生成AIはソフトウェア開発をどう変えるのか？

生成AIの進化によって、ソフトウェア開発の現場が大きく変わり始めています。

これまでは、開発者がコードを一つひとつ記述し、エラーを調査し、テストを作成するという進め方が一般的でした。

しかし現在では、生成AIに自然な言葉で指示することで、コードのたたき台を作ったり、既存コードを説明してもらったり、テストケースを考えてもらったりすることが可能です。

そのため、生成AIは単なる「コードを書くためのツール」ではなく、ソフトウェア開発そのものの進め方を変える技術として注目されています。

では、具体的に何が変わるのでしょうか。

この記事では、生成AIによって変化するソフトウェア開発の工程、開発者の役割、企業への影響、導入時の注意点について解説します。

生成AIが開発現場で注目されている理由

生成AIは、文章だけでなくプログラムコードを生成できることから、ソフトウェア開発との相性が良い技術です。

例えば、

コードを生成する
コードを説明する
エラーの原因を調べる
テストケースを作る
ドキュメントを作成する
コードの改善案を出す

といった作業をAIに支援してもらえます。

これまで開発者が時間をかけて行っていた作業の一部をAIに任せることで、開発者はより重要な設計や判断、品質管理などに時間を使えるようになります。

従来のソフトウェア開発との違い

従来の開発では、開発者自身がコードを書くことが中心でした。

生成AIを活用する場合は、開発者がAIに指示を出し、生成された成果物を確認・修正するという流れが加わります。

つまり、

「自分でコードを書く」から「AIと一緒にコードを作る」

という開発スタイルへの変化が起こります。

ただし、AIが生成したコードを無条件に採用するわけではありません。

最終的な判断やレビューは人間が行う必要があります。

生成AIが開発現場で注目されている理由
従来のソフトウェア開発との違い

生成AIは開発者の仕事をどう変えるのか？
生成AIを活用できるソフトウェア開発の工程
生成AIによってソフトウェア開発で変わる5つのポイント
生成AIを活用するメリット
生成AIを活用したソフトウェア開発の具体例
生成AIでソフトウェア開発を効率化する進め方
生成AIをソフトウェア開発で使うときの注意点
生成AI時代に求められるソフトウェア開発者のスキル
企業が生成AIをソフトウェア開発に導入する方法
生成AIの活用にはAI研修も重要
生成AIとソフトウェア開発に関するよくある質問
まとめ｜生成AIを活用してソフトウェア開発を進化させよう
「社員全員が“AIを使える人材”になる」研修、導入しませんか？
1. 📘 メルマガ登録者限定！特典のご案内

