生成AI活用事例｜システム開発での革新と可能性
- 株式会社MKCソリューション
- 1月24日
- 読了時間: 18分
生成AIは、システム開発の現場でもはや特別な存在ではなくなりつつあります。ただ、「生成AIを使うと開発はどう変わるのか」「どんな業種で、どのレベルまで実務に使えるのか」「導入を失敗しないためのポイントは何か」といった疑問を持つ人も少なくありません。この記事では、生成AIの基本からシステム開発での活用事例、導入時の注意点、最新ツールの動向までを整理し、エンジニアやIT担当者が実務で活かせる視点で解説します。
1. 生成AIとは何か
1.1 生成AIの基本的な仕組みと特徴
生成AIは、画像・文章・プログラムコード・音声などを 「入力に応じて新しく作り出す」ことを得意とするAI です。統計的なパターンを学習し、そのパターンに基づいて「ありそうな続き」や「条件に適した出力」を生成します。
代表的な仕組みとして、大規模なデータを使って事前学習した「生成モデル」があります。テキストなら大規模言語モデル（Large Language Model）、画像なら拡散モデルなどがよく知られています。これらのモデルは、膨大なデータから共通するルールや傾向を抽出し、人間が一から考えるよりもはるかに速く、自然な文章やデザイン、コードを生み出します。
特徴としては次のような点が挙げられます。
自然言語で指示できる
学習データに基づいて柔軟に出力を変えられる
繰り返し利用することで、プロトタイピングの速度を大きく高められる
一方で、生成結果が常に正しいとは限らず、事実誤認やバイアスを含む可能性もあります。そのため、 生成AIは「提案や下書きの作成に非常に強いが、人間による検証が前提のツール」 として位置付けると、安全に活用しやすくなります。
1.2 従来のAIとの違いと革新性
従来のAIは、分類・予測・最適化など「与えられた選択肢の中から最適なものを選ぶ」用途が中心でした。例えば、スパムメール判定や需要予測、レコメンドなどです。これらは、入力に対して「ラベル」や「数値」「ランキング」を出力するタスクでした。
一方で生成AIは、「テキストの続きを書く」「新しい画像を描く」「未経験のコードパターンを提案する」といった クリエイティブな出力を自律的に生み出す点 が大きく異なります。その結果、次のような革新が生まれています。
ドキュメントや仕様書のドラフトを短時間で生成できる
UI案やデザイン案を複数パターン、瞬時に出せる
コードの雛形やテストケースを半自動で作れる
こうした変化により、エンジニアは「0→1のたたき台作成」をAIに任せ、人間は要件の整理や品質の確認、ビジネス価値の判断といったより本質的な部分に時間を使えるようになりつつあります。従来型AIが主に「裏方の最適化役」だったのに対して、生成AIは 開発プロセスの最前線に入り込む存在 になっていると言えるでしょう。
2. 生成AIのシステム開発への活用
2.1 生成AIを用いたシステム開発の流れ
生成AIをシステム開発に取り入れるときの流れは、通常の開発プロセスに「AI活用のポイント」を差し込むイメージで考えると整理しやすくなります。典型的には次のようなステップです。
課題・目的の整理 どの工程を効率化したいのか、あるいは新しい価値を作りたいのかを明確にします。要件定義のドキュメント生成なのか、コード生成なのか、問い合わせ対応の自動化なのかなど、狙いを具体化します。
ユースケース設計 生成AIをどこで、誰が、どのように使うかを定めます。社内ツールとしてエンジニアが使うのか、エンドユーザー向けサービスの一部に組み込むのかで、必要な仕組みやガイドラインが変わります。
モデル・サービスの選定 自前でモデルを構築するのか、クラウドのAPIを利用するのかを決めます。情報漏えいリスクやコスト、応答速度、カスタマイズ性などを比較し、自社の要件に合う選択肢を探ります。
プロンプト設計とガードレール設計 生成AIの実力を引き出すには、入力となる指示文（プロンプト）の設計が重要です。併せて、不適切な出力や誤情報を防ぐための制約条件やフィルタリングルールも設計します。
システムへの組み込み API連携やSDKの導入を通じて、既存システムや新規アプリケーションに生成AIを統合します。ログ取得や監査用の仕組みもこの段階で整えます。
