【2025】AI活用システム開発を最適化！事例・開発コストと業務効率最適化のコツ・おすすめツール

昨今、生成AIを活用したシステム開発に注目が集まる中で「どのようなプロセスで進めればいいのか分からない」「開発にどのくらいの費用がかかるの？」といった疑問を持つ方もいるでしょう。

そこで本記事では、生成AIシステム開発の基本知識から具体的なステップ、業界別の導入事例、開発コストを抑えるポイントや効率化におすすめのツールまで詳しく解説します。AIを活用したシステム開発に取り組もうと考えている企業は、ぜひ最後までご覧ください。

生成AIを用いたシステム開発が注目される理由

生成AIを用いたシステム開発はこれからも活用する企業が多くなると予想されており、株式会社日本総合研究所の「生成AIを活用したシステム開発の現状と展望」によると、2028年には75%の企業のソフトウェアエンジニアがAIによる開発支援ツールを活用すると言われています。

出典：株式会社日本総合研究所｜生成AIを活用したシステム開発の現状と展望

また、このレポートによると生成AIを用いたシステム開発が注目される背景には、開発コストの削減や生産性の向上だけでなく、人材不足の解消や新たなサービス創出の加速といった様々なメリットがあることが示されています。

生成AIを活用したシステム開発とは？

生成AIを活用したシステム開発とは、ChatGPTやGitHub Copilotなどの生成系AIツールをソフトウェア開発プロセスに取り入れ、コードの自動生成やドキュメント作成、テストケースの生成、要件定義の補助などを行う開発手法を指します。

従来は人間が手作業で行っていた工程の一部をAIが支援・自動化することで、開発スピードの向上やコスト削減、品質向上を実現できる点が特徴です。また、非エンジニアでもプロトタイプの作成が可能になるなど、開発のハードルを下げる効果も期待されています。

システム開発に生成AIを活用する3つのメリット

近年、生成AIを活用したシステム開発が注目を集めている理由は、主に以下3つのメリットがあるためです。

• 開発効率の大幅な向上
• 人材不足への対応
• 競争力の強化とイノベーションの促進

今後も生成AIを活用したシステム開発を実施する企業が増えることにより、市場全体での開発スピードの加速と高品質なサービス提供が進むでしょう。一方で、生成AIをシステム開発に活用するには、対応するスキルやノウハウを持つ人材の育成が重要になります。企業にとっては、生成AI技術をいかに効果的に取り入れ、自社の競争力を高めていくかが今後の課題と言えます。

以下の記事では、AIについて、導入事例について紹介していますのであわせてご覧ください。

AIとは？基本的な作り方と導入事例も紹介

生成AIを用いたシステム開発の3ステップ

生成AIを用いたシステム開発は大きく分けて3つのステップで分類されます。

1. システム開発を実施する目的の明確化
2. AIの選定と導入方法の決定
3. システム開発の着手

①システム開発を実施する目的の明確化

システム開発おける最初のステップは、目的を明確に設定することです。業務プロセスを可視化して効率化したい部分を特定し、KPIを定義します。例えば「業務日報作成の自動化」や「遅延バグ検出の強化」といった具体的課題を洗い出し、投入可能なデータや期待する成果を整理します。

目的が曖昧だとシステム開発をする過程で方向性がぶれてしまい、要件定義や機能設計にズレが生じやすくなります。その結果、開発したシステムが現場のニーズに合わず、使われないまま終わってしまうということも。だからこそ、初期段階で「なぜこのシステムが必要なのか」「何を解決したいのか」を明確にし、全員で共通認識を持つこと重要なのです。

②AIの選定と導入方法の決定

次に、目的に合った生成AIと導入方法を選定します。業務の課題と開発するシステムに応じて、テキスト生成か画像生成か、あるいはカスタムLLMか既存サービスかを決めます。

例えば、

• ナレッジ検索は「ChatGPT」
• コーディング支援は「GitHub Copilot」
• 画像生成は「Napkin AI」

並行して、AI開発パートナーの選定も重要です。過去の実績や専門知識を持つベンダーを複数検討し、コスト・サポート体制を比較します。内部開発にするかアウトソースにするか、クラウド利用かオンプレミスかも、この段階で判断しておきましょう。

③システム開発の着手

目的と環境が整ったら、実際のシステム開発に着手します。この段階では、アジャイル開発手法で段階的に進め、小さく試して改善することがおすすめ。ちなみに、アジャイル手法とは、システムやソフトウェアの開発において、小さな単位で素早く開発・改善を繰り返す進め方です。

たとえばPoCでプロトタイプを作成、ユーザーテストを行い、フィードバックを反映しながら機能を拡張します。データ準備やモデル調整、UI/UX設計などを並行して行い、AIモデルを実業務に組み込みます。外部ベンダーと協力して進める場合は進捗を可視化し、課題があればすぐに対応できる体制を整えましょう。

フレームワークとツールの活用で悩んだら開発規模で検討

システム開発は、フレームワークとノーコード/ローコードツールの選択があります。どちらを使用するべきか迷う方もいるかと思いますので、以下表をチェックしてみてください。

開発規模・要件・チームのスキルによって選ぶべきであり、一般的にはプロトタイピングや小規模案件であればツールを、専門性の高い大規模案件ではフレームワークを選択するとよいでしょう。いずれの場合も、ツール・フレームワークの特性を十理解することで開発効率・品質を高めることができます。

生成AIを用いたシステム開発の企業事例

ここでは、実際に生成AIを用いたシステム開発の企業事例を紹介します。紹介する企業は以下3社です。

1. NTTデータ
2. 日立製作所
3. アクセンチュア

①NTTデータ

NTTデータは、2019年という比較的早い段階からシステム開発に生成AIの活用をはじめ、グローバル展開の一環として「Global Generative AI LAB」という専門組織を設立しました。この組織では、生成AIをシステム開発のあらゆる工程に適用しています。

成果としては、従来手作業で行っていたコーディングやテストフェーズを自動化し、製造工程の作業を約70％効率化、結果として生産性を3倍に高めたと報告されています。また、特徴的な取り組みとして、古いシステム言語であるCOBOLを対象にしたリバースエンジニアリングにも生成AIを活用。既存システムから設計書を自動で再構築する試みを進めており、レガシー資産のモダナイズにも貢献しています。

②日立製作所

日立製作所では、誰でも扱いやすい形で生成AIを活用できるように、独自の開発フレームワーク「Hitachi GenAI System Development Framework」を構築。この仕組みは、専門的なAIの知識を持たない一般エンジニアでも、設計やテスト、コーディングといった開発工程でAIの力を活用できるよう設計されています。

開発効率化の取り組みとして、2023年にはGitHub Copilotの社内試験運用をスタート。既存の開発環境やツールと組み合わせることで、AIによるコーディング支援を実現しています。そして2024年4月には「生成AI実務者コミュニティ」を社内に立ち上げ、開発現場で得られたノウハウや知見を共有する体制も整えています。

③アクセンチュア

アクセンチュアでは、生成AIを「人の代替」ではなく「パートナー」として位置づけ、社内業務に広くAIを導入する「Peer Worker Platform」を展開しています。これは、社員が本来行っていた会議の議事録作成、データの整理、情報収集などの定型業務をAIが担うという仕組みです。

AIはただのツールではなく、「同僚」のような存在として、実際に提案書の作成や新規プロジェクトの組織構成の検討などでも活用されています。アクセンチュアは実例を通じて、社内外に生成AIの有用性を証明しており、他企業への導入支援にもつなげています。

生成AIを用いたシステム開発に役立つおすすめツール

生成AIを用いたシステム開発において役立つツールを3つ紹介します。

1. Azure Machine Learning Studio
2. DataRobot
3. Neural Network Console

①Azure Machine Learning Studio

出典：Microsoft

Azure Machine Learning Studioは、Microsoftが提供するクラウドベースの機械学習統合開発環境であり、データの前処理、モデルの構築・トレーニング、評価、デプロイまでの一連のプロセスをGUI上で直感的に操作できます。

AutoML機能を活用することで、最適なアルゴリズムやパラメータの選定を自動化し、モデル開発の効率を大幅に向上させられます。また、PythonやRなどの主要なプログラミング言語や、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnといったフレームワークとの互換性も高く、柔軟な開発が可能。

Azureの他のサービスとの連携により、データの保存や管理、アプリケーションへの組み込みもシームレスに行えるため、エンタープライズレベルのシステム開発にも対応しています。

②DataRobot

出典：DataRobot

DataRobotは、機械学習モデルの構築からデプロイ、運用までを自動化するAIプラットフォームであり、専門的な知識がなくても高精度なモデルを作成できる点が特徴です。ユーザーはデータをアップロードし、目的変数を指定するだけで、DataRobotが数百種類のアルゴリズムから最適なモデルを選定し、トレーニングを実行。

また、特徴量の自動生成やモデルの解釈性を高めるための可視化ツールも充実しており、ビジネス上の意思決定をサポートします。さらに、時系列データの予測や異常検知など、さまざまなユースケースに対応しており、製造業、金融業、医療業界など多岐にわたる分野での活用実績があります。

③Neural Network Console

出典：SONY

Neural Network Consoleは、ソニーが提供するディープラーニングモデルの設計・学習・評価を支援するツールであり、プログラミングの知識がなくてもGUI上で直感的に操作できる点が魅力です。

ユーザーはドラッグ＆ドロップでネットワーク構造を構築し、豊富なレイヤーやパラメータを組み合わせることで、複雑なモデルも簡単に設計できます。また、構造自動探索機能により、最適なネットワークアーキテクチャを自動的に提案してくれるため、試行錯誤の手間を削減できます。学習結果や評価指標の可視化も充実しており、モデルの性能を直感的に把握することが可能です。

生成AIを用いたシステム開発費用相場と削減ポイント

生成AIを用いたシステム開発において、ネックとなるのが費用です。ここでは、以下2点について解説します。

1. 開発規模別の費用目安
2. コストを抑えるポイントと工夫

①開発規模別の費用目安

生成AIを活用したシステム開発の費用は、プロジェクトの規模や目的によって異なります。一般的な費用の目安としては、以下の表をチェックしてみてください。

また、開発工程ごとの費用相場としては、モデルの本開発において「月額80万円～250万円×人/月」が一般的な相場とされています。

②コストを抑えるポイントと工夫

生成AIを用いたシステム開発でも、決して費用が安いわけではありません。長期的に見れば、費用対効果が高くても、現状費用をなるべく抑えたいという企業も多いでしょう。そのため、システム開発のコストを抑えるためには、以下のようなポイントや工夫がおすすめです。

• 既存のAIサービスやAPIの活用
• MVPの導入
• クラウドサービスの利用
• 内製化と外注をバランスよく実施する
• 補助金や助成金の活用

とくに内製化によって自社で開発を担える人材を育成することは、長期的な視点で見れば外注コストの削減と技術力の蓄積につながります。そこでおすすめしたいのが、Proskillの「DX・AI人材育成研修サービス」です。実践的なカリキュラムを通じて、AI開発に必要なスキルを持った人材を社内で育てられるため、将来的には内製体制を整え、開発コストを大幅に抑えることが可能になります。費用を抑えつつ自社の競争力を高めたい企業様は、まずは以下のリンクからチェックしてみてください。

以下の記事では、AIの導入費用について紹介していますので、ご覧ください。

フェーズごとのAI導入費用はどれくらい？開発コスト・導入の流れ・開発会社選定ポイント・用途も解説

生成AIでのシステム開発委託におすすめのサービス

システム開発を検討する際には、技術導入にとどまらず、自社の業務や課題に最適化された形でプロジェクトを成功に導くために、コンサルティングの活用も視野に入れるべきでしょう。

そこでおすすめするのが、「AI技術コンサルティング 受託開発/PoCサービス」です。業務のヒアリングを通じて課題を正確に設定し、PoC（実証実験）に進む前に、最適なAI開発の方向性をご提案。さらに、低コストかつスモールスタートで進めるためのロードマップの設計や、業界ごとの事情を踏まえた実装支援も提供します。

実運用に耐えうるAIを実現するには、課題設定から開発後の活用まで見据えたコンサルティングが不可欠です。開発だけでなく、戦略設計からの伴走をご検討ください。

生成AIで効率よくシステム開発をしよう

生成AIを活用したシステム開発は、開発効率の向上や人材不足の解消、競争力の強化といった面で多くの企業から注目されています。しかし、実際に導入を進める際には「どのAIを選べばいいのか」「どう進めるべきか」「費用はどの程度かかるのか」といった不安や課題も少なくありません。

そのため、生成AIを活用してシステム開発を進めるためには、事例やポイントをおさえた上で効率よく開発を実施しましょう。生成AIを活用してシステム開発を検討している方は、ぜひ本記事を参考にしてください。