システム開発にAIを活用する方法！おすすめ会社やツールを解説
「システム開発のコストを下げたいが、品質は落としたくない」
「エンジニア不足でプロジェクトが進まない」
2026年現在、システム開発の現場は劇的に変化しました。 かつては「AIがコードを書くなんて未来の話」と言われていましたが、今やGitHub CopilotやChatGPTなどの生成AIを使わずに開発を行うことは、「電卓を使わずに手計算で経理をする」のと同じくらい非効率とされています。
本記事では、要件定義からテストまで、システム開発の各工程でAIをどう活用すべきか、そして「ノーコード × AI」で開発を効率化する方法を、最新のツール情報とともに解説します。
システム開発におけるAIの役割とは？
AIはシステム開発の各フェーズにおいて、多岐にわたる役割を果たします。以下では、具体的な活用方法について詳しく説明します。
コード生成の自動化
システム開発におけるコード生成は、時間と労力を要する重要な作業です。AIを活用したコード生成ツールは、開発者の負担を軽減し、開発速度を飛躍的に向上させます。例えば、GitHub Copilotは、自然言語による指示やコメントに基づいてコードを自動生成する機能を提供します。現在はエディタ上でのコード提案に加え、チャット機能のCopilot Chatで単体テストの生成やバグ修正の提案も行えます（参考: GitHub Docs「GitHub Copilot Chat について」、2026年10月4日確認）。
開発者は複雑なアルゴリズムや反復的な作業から解放され、創造的な部分に集中することが可能となります。また、AIが生成するコードは一貫性があり、プロジェクト全体のコード品質を向上させる効果も期待できます。
さらに、AIによるコード生成は、開発者が新しいプログラミング言語やフレームワークに習熟する際のサポートとしても機能します。例えば、新しい言語でのプロジェクトを開始する際に、AIが基本的なテンプレートや構造を生成することで、開発者は迅速に開発を進めることができます。
テストの自動化
システム開発において、テストは欠かせないプロセスですが、手動でのテストは時間と労力を要します。AIを活用することで、テストケースの自動生成やバグの自動検出が可能となり、テストプロセスの効率化が図れます。
AIによるテスト自動化には、以下のような利点があります。
- 迅速なテスト実行：AIは大量のテストケースを短時間で実行できるため、開発サイクルを短