生成AIは開発者の仕事をどう変えるのか？

この章でわかること：
生成AIの普及に伴う開発者の役割の変化や、新たに求められるプロセス設計・管理能力について解説します。

生成AIによって変わるのは、単純なコーディング作業だけではありません。

開発者には、

AIへの適切な指示
生成結果の確認
コードレビュー
システム設計
セキュリティ確認
テスト
品質管理

などの能力がより重要になります。

つまり、コードを書く能力に加えて、AIを使って開発プロセス全体を設計・管理する能力が求められるようになります。

最重要ポイント：
単純なコーディング作業だけでなく、AIへの指示やシステム設計、品質管理など開発プロセス全体を設計・管理する能力が開発者に求められる。

🎁 メルマガ読者限定特典

今なら「AI活用入門ステップ PDF（全6ページ）」をプレゼント！
ChatGPTや画像生成AIを今日から使いこなすための実践ガイドです。

個人サポートに申し込む（特典付き）

生成AIを活用できるソフトウェア開発の工程

この章でわかること：
要件定義から保守・運用に至るまで、ソフトウェア開発の各工程における生成AIの具体的な活用方法について解説します。

要件定義・仕様整理

この章でわかること：
顧客や社内の要望を整理し、必要なシステム機能を洗い出す際のAI活用法について解説します。

生成AIは、顧客や社内から集めた要望を整理する際にも利用できます。

例えば、

「この業務上の課題を解決するために必要なシステム機能を整理してください」

と指示すれば、機能の候補を整理できます。

もちろん、AIが作った内容をそのまま正式な要件にするのではなく、関係者による確認が必要です。

システム設計

この章でわかること：
システム構成やデータ設計において、複数の案を出しメリットと注意点を比較する手法について解説します。

システム構成やデータ設計について、複数の案を出してもらうこともできます。

例えば、

「この要件を実現するシステム構成を3案考えて、それぞれのメリットと注意点を説明してください」

といった使い方です。

AIから出された案を参考にしながら、最終的な設計を人間が判断します。

コード生成

この章でわかること：
自然言語による指示からプログラムのたたき台を生成し、初期段階を効率化する方法について解説します。

生成AIの代表的な活用方法です。

例えば、

「PythonでCSVファイルを読み込み、指定した条件でデータを抽出するプログラムを作ってください」

と指示すると、コードのたたき台を生成できます。

ゼロからコードを書く時間を減らし、開発の初期段階を効率化できる可能性があります。

コードレビュー

この章でわかること：
既存コードの問題点指摘や可読性を高める改善提案をAIに依頼するレビュー補助について解説します。

既存のコードを生成AIに提示し、

「このコードの問題点を指摘してください」

「可読性を高める改善方法を提案してください」

などと依頼できます。

人間のコードレビューを完全に置き換えるものではありませんが、レビューの補助として利用できます。

テスト・テストコード作成

この章でわかること：
正常系・異常系・境界値などのテストケースの洗い出しやテストコード作成の効率化について解説します。

生成AIは、テストケースの洗い出しにも利用できます。

例えば、

「この関数について正常系、異常系、境界値のテストケースを作成してください」

と依頼する方法です。

テストコードのたたき台を作ることもできます。

デバッグ・エラー解析

この章でわかること：
エラーメッセージやコードを提示して原因候補を整理し、デバッグ作業を支援してもらう方法について解説します。

エラーメッセージや関連するコードをAIに提示して、原因候補を整理してもらうこともできます。

例えば、

「このエラーが発生する原因を考え、確認すべきポイントを順番に説明してください」

と質問します。

AIの回答をヒントにして、開発者が実際の環境を確認します。

ドキュメント作成

この章でわかること：
READMEやAPIドキュメントなど、負担になりやすい各種文書作成の支援について解説します。

生成AIは文章作成も得意としています。

そのため、

README
APIドキュメント
操作マニュアル
コードコメント
技術文書

などの作成を支援してもらえます。

保守・運用

この章でわかること：
複雑な既存コードを分かりやすく解説させ、システム理解や保守をスムーズにする方法について解説します。

既存システムのコードを理解する際にも生成AIを利用できます。

例えば、

「このコードが何をしているのか、初心者にも分かるように説明してください」

と質問することで、複雑なコードを理解するための補助として利用できます。

最重要ポイント：
要件定義から保守・運用まで開発の幅広い工程でAIを活用可能であり、各工程の作業効率化と品質向上の補助に役立つ。

NoLang

🖥️ テキスト・PDFから簡単に動画生成
AIがあなたのコンテンツを映像化！

👉 無料で試してみる

生成AIによってソフトウェア開発で変わる5つのポイント

この章でわかること：
コーディング速度、開発者の役割、プロトタイプ、テスト、必要スキルの5つの観点における変化について解説します。

①コーディングのスピードが変わる

この章でわかること：
定型処理やテストコード等の自動生成によるコーディングスピードの変化と、レビューの重要性について解説します。

生成AIによってコードのたたき台を短時間で作成できるようになると、コーディングの進め方が変わります。

特に、

定型的な処理
データ変換
簡単な関数
テストコード
コードコメント

などはAIを活用しやすい領域です。

ただし、生成速度が上がっても、レビューやテストが不要になるわけではありません。

②開発者の役割が変わる

この章でわかること：
「コードを書く」中心から「何を作るか決め、評価・設計する」役割へのシフトについて解説します。

これまでは「コードを書くこと」が開発者の重要な仕事の一つでした。

生成AIを活用すると、コードそのものをAIに生成させる場面が増えます。

その結果、

何を作るのかを決める力
生成されたコードを評価する力
システム全体を設計する力

などがより重要になります。

③プロトタイプ開発が進めやすくなる

この章でわかること：
アイディアを早い段階で形にして検証するプロトタイプ開発の効率化について解説します。

新しいサービスやシステムを検討するとき、最初から完成品を作るのではなく、まずプロトタイプを作って検証することがあります。

生成AIを利用すれば、簡単なコードや画面のたたき台を作りやすくなります。