テストとフィードバックサイクル 生成結果の品質を検証し、ユーザーのフィードバックを収集します。その内容をもとに、プロンプトやモデル設定、UIを改善し続けます。
この流れの中で、 特に重要になるのが「ユースケース設計」と「プロンプト設計」 です。同じモデルを使っていても、この2つの設計次第で成果が大きく変わります。
2.2 生成AIがシステム開発に与えるメリット
生成AIがシステム開発にもたらすメリットは多岐にわたりますが、現場で実感しやすいのは次のようなポイントです。
開発スピードの向上 要件定義書のドラフト、API仕様の雛形、テーブル設計の案、サンプルコードなどを短時間で生成できるため、初期段階の立ち上がりが速くなります。手戻りも減らしやすくなり、全体のリードタイム短縮につながります。
テスト・レビューの効率化 単体テストのテストケースや、境界値を意識したパターン生成など、テスト設計の補助に生成AIを活かせます。コードレビューでも、静的解析ツールでは拾いきれない改善案を提案させることで、開発者の気づきを増やせます。
ドキュメント整備の省力化 仕様変更にあわせたドキュメント更新、コードコメントの生成、READMEの整備など、後回しになりがちな作業をAIで効率化できます。 ドキュメントの質と量を保ちやすくなることは、長期的なシステム保守性の向上にも直結します。
非エンジニアとのコミュニケーション支援 ビジネス側の要望を技術仕様に落とし込む際に、生成AIに要約や言い換えをさせることで、専門外のメンバーにも伝わりやすい説明資料を作りやすくなります。
これらにより、エンジニアは単純作業やルーチンワークから解放されやすくなり、仕様の妥当性検討やサービス体験の設計など、より価値の高い部分に時間を使いやすくなります。
2.3 生成AI活用の課題と対策
一方で、生成AIには特有の課題もあります。主なものと、その対策を整理します。
1. 出力内容の正確性・信頼性
生成AIはもっともらしい嘘をつくことがあります。コードや仕様の誤りがそのまま本番環境に入り込むと、大きなトラブルにつながります。対策としては、生成結果は必ず人間がレビューすること、クリティカルな処理には別途テスト・検証プロセスを設けること、生成AIに「根拠の提示」や「前提条件の明示」を求めることなど、運用ルールの徹底が欠かせません。
2. セキュリティ・機密情報の取り扱い
外部クラウドの生成AIサービスに、ソースコードや顧客情報などの機密データをそのまま送ると、情報漏えいリスクが生じます。この点では、機密情報を含むデータを匿名化・マスキングして利用する、機密性の高い用途にはオンプレミス／閉域網のモデルを検討する、利用サービスのデータ利用方針を確認し社内ガイドラインを整える、といった対策が有効です。
3. 法務・コンプライアンス
学習データの著作権や生成物の権利関係など、法的な論点もまだ発展途上です。特に外部提供するサービスに生成AIを組み込む場合は、注意が必要になります。この点では、 契約や利用規約、プライバシーポリシーなど に生成AI 利用に関する条項を明記し、ユーザーへの説明責任を果たしておくこと が重要です。
4. スキルギャップと教育
プロンプト設計やAI前提のアーキテクチャ設計には、新しいスキルが求められます。現場メンバーの習熟度によって成果が大きく変わるため、勉強会やナレッジ共有の仕組みづくりも欠かせません。
こうした課題をあらかじめ認識し、技術面と運用面の両方から対策を講じることが、生成AI活用の安定運用につながります。
3. 業種別に見る生成AIの活用事例
3.1 教育系システムにおける生成AI利用例
教育分野では、生成AIの導入が進みやすい条件がそろっています。教材コンテンツの作成や、生徒ごとの学習履歴に応じた個別最適化がしやすいためです。
代表的な利用例としては次のようなものがあります。
学習者ごとの理解度に合わせた問題生成 解けた問題・間違えた問題の履歴に応じて、類題やレベル調整された問題を自動生成します。これにより、画一的な教材ではなく、学習者ごとの「ちょうどよい負荷」の問題を提供しやすくなります。
解説・ヒントの自動生成 正答だけでなく、誤答例に応じたフィードバックや、段階的なヒントを生成AIで用意できます。 教師や講師が作るには時間がかかる丁寧な解説を、一定の品質で大量に用意できる点 が大きな強みです。
