間の長期化、コストの増大、人材不足…これらの課題は、多くの企業が頭を悩ませているのではないでしょうか?

そこで今、注目を集めているのが「生成AI」です。これまでとは全く異なるアプローチでシステム開発に革命をもたらす、まさに「ゲームチェンジャー」と言えるでしょう。

この先を読み進めることで、生成AIがもたらすシステム開発の進化、そして、それがもたらす未来への可能性について、理解を深めていただけるはずです。

動画で解説

1. 生成AIとは?:もはや「夢物語」ではない、ビジネス変革の起爆剤

1. 生成AIとは?:もはや「夢物語」ではない、ビジネス変革の起爆剤

「生成AI」– 近年、ビジネスの世界で頻繁に耳にするようになったこの言葉。しかし、その具体的なイメージを描けている方は、まだ少ないのではないでしょうか?

従来のAIとの違いとは?「創り出す」AIの登場

従来のAIは、主に既存のデータ分析や予測に活用されてきました。例えば、顧客の購買履歴から未来の購買行動を予測したり、膨大なデータの中から特定のパターンを見つけ出したりするといった用途です。

一方、生成AIは、その名の通り「新しいものを創り出す」AIです。大量のデータ(テキスト、コード、画像、音声など)を学習し、そのデータの特徴やパターンに基づいて、人間のようにコンテンツを生成することができます。

文章作成、画像生成、コーディング… あらゆる分野で活躍

想像してみてください。指示を出すだけで、まるで人間のクリエイターが作ったかのような精巧な文章、画像、音楽、さらにはプログラムコードまで生成してくれるのです。

これは、もはやSFの世界の話ではありません。

生成AIは、マーケティング資料の作成、ウェブサイトのデザイン、ソフトウェア開発など、ビジネスの様々なシーンでその力を発揮し始めています。そして、その可能性は日を追うごとに広がり続けています。

2. システム開発における生成AI活用のメリット:時間短縮、コスト削減、人材不足解消

2. システム開発における生成AI活用のメリット:時間短縮、コスト削減、人材不足解消

これまで、システム開発は、高度な専門知識と技術、そして多くの時間とコストを必要とする業務でした。しかし、生成AIは、そんなシステム開発の常識を覆し、企業に大きなメリットをもたらす可能性を秘めています。

開発期間の大幅な短縮

生成AIは、コーディング、テスト、ドキュメント作成など、多くの開発タスクを自動化または半自動化することで、従来に比べて開発期間を大幅に短縮することができます。

例えば、必要なコードをAIが自動生成することで、開発者はより高度な設計や機能実装に集中できるようになり、開発期間の短縮に繋がります。

開発コストの抑制

開発期間の短縮は、そのままコスト削減に繋がります。人件費の削減はもちろんのこと、開発期間の短縮によって、開発に伴う間接的なコストも抑制することができます。

人材不足の解消

IT人材不足が叫ばれる中、生成AIは、企業にとっての強力な解決策となりえます。生成AIは、一部の開発タスクを自動化することで、開発者不足を補い、限られたリソースでより多くのプロジェクトを効率的に進めることを可能にします。

ヒューマンエラーの低減

生成AIは、人間のようなミスを起こさないため、システムの品質向上と、手戻り作業の削減に貢献します。特に、単純作業や繰り返し作業においては、ヒューマンエラーのリスクを大幅に低減することができます。

新規アイデアの創出

生成AIは、過去のデータ分析から、人間では思いつかないような斬新なアイデアやソリューションを提案してくれる可能性も秘めています。これは、これまで以上に革新的で競争力のあるシステム開発を実現する可能性を示唆しています。

3. 生成AIシステム開発の導入事例:先進企業が実践する、未来への布石

3. 生成AIシステム開発の導入事例:先進企業が実践する、未来への布石

具体的なイメージを掴んでいただくために、実際に生成AIを活用したシステム開発で成功を収めている企業の事例をご紹介しましょう。

事例1:NTTデータ – 開発工数7割減! 国内最大手企業の挑戦

通信事業の巨人・NTTグループの中核企業であるNTTデータは、法人向けシステム構築に生成AIを本格導入することを発表しました。生成AIを用いたシステム開発手法やツールの整備を進め、2024年度から国内外の開発部門に展開していく計画です。

既に実証実験では、開発工数を7割削減するという驚異的な成果を上げており、今後の展開が大いに期待されています。

(参考: https://www.nttdata.com/jp/ja/)

事例2:日立製作所 – 自動運転技術開発を加速! 生成AIでデータ分析を効率化

日立製作所は、自動運転技術の開発に生成AIを活用しています。

車載カメラの映像から交通状況を分析するシステムにおいて、従来は膨大な時間と手間がかかっていたデータ抽出作業を、生成AIによって自動化することに成功しました。

これにより、開発期間の短縮やコスト低減を実現し、2024年9月までの実用化を目指しています。

(参考: https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/11/1121.html)

