AIを活用してシステム開発をするための基礎知識
近年は無料で利用できる学習済みAIモデルや開発環境が充実し、多くの方が簡単に利用できるようになっています。
従来は多くの知識や経験を求められていた システム開発ですが、初心者でもチャレンジしやすい環境になりました。
適切な手順を理解することで、慣れていない方でもAIを活用してシステム開発を始めることが可能です。
この記事では、AI開発とはどのようなものか、どのような準備が必要かを紹介します。
学習済みのAIモデルを活用しながら、アプリケーションや業務システムの開発を行います。
従来の開発と比較して、人間が集中するべきポイントや工数のかかり方が異なります。
従来の開発との違い
AIを活用した開発では、ChatGPTやGemini、Claudeなどの学習済みAIモデルを使って、コード生成や設計提案などの支援を受けながらアプリケーションやシステムを開発します。
従来の開発では、エンジニアがすべてのロジックやクラス設計、DB操作やテストに至るまで明示的に記述する必要がありました。
しかしAIを活用した開発では、AIとの対話を通じてコードや、アーキテクチャ(システムの構造や設計)を提案してもらえます。業務システムの構築においても、RAGシステムやAIチャットシステムなど、企業の課題解決に必要な機能を実装できます。
AI開発のポイント
人間が集中すべきは「何を実現したいか」という目的の明確化や、システムを通じて提供する利便性などの直接的な「価値」です。
システム開発では、業務課題の分析、要件定義、セキュリティ設計など、企業固有のニーズを理解して形にすることが重要になります。
対して、定型的なコーディングやバグ調査、ドキュメント作成などはAIに任せやすい作業と言えます。
AI開発の代表的なケース
業務システム開発では、社内文書を保存したRAGデータベースやそのデータを使用したチャットによる問い合わせシステムなど、企業の業務効率化を実現するソリューションを構築できます。
コーディング支援では、プログラムコードの自動生成や補完をAIが担うことで、詳細なコーディングを行う工数は削減されるでしょう。
データ分析では、様々なデータをAIが分析して多角的な洞察を出力し、人間が意思決定するヒントとして活用できます。
複雑なコーディングや直接的な価値に繋がりにくい作業を一定程度AIに任せられるようになりました。目的に応じてコーディング支援、データ分析、業務システム構築などAIが対応可能な領域を理解・選択することが重要です。
AIを活用したアプリケーションやシステムの開発を始めるには、学習済みAIモデル、開発環境、実行・検証環境の3つが必要です。
学習済みAIモデル
学習済みAIモデルは、すでに大量のデータで訓練されており、テキスト生成や画像認識などの処理が可能です。
現在では、高性能な大規模言語モデル(LLM)が無料プランでも利用でき、初心者でも容易にAIを活用した開発を始められます。
業務システム開発では、企業固有のデータを学習済みモデルに読み込ませながら活用するケースも多くあります。
開発環境
AIモデルで生成したコードやシステム開発環境設定を実際に記述し、システム開発を行うための環境です。
本格的な開発をする場合は、Visual StudioやXcodeといったIDE(統合開発環境)を使用することが一般的です。
システム開発では、企画段階でのヒアリングから要件定義、実装までを支援するツールや、セキュリティ対策を組み込める開発環境も重要になります。
チャットベースのAIと対話しながら開発を進める方法の他に、AIが組み込まれたエディタ上で、AIに直接コードを生成・修正させる方法もあります。
実行・検証環境
本番環境に適用する前に、さまざまな入力パターンで動作を検証し、バグや予期しない挙動を発見して修正する工程は欠かせません。
開発したアプリやシステムが正しく動作するかを確認するため、まず手元の実行環境で動作させる必要があります。
業務システムでは、ネットワークや実用に耐える品質かどうかを検証します。
Webサイトであればブラウザで、サーバーサイドのAPI開発であれば開発PC内に実行環境を構築することが多いです。
基本的には、従来の開発環境をベースに、AIモデルと連携するためのツールやライブラリを追加する形が一般的です。
生成AIを活用したシステム構築では、企業の業務課題を解決するために独自のナレッジや蓄積データをAIに読み込ませて指定の出力をするといったソリューションを開発します。
企画段階からシステム要件を明確にし、固有のニーズに合わせた設計を行うことが重要です。
業務課題に応じたAIシステムの選定
生成AIを活用したシステム開発では、解決したい業務課題に応じて最適なソリューションを選択します。
社内の問い合わせ対応を効率化したい場合は自社専用AIチャットシステム、顧客対応であればチャットボットといったように、目的に合わせた選択が必要です。
適切なAIモデルの選定は、業務フローや課題を正確に理解し、AIにどのような動作を担わせるかを明確にすることが第一歩です。
企画から実装までの要件定義プロセス
生成AIシステムの開発では、従来のシステム開発と同様に丁寧な要件定義が欠かせません。
どのような情報をAIに学習させるか、どのような形式で回答を返すか、セキュリティをどう担保するかなど、システムの仕様を明確にします。
コンセプト作りから実装まで段階的に進め、企画側と開発側が認識を合わせながらシステムを具現化することで、期待通りの成果を実現できます。
セキュアな環境での生成AI活用
企業の機密情報を扱う生成AIシステムでは、データ保護とセキュリティ対策が最重要課題です。
入力情報が外部に漏れないよう閉じた環境でAIを稼働させ、データ暗号化やアクセス制御などの対策を実装します。
自社専用の生成AIシステムを構築することで、安全に社内ナレッジを活用でき、業務効率の大幅な向上が期待できます。
業務課題に応じた適切なAIシステムの選定、丁寧な要件定義プロセス、そしてセキュアな環境整備を通じて、企業固有のニーズに応える生成AIシステムの開発が実現します。
企画から運用まで一貫した支援により、実用的なAI開発システムを構築できます。
AIを組み込んだシステムのアーキテクチャ設計では、技術的な実現可能性だけでなく、運用性、セキュリティ、拡張性を総合的に考慮することが重要です。
AI任せで闇雲にシステム開発を進め、実運用に耐えられないという事態はAI黎明期の現代において十分に注意しなければならない失敗ケースです。
企業の業務要件に応じた最適なアーキテクチャを選択し、長期的に価値を提供し続けるシステムを構築しましょう。
また、豊富な開発実績を土台としてAI活用にも積極的に携わっているプロフェッショナルへのご相談もご検討ください。