レポート添削やフィードバック支援 文章力や論理構成をチェックし、改善点をコメントとして返す支援ツールとしても活用されています。最終的な評価は人間が行う前提でも、初期のフィードバックをAIに任せることで、教員の負担を軽減できます。
カリキュラム作成支援 学習目標や受講者のレベルに応じて、授業案やシラバス案をAIが提案し、それを教員が最終調整するといった使い方も増えています。
これらの活用を進める際には、「AI主導」になりすぎず、教育現場の知見を踏まえて人間側がガイドラインを設けることが、学習の質を守るうえで重要です。
3.2 スマホ向けアプリ開発での生成AI活用
スマホアプリ開発の現場でも、生成AIはさまざまな場面で利用され始めています。特に、開発スピードやユーザー体験向上につながるポイントが多く、恩恵を感じやすい領域です。
具体的な活用シーンとしては次のようなものがあります。
画面デザイン案・UIコピーの生成
コードスニペットとテンプレート作成
ナビゲーションやレコメンド機能の高度化
ローカライズ・多言語対応
このような活用をする際には、生成コードや生成テキストをそのまま本番に使うのではなく、プロジェクトのコーディング規約やブランドトーンに合うようにレビュー・修正するプロセス を組み込むことが欠かせません。
3.3 大手企業への生成AI導入事例
大手企業では、生成AIを単発のツール利用ではなく、「社内のデジタル変革」を進める一要素として位置づける動きが目立ちます。主な方向性として、次のような事例が見られます。
社内ナレッジ検索・Q&Aボット
ソースコードベースの検索・リファクタリング支援
顧客対応・カスタマーサポートの高度化
企画書・レポートのドラフト作成
これらのケースでは、情報漏えい防止のために社内専用環境を用意したり、利用ログの監査機能を持たせたりと、ガバナンス面の配慮が共通しています。大規模組織ほど、技術的な導入だけでなく、ルール整備や研修施策とセットで進めている点が特徴的です。
4. 生成AI導入を成功させるためのポイント
4.1 導入目的の明確化と適切なAI選定
生成AI導入を成功させるために、最初に押さえておくべきなのは 「**目的ありき」で導入を考えること です。話題だから導入する、という姿勢だと現場の負担ばかり増え、思ったような効果が得られません。
具体的には、次の3つの観点で目的を整理するとイメージしやすくなります。
コスト削減・生産性向上
サービス価値の向上
ナレッジの見える化・共有
コスト削減であればドキュメント作成時間の削減やテストケース作成工数の減少、問い合わせ対応の自動化といった指標が考えられます。サービス価値の向上を狙うなら、ユーザーごとにパーソナライズされた体験や、より高度な検索・レコメンド機能など、「生成AIがなければ難しい価値」を明確にすることが肝心です。
ナレッジ共有の観点では、属人化したノウハウをAIに反映させ、誰でもアクセスできる形にすることで、組織の学習スピードを高める狙いを持てます。
目的が定まったら、それに合うAIの選定に移ります。
選定時に見るべきポイントとしては、精度と応答速度、対応可能な言語・形式（テキスト、コード、画像など）、カスタマイズ性（自社データでの追加学習やチューニングの可否）、セキュリティ・コンプライアンス要件への適合、課金体系と利用量増加時のコスト構造などが挙げられます。とくに、機密情報を扱うシステム開発では、クラウド型のAPIか、自社環境に構築できるモデルかで、リスクとコストのバランスが変わります。
4.2 開発プロセスとシステムの改善策
生成AIを導入した直後は、効果が読み切れないことも多くあります。そのため、「一度作って終わり」ではなく、開発プロセスとシステムを継続的に見直す前提で設計しておくことが重要です。
具体的な改善策として、次のようなポイントが考えられます。
小さく始めて効果検証する
フィードバックループの設計
ログと監査の仕組み
開発プロセスとの整合性
社内教育・ガイドライン策定
こうした改善策を通じて、「単なる便利ツール」としてではなく、開発文化の一部として生成AIを取り込んでいくことが、長期的な成功につながります。
5. 生成AI活用における最新ツールと技術
5.1 生成AIに役立つツールの紹介
