生成AIが変えるシステム開発とソフトウェアエンジニアの未来

生成AIとは、さまざまなデータや情報に関する法則を学習し、それをもとに新しいアイデアやコンテンツを生み出す技術です。従来のAIがデータの分類や予測に特化していたのに対し、生成AIは学習したデータを基に、文章、画像、音声などを自動で生成します。例えば、大量のテキストや画像を解析し、そのパターンを理解することで、新たなコンテンツを創出することができます。

近年の急速な技術進歩によって、生成AIの精度はビジネスでも使えるレベルにまで向上しています。
その応用範囲は日々広がっており、業務の効率化や新たなビジネスチャンスの創出にも活用されています。

現在はプログラマーやシステムエンジニアが担っているシステム開発においても、生成AIの活用が始まっています。
現段階では、生成AIによるシステム開発の実現にはまだ技術的な課題もありますが、AIが顧客のニーズや要件を学習し、膨大な情報を高速で処理することで、業務に必要なシステムを自動で開発できる可能性もあります。

生成AIの導入により、開発プロセスが効率化され、迅速なシステム構築が可能になります。このアプローチにより、高い生産性が確保でき、ビジネススピードの大幅な向上が期待できます。

ある情報通信業を担う大手企業では、生成AIを活用したソフトウェア開発を推進しています。

従来、生成AIを活用したソフトウェア開発においては、製造工程にのみAIの技術を活用することが一般的でした。しかしこの企業では、要件定義から設計、製造、テストに至るすべての工程で生成AIを取り入れています。
実際に、ある案件の製造工程においては7割の合理化を達成し、約3倍もの生産性向上を実現しました。

また、顧客のニーズに応じたAI適用も進めており、一連の工程を短期間で繰り返す「イテレーション」的な進め方を通じて、プロンプトエンジニアが適宜プロンプトを修正してその精度を高めています。こうしたイテレーション的な工程は、アジャイル開発*¹はもちろん、ウォーターフォール開発*²にも対応することが可能です。

*¹アジャイル開発…機能単位で小さく素早く開発を繰り返していく手法で、仕様や要件が固まっていない、変更が起きやすいシステム開発に適している。
*²ウォーターフォール開発…上から下に各工程を後戻りしない前提で進めていく手法で、仕様が決まっており、変更が起きづらいシステム開発に適している。

あるIT/情報通信関連の企業は、先端AI技術を活用した新しいシステムをプラットフォーム上で開発しました。この技術を使えば、業務課題を自然言語で入力するだけで、AIがその課題の意図を理解し、解決に導くコンポーネントを生成できます。

こうしたソリューションを作成するためには、従来は専門のエンジニアの知見やスキルが必要でしたが、この技術により誰でも簡単にAIモデルを構築できるようになりました。

コンポーネント型開発とは、コンポーネントと呼ばれるソフトウェア部品の単位を組み合わせることでシステムを構築する仕組みです。

生成AIを活用することで、利用者が求めるソフトウェア部品をチャットの指示一つで瞬時に組み合わせ、システムを構築することができます。

例えば、
① 「社員情報を登録するフォームを作成してください」といった大まかな要望をチャットで伝えます。その結果 “社員名”や“社員ID”、“電話番号”といった必要な項目を数秒で配置します。
② ラベルの幅や色の調整といった細かなデザイン指示も、瞬時に生成AIが調整します。
③ 利用者は自分がイメージした通りの画面を簡単に作成することができ、仕事のスピードを落とさず、すぐに利用することができます。


以下の動画では生成AIを使ってコンポーネントを組み合わせるシステム開発について説明していますので、ぜひご覧ください。
AIを使って業務で使用するシステムを開発！

昨今のAIの普及に伴い、ソフトウェアを開発している会社では「ソフトウェアエンジニアのような職種はリストラ対象になるのでは？」という話題がよく取り上げられています。
しかし、仮にそのような状況になったとしても、前述したような例ではエンジニアの働き方・仕事の内容がAIの活用に適応した形にシフトするだけであるため、エンジニアが不要となることはありません。

今後の仕事内容・働き方としては、高度な技術力と知識が必要なコンポーネントを開発する専門の開発エンジニアや、ソフトウェアを利用するユーザーの業務知識を備え、コンポーネントの組み合わせを行うコンポーネントアセンブラー（ディーラー）、あるいはAIを駆使するコンポーネントコンサルタントへの転身が想定されています。

また、本質的な課題や背景・コミュニケーション・風土に関しては、AIはまだまだ細かく読み取ることが難しいとされています。そのため、顧客理解やマーケット理解に関するきめ細かな対応が必要な仕事もより求められるようになるでしょう。