事例3:アクセンチュア – グローバル規模で生成AIシステム開発を支援

アクセンチュアは、Google Cloudと協業し、生成AIのビジネス活用を支援する専門チームを設立しました。

今後3年間でAI分野に30億ドルを投資し、生成AIを活用したシステム開発サービスを世界中の企業に提供していく予定です。

事例4:富士通 – 専門知識不要でAIシステム開発を実現

富士通は、AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」上で、業務課題を解決するシステムを開発しました。

このプラットフォームでは、自然言語で指示を出すだけで、AIがシステムを自動生成するため、専門的なプログラミング知識がなくてもAIシステムを構築することが可能です。

事例5:LINEヤフー – 7,000人のエンジニアがAIペアプログラマーを活用

LINEヤフーは、約7,000人のエンジニアを対象に、AIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」を導入しました。

GitHub Copilotは、AIがコーディングを支援してくれるツールであり、コーディング作業の効率化、品質向上、学習促進などに効果を発揮しています。

事例6:NEC – システム開発プロセスに生成AIを導入し、業務効率化を推進

NECは、システム開発プロセスにGitHub Copilotを導入し、開発効率の向上に取り組んでいます。

特に、工数の多い実装から単体テストの工程において、GitHub Copilotを活用することで、作業時間の大幅な短縮に成功しています。

事例7:Smacie株式会社 – エンジニア不在でも3ヶ月でプラットフォーム開発を実現

ITセールス特化型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Smacie株式会社は、社内にエンジニアがいない状態から、生成AIを活用したシステム開発によって、わずか3ヶ月でプラットフォームを開発しました。

他社では開発に半年から1年かかると見積もられた中、生成AIの活用によって開発スピードを大幅に向上させたことが、成功の大きな要因となっています。

これらの事例は、生成AIがもはや一部の先進的な企業だけの技術ではなく、あらゆる業界・規模の企業にとって、今まさに導入を検討すべき重要なテクノロジーであることを示しています。

4. 生成AIシステム開発を成功させるために:押さえておきたい3つのポイント

4. 生成AIシステム開発を成功させるために:押さえておきたい3つのポイント

生成AIは、システム開発に革命をもたらす可能性を秘めた技術ですが、導入すれば必ず成功するわけではありません。

生成AIシステム開発を成功に導くためには、以下の3つのポイントを意識することが重要です。

1. 明確な目的と戦略: 何を実現するために生成AIを活用するのか?

生成AIを導入する前に、まず「何のために生成AIを活用するのか?」という目的を明確化することが重要です。

開発期間の短縮、コスト削減、人材不足の解消、新規アイデアの創出など、生成AIで実現したいことを明確化し、具体的な目標を設定しましょう。

その上で、どのように生成AIを活用していくのか、具体的な戦略を策定する必要があります。闇雲に導入するのではなく、自社の課題やニーズに合った活用方法を検討することが重要です。

2. 適切なツール選定: 生成AIは「万能」ではない

生成AIツールは数多く存在し、それぞれ得意とする分野や機能が異なります。自社の開発体制やシステム要件、予算などを考慮し、最適なツールを選定することが重要です。

例えば、コーディングの自動化に特化したツール、テスト工程を効率化するツール、自然言語処理を得意とするツールなど、様々な種類があります。それぞれのツールの特徴を理解し、自社の課題解決に最適なものを選ぶようにしましょう。

3. セキュリティ対策: 情報漏洩や不正利用のリスク管理

生成AIの利用においては、情報漏洩や不正利用のリスク対策も欠かせません。機密情報や個人情報など、取り扱いに注意が必要なデータは、適切なセキュリティ対策を施した上で利用する必要があります。

また、生成AIが出力したコードやコンテンツに、セキュリティ上の脆弱性がないか、定期的にチェックする体制を整えておくことも重要です。

これらのポイントを意識することで、生成AIシステム開発のリスクを最小限に抑え、最大限の効果を引き出すことができるでしょう。

5. まとめ:生成AIは、企業の未来を創造する「鍵」となる

ここまで、生成AIの基本から、システム開発におけるメリット、導入事例、そして成功のためのポイントまで解説してきました。

生成AIは「対岸の火事」ではない

もはや生成AIは、一部の先進的な企業だけが利用するものではありません。
あらゆる業界、あらゆる規模の企業にとって、今まさに導入を検討すべき重要なテクノロジーと言えるでしょう。

生成AIは、システム開発のあり方を根底から覆し、企業の競争力を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。

変化を恐れず、未来を掴むために

変化の激しい時代を生き抜くために、私たちに必要なのは、新しい技術を恐れずに受け入れ、積極的に活用していくという姿勢です。

生成AIという強力な武器を手に、企業は、より迅速に、より効率的に、より革新的なシステム開発を実現し、未来を切り拓いていくことができるでしょう。

今こそ、生成AIの導入を検討し、その恩恵を最大限に享受してみてはいかがでしょうか。