生成AIのエコシステムは非常に速いスピードで進化していますが、システム開発の現場でよく活用されているツール群の方向性はある程度整理できます。ここでは種類別に見ていきます。
コード生成・補完ツール IDEやエディタと連携し、リアルタイムでコード提案や補完を行うツールが多くのエンジニアに利用されています。既存コードのパターンから続きを推測するものや、自然言語のコメントからコードを生成するものなど、機能はさまざまです。これにより、定型的な処理の実装時間を短縮できるほか、「この処理を別の書き方で」といった代替案を簡単に試せます。
チャットベースの開発支援ツール 質問形式で設計方針やフレームワークの使い方を相談したり、サンプルコードを生成してもらったりできるツールです。特定のプログラミング言語やクラウドサービスに特化したものもあります。 調べ物にかかる時間を短縮し、学習と開発を同時進行で進めやすくなる点 がメリットです。
ドキュメント・ナレッジ管理ツール 社内の仕様書や設計書、議事録などをインデックス化し、自然言語検索や要約、比較などを行えるようにするツールも増えています。過去の類似案件の情報をすばやく引き出せるため、要件定義や設計フェーズでの再利用性が高まります。
ワークフロー自動化ツール チャットツールやチケット管理システムと連携し、問い合わせ内容からチケットを自動生成したり、進捗状況を要約してレポート化したりするツールも登場しています。生成AIをバックエンドに組み込み、業務フローをつなぐことで、現場のオペレーションを滑らかにします。
ツール選定では、チームの開発スタイルや既存環境との相性が重要です。いきなり多機能なツールを導入するよりも、まずは日常的な作業時間が多い部分にフォーカスして、1〜2種類から試していくアプローチが現実的です。
5.2 最新技術と開発コストの最適化
生成AIまわりの技術トレンドは次々に更新されていますが、開発コスト最適化の観点で押さえておきたいポイントがあります。
モデルの軽量化とオンデバイス化 モバイル端末やエッジ環境で動作可能な軽量モデルの開発が進んでいます。これにより、クラウドとの通信回数を減らし、レイテンシ低減や通信コスト削減を図ることができます。特に、オフライン環境でもある程度のAI機能を利用したいアプリケーションでは、有力な選択肢になります。
専用チップ・ハードウェアの活用 GPUだけでなく、AI処理に特化したアクセラレータやクラウドベンダー独自のチップなど、推論コストを下げるためのハードウェアが広がっています。大量のリクエストを処理するサービスでは、インフラ設計がコストに直結するため、この領域の検討が欠かせません。
モデルのカスタマイズ技術 大規模モデルを一から学習させるのではなく、既存モデルに対して追加学習やパラメータ効率の高いチューニングを行う技術が普及しています。これにより、自社ドメインに特化した精度向上を、比較的低コストで実現しやすくなっています。 汎用モデル＋自社データによるチューニングという組み合わせは、多くの企業にとって現実的な選択肢 になりつつあります。
キャッシュ・バッチ処理によるコスト削減 毎回同じような問合せに対して生成AIを呼び出すと、API利用料がかさみます。よく利用される質問やパターンは結果をキャッシュする、夜間にまとめてレポートを生成するなど、バッチ処理と組み合わせる工夫でコストを抑えられます。
見積もりとモニタリング 想定されるリクエスト量を事前に試算し、実運用ではモニタリングを行うことで、予想外のコスト増を防ぎます。アラート設定やダッシュボード整備を通じて、利用状況を可視化しておくと安心です。
技術選定とコスト最適化は表裏一体です。短期的な開発スピードだけでなく、運用フェーズも見据えて設計しておくことで、長期的に無理のない生成AI活用が可能になります。
6. 株式会社MKCソリューションのサービスでエンジニアをサポート
6.1 幅広い案件でスキルを活かせる環境
生成AIやクラウド、モバイルアプリなど、システム開発の領域は広がり続けています。その中で、自分のスキルや志向に合った案件を選びながら経験を積んでいくことが、エンジニアのキャリア形成にとって重要です。
株式会社MKCソリューションは、ITフリーランスエンジニアと企業を結ぶマッチングプラットフォームを提供しており、教育系システム開発やスマホ向けナビアプリ開発、大手企業向けAWS環境構築、大手ECサイトのフロントエンド開発など、 幅広い分野の案件を扱っていることが特徴 です。
このような多様な案件を通じて、次のようなキャリアパスを描きやすくなります。
既存スキルを活かしつつ、生成AIやクラウドなど新しい技術にも触れたい
フロントエンド／バックエンド／インフラなど、複数のレイヤーを経験したい
特定業界（教育、ECなど）に特化してノウハウを深めたい
エンジニアの経験や得意分野に応じて、条件や技術スタック、業務内容を考慮した提案を行っているため、「何となく案件を選ぶ」のではなく、長期的な視点でプロジェクトを選びやすい環境が整えられています。
6.2 契約とフォローで安心の働き方
フリーランスとして活動するうえで、多くのエンジニアが不安を感じやすいのが、契約面や就業後のフォロー体制です。条件交渉やトラブル時の対応をすべて一人で行うのは、時間的にも心理的にも負担になります。
株式会社MKCソリューションでは、案件の紹介から契約、稼働開始後のフォローまでを一貫してサポートしています。契約条件についても、エンジニアの希望や市場相場を踏まえたうえで調整を行い、納得できる形での参画を目指しています。
また、就業後に発生しがちな問題や不安についても、専属の担当者が相談に乗る体制をとっており、 技術面だけでなく働き方の面でも安心してプロジェクトに集中できること を重視しています。トラブル発生時の迅速な対応や、次の案件へのスムーズな移行など、フリーランスならではの課題にも配慮したサポートが特徴です。
6.3 ITフリーランスエンジニアに最適な条件とサポート
ITフリーランスエンジニアにとって、案件内容や単価だけでなく、「自分の価値観やライフスタイルに合っているかどうか」も重要な判断軸になります。株式会社MKCソリューションは、スキルセットだけでなく、人柄や価値観も踏まえたマッチングを重視しており、それぞれのエンジニアにとって無理のない働き方を一緒に考えていくスタンスを取っています。
具体的には、次のような要素を丁寧にヒアリングしたうえで、案件提案を行っています。
希望する働き方（リモート／出社、勤務時間帯など）
キャリアの方向性（技術を深める／マネジメントに挑戦する など）
学びたい技術領域（生成AI、クラウド、モバイル、フロントエンドなど）
登録やサービスの利用は無料で、実務経験1年以上を対象としたポテンシャル採用的な案件も用意されているため、経験が比較的浅いエンジニアでも、段階的にスキルを伸ばしやすい環境です。
また、5期目で一定の売上規模と社員数を持つ企業として、グループ会社とともに事業を展開しているため、安定した運営基盤のもとでサービスが提供されています。 フリーランスとしての「挑戦」と「安心」の両立を目指したいエンジニアにとって、検討しやすい選択肢の一つ となるでしょう。
7. 生成AIとシステム開発で未来の可能性を検討しよう
生成AIは、システム開発のあり方を大きく変えつつあります。ドキュメントやコードの生成、テストやレビューの効率化、ユーザー体験のパーソナライズなど、既に実務レベルで活用できる領域は多岐にわたります。その一方で、正確性の確保やセキュリティ、法務面の配慮など、新たな課題も生まれています。
大切なのは、生成AIを「人間の代わり」ではなく、「人間の能力を引き出すパートナー」として位置づけることです。 目的を明確にし、小さく試し、フィードバックを通じて改善を重ねていくことで、自社の開発プロセスやサービスに適した形での活用が見えてきます。
そして、その変化の中で、エンジニア一人ひとりの役割やキャリアの選択肢も広がっています。生成AIと共存する開発スタイルを学びながら、自分の得意分野を伸ばしていくことが、これからの時代のエンジニアに求められる姿です。システム開発における生成AIの活用可能性と、自身のキャリアの方向性を重ね合わせながら、次の一歩を検討していきましょう。
ITフリーランスの契約からサポートまでお任せください
株式会社MKCソリューションは、幅広い案件と万全のサポート体制で、ITフリーランスエンジニアのキャリアを後押しします。契約から就業後まで、安心してお任せいただける環境を提供します。
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