アイデアを早い段階で形にして、問題点を確認するという開発方法につなげられます。

④テストやレビューの進め方が変わる

この章でわかること：
実装からテスト・修正の工程へのAI組み込みと、人間の品質判断の重要性について解説します。

生成AIはコード生成だけでなく、テストケースの作成やコードレビューの補助にも利用できます。

そのため、

実装 → テスト → 修正

という工程にAIを組み込むことができます。

ただし、最終的な品質判断は人間が行う必要があります。

⑤開発に必要なスキルが変わる

この章でわかること：
プログラミング技術に加え、プロンプト作成や生成物の検証などAIを使いこなすスキルの必要性について解説します。

生成AI時代には、プログラミングだけでなくAIを使いこなす能力も重要になります。

例えば、

プロンプト作成
AIへのタスク分解
コードレビュー
AI生成物の検証
セキュリティ確認

などです。

「AIに何をさせるか」を設計する能力が重要になります。

最重要ポイント：
コーディングの高速化やプロトタイピングの容易化が進む一方、開発者にはAIを活用してプロセス全体を管理・評価する新しいスキルが求められる。

TikTok Lite

🎥 最短1分でエンタメ体験！
軽くて速いTikTokアプリ

→初回インストールで5000円分のポイントをゲット

生成AIを活用するメリット

この章でわかること：
開発時間短縮や負担軽減、学習サポートなど生成AI導入によって得られる具体的なメリットについて解説します。

開発時間を短縮しやすい：コードのたたき台やテストコードなどをAIに生成してもらうことで、開発作業を効率化できる可能性があります。
コード作成の負担を減らせる：定型的なコードや簡単な処理をAIに作成してもらえば、開発者の負担を軽減できます。
アイデアを素早く形にできる：「こういう機能を作りたい」というアイデアをコードに変換し、プロトタイプとして確認しやすくなります。
エラーやバグの調査を効率化できる：エラーメッセージやコードをもとに原因候補を整理してもらうことで、デバッグ作業の補助になります。
ドキュメント作成を効率化できる：開発者にとって負担になりやすいドキュメント作成も、AIによってたたき台を作りやすくなります。
開発者の学習をサポートできる：分からないコードや技術について質問し、その場で説明を受けることができます。特に新しいプログラミング言語やフレームワークを学ぶ際の補助として利用できます。

最重要ポイント：
開発時間の短縮や負担軽減だけでなく、アイデアの具現化やエラー調査、学習サポートなど幅広いメリットがある。

生成AIを活用したソフトウェア開発の具体例

この章でわかること：
WebアプリからAPI連携、既存システム改善まで具体的な活用シーンについて解説します。

Webアプリケーション開発：Webアプリケーションの画面や機能を作る際に、コードのたたき台を生成AIに作成してもらう方法があります。
社内業務システム開発：社内の申請、データ管理、検索などの業務を効率化するシステムのプロトタイプ作成などに活用できます。
データ処理・分析ツールの開発：CSVやExcelなどのデータを加工するプログラムの作成をAIに支援してもらうこともできます。
API連携システムの開発：APIの利用方法やコード例について生成AIに質問しながら、システム開発を進める方法があります。
既存システムのコード改善：既存コードをAIに分析してもらい、「処理を分かりやすくしてください」、「重複している処理を整理してください」などと改善案を求めることができます。
プロトタイプ・PoCの作成：新しいサービスのアイデアを検証するために、生成AIを利用して簡易的なプロトタイプを作成する方法があります。

最重要ポイント：
Web開発からデータ処理、既存コード改善やPoC作成まで、多岐にわたる現場のユースケースで実用的な効果を発揮する。

生成AIでソフトウェア開発を効率化する進め方

この章でわかること：
課題の明確化から要件整理、レビュー、効果測定に至るまでの段階的な導入・効率化のステップについて解説します。

開発目的と課題を明確にする：まずは「AIを使うこと」ではなく、解決したい課題を明確にします。例えば、「開発期間を短縮したい」、「テスト作業を効率化したい」、「ドキュメント作成の負担を減らしたい」などです。
AIを活用する工程を決める：すべての工程にAIを導入する必要はありません。現在の開発プロセスを確認し、AIが役立ちそうな工程を選びます。
要件と仕様を整理する：AIにコードを作らせる前に、必要な機能や条件を整理します。ここを曖昧にすると、生成されるコードも目的から外れる可能性があります。
生成AIでコードや設計案を作成する：整理した要件をもとに、AIにコードや設計案を作成してもらいます。
人間がレビュー・検証する：AIが作成したものを、そのまま採用するのではなく、人間が確認します。
テストと改善を繰り返す：実際に動作させ、問題があればAIにも相談しながら修正します。
効果を測定して活用範囲を広げる：導入前後で、開発時間、テスト時間、デバッグ時間、ドキュメント作成時間、開発期間などを比較すると、AI活用による変化を把握しやすくなります。

最重要ポイント：
目的や課題を明確にした上で、人間によるレビューやテスト、導入効果の測定を組み合わせた体系的なプロセスで進めることが重要である。

生成AIをソフトウェア開発で使うときの注意点

この章でわかること：
生成コードの正確性やセキュリティ、機密情報管理、著作権など導入時に注意すべき重要リスクについて解説します。

生成されたコードが正しいとは限らない：生成AIはもっともらしいコードを生成できますが、必ずしも正しいとは限りません。そのため、生成されたコードは必ず確認・テストする必要があります。
セキュリティリスクを確認する：生成されたコードにセキュリティ上の問題が含まれる可能性もあります。特に企業システムでは、セキュリティレビューを行うことが重要です。
機密情報や個人情報の入力に注意する：生成AIに入力する情報については、企業のルールを明確にする必要があります。例えば、顧客情報、個人情報、パスワード、APIキー、機密性の高いソースコードなどの取り扱いには注意しましょう。
著作権・ライセンスを確認する：生成AIを利用して作成したコードを製品やサービスに組み込む場合は、利用するAIサービスの規約や関連するライセンスについて確認しておくことが重要です。
AIに依存しすぎない：AIがコードを作ってくれるからといって、開発者がコードを理解する必要がなくなるわけではありません。むしろ、AIが生成したコードを評価するための知識が重要になります。

