開発の相場

開発現場の変化

近年、システム開発の現場では深刻な人材不足と納期の短縮化が大きな課題となっている。従来の手法では限界を感じている企業も多いのではないだろうか。そんな中、AI技術の急速な進化により、開発工程に革新的な変化が起きている。コード生成からテスト自動化まで、AIが開発者をサポートする時代が到来した。本記事では、AI活用によってシステム開発がどのように変わるのか、その未来像を探っていく。

日々の開発業務

実際の開発現場では、AIはどのように活用されているのだろうか。要件定義フェーズでは、AIが過去のプロジェクトデータを分析し、最適な機能提案や工数見積もりをサポートする。コーディング段階では、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールが、リアルタイムでコード補完や不具合検出を行い、開発速度を大幅に向上させている。テスト工程においても、AIが自動的にテストケースを生成し、バグの早期発見を実現する。これらの活用により、開発期間の30%削減や品質向上を達成した企業も増えている。

導入の注意点

しかし、AIの導入には注意すべき点もある。最も大きな課題は、生成されたコードの品質管理である。AIは便利だが、時として不正確なコードや非効率な実装を提案することがある。そのため、開発者にはAI出力を適切に評価できるスキルが求められる。また、セキュリティ面での懸念も無視できない。機密情報を含むコードをAIに学習させることのリスクや、著作権の問題など、法的な側面も考慮が必要である。さらに、既存の開発プロセスとAIツールをどう統合するか、組織全体での運用ルール策定も重要な課題となっている。成功の鍵は、適切なガイドライン設定と継続的な教育にある。

求められるスキル

AI活用が進む中で、開発者の役割も大きく変化している。単純なコーディング作業はAIに任せ、開発者はより創造的で高度な判断を要する業務に集中できるようになる。つまり、システム全体のアーキテクチャ設計、ビジネス要件の深い理解、そしてAIが生成した成果物を評価・改善する能力が重要になるのである。AIは強力なツールだが、あくまで人間の判断を補助するものである。技術トレンドを常に学び、AIとの協働方法を模索し続ける姿勢が、これからの開発者には不可欠である。AI時代だからこそ、人間ならではの創造性と批判的思考力が、より一層価値を持つようになるだろう。

まとめ

AI技術の進化により、システム開発は新たな段階に入った。開発速度の向上や品質改善といった明確なメリットがある一方で、適切な導入戦略と運用ルールが成功の鍵となる。重要なのは、AIを単なる自動化ツールとして捉えるのではなく、人間の能力を拡張するパートナーとして活用することである。技術と人材の両面からバランスよく取り組むことで、開発工程の真の革新が実現できるだろう。

思い通りにならない理由

生成AIを導入したのに思ったような結果が得られない――そんな経験をしたことがある人も多いだろう。AIは進化を続けているが、それを使いこなす側にも試行錯誤が求められている。特に企業においては、社内情報を整理すればするほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマることがある。多くの企業が生成AIを武器にしようとしているが、その真価を引き出すには、正しい導入と運用が欠かせない。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術であり、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法である。インターネット上の情報だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答が可能になる。ただし、期待する結果が得られない場合、その原因は提供リソースの質や構造にある可能性が高い。

ChatGPT以外の選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル（LLM）が存在する。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにAlibabaやBaiduといった中国系ベンダーもある。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在する。たとえばCohereのCommand R+やMistralのMixtralなどが代表的だ。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要である。

社内AIを成功させるには

セキュリティ上の理由から、社内情報をインターネットに出せない企業も少なくない。その場合、オンプレミス環境（社内ローカル）に生成AIを構築する選択肢がある。たとえばTinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで選択肢は豊富だ。これらを活用すれば、外部にデータを出さずともAIの恩恵を享受できる。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力である。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」にすぎない。導入しただけで目的が自動的に達成されるわけではない。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要だ。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれない。

開発手法の選択基準

大がかりなシステム開発においては、ウォーターフォールモデルという開発手法がとられ、設計書などのドキュメント類も整理してから、プログラミングへ着手する。逆に中小規模なシステム開発においては、アジャイル開発と呼ばれ、プログラミングをしながらシステム開発が進められたり、ドキュメント類は簡易にして、プログラミング工程へ着手するといった方法がとられる。状況に応じて開発手法は使い分ける必要がある。

設計書の必要と課題

建築では図面なく建物を建てることはないが、中小規模のシステムについては簡単な概要だけでシステムの開発ができてしまう。もちろん設計書をしっかりと書いて、要件を詰めてシステム開発を進めることができれば、トラブルもなくていいのではないかと言われる。しかし、設計書を作成するにはシステムをプログラミングすることと同じくらい費用が掛かる。

設計書の粒度と要因

中小規模のシステム開発において設計書が簡易になってしまう理由は、ユーザー側や発注側の予算が乏しいという理由がある。建築のパターンの場合は、法律によって作成しなければならない図面や、施主から同意をもらうべき書類などが決められている。システム開発には法的に作成しなければならない書類が明確にされているわけではないため、この粒度が各社・各エンジニアによりバラツキが発生する。

文書管理の現状

中小規模のシステム開発において、最悪の場合は設計書がないケースもある。小さなプロジェクトの場合は予算も少なく特にドキュメント類がないが多くある。あるいは、システムはアップデートされ続けているのにドキュメントはアップデートされていなかったり、ひどい場合にはシステム保守ベンダーが紛失している場合もある。

まとめ

システム開発に時間がかかる理由は、設計書から作成することでプログラミング作業の2倍以上の時間がかかると言われる。いわゆる動作検証の工程まで入れるとプログラミング作業の3倍程度は時間がかかる。また、システム開発はほとんどが人件費である場合が多く、かかる時間に応じて費用が上がる。つまり、非エンジニアが単純に開発費用を値切ると、プログラミング以外の重要な情報を削っていくことになる。