最重要ポイント：
生成コードの正確性やセキュリティリスク、機密情報の取り扱いに十分注意し、AIに過度に依存しない管理体制が不可欠である。

生成AI時代に求められるソフトウェア開発者のスキル

この章でわかること：
プログラミング基礎からプロンプト作成、セキュリティ知識、役割分担の能力までAI時代の必須スキルについて解説します。

プログラミングの基礎知識：AIにコードを書いてもらう場合でも、そのコードを理解できなければ適切に評価できません。
要件定義・設計能力：「何を作るのか」を決める能力は、AI時代にも重要です。
AIへの指示・プロンプト作成能力：AIから適切な結果を得るためには、目的や条件を具体的に伝える能力が求められます。
生成されたコードを評価する能力：AIが作ったコードについて、「本当に要件を満たしているか」、「安全に利用できるか」、「保守しやすいか」を判断する必要があります。
テスト・デバッグ能力：AIが生成したコードを実際に検証するためにも、テストやデバッグの知識が重要です。
セキュリティに関する知識：企業の開発現場では、AI活用だけでなく情報管理やセキュリティについても理解しておく必要があります。
AIと人間の役割を使い分ける能力：AIが得意な作業はAIに任せ、人間が判断すべき部分は人間が担当する。この役割分担を考える能力が、これからの開発現場では重要になります。

最重要ポイント：
プログラミング基礎や設計・評価能力に加え、プロンプト作成やセキュリティ、AIと人間の適切な役割分担スキルが求められる。

企業が生成AIをソフトウェア開発に導入する方法

この章でわかること：
小規模業務からのスモールスタートや社内ルール策定、人材育成など企業としての導入手順について解説します。

まずは小規模な業務から始める：いきなり重要な基幹システム全体にAIを導入するのではなく、比較的リスクの低い業務から試す方法があります。例えば、ドキュメント作成、テストケース作成、コード説明、簡単なコード生成などです。
AI利用の社内ルールを作る：企業で生成AIを利用する場合、「何を入力してよいのか」、「何を入力してはいけないのか」を明確にすることが重要です。
開発チームで活用方法を共有する：一部の社員だけがAIを使える状態ではなく、チームとして活用方法を共有することも大切です。
セキュリティ対策を整える：AIを開発業務に組み込む場合は、情報漏えいや権限管理などについても検討する必要があります。
開発時間や品質などの効果を測定する：「AIを導入した」という事実だけでは、導入効果を判断できません。導入前後の開発時間や作業量などを比較し、具体的な効果を確認しましょう。
AIを使える人材を育成する：AIツールを導入しても、社員が使いこなせなければ十分な効果を得られない可能性があります。そのため、ツールの操作だけでなく、実際の業務でAIをどう活用するのかを学ぶ機会も重要です。

最重要ポイント：
スモールスタートで導入し、社内ルールやセキュリティ対策の整備、効果測定、人材育成を合わせて進めることが企業成功の鍵となる。

生成AIの活用にはAI研修も重要

この章でわかること：
ツール導入だけでは進まない理由や、実務に即した開発者向け研修・セキュリティ教育の重要性について解説します。

ツールを導入しただけで、すべての社員が効果的に使えるようになるとは限りません。

「何を質問すればいいのか分からない」

「生成されたコードを確認できない」

「業務のどこに使えばいいのか分からない」

といった問題が起こる可能性があります。

開発者が生成AIを使いこなすための教育：ソフトウェア開発向けのAI研修では、単純なChatGPTの操作方法だけでなく、コード生成、コードレビュー、テスト、デバッグ、プロンプト作成、セキュリティなどを実務と結び付けて学ぶことが重要です。
実際の開発業務を題材にした研修：実際に使用しているプログラミング言語や開発工程を題材にすれば、研修で学んだ内容を実務に応用しやすくなります。
AI活用とセキュリティを同時に学ぶ：企業で生成AIを活用するなら、便利な使い方だけでなく、安全な使い方についても学ぶ必要があります。
企業全体でAI活用スキルを高める：開発者だけでなく、企画、営業、管理部門などでも生成AIが利用されるようになると、企業全体でAI活用のルールやスキルを統一することが重要です。

最重要ポイント：
ツール導入に留まらず、実務に即した研修やセキュリティ教育を徹底することで、組織全体としてAI活用スキルを高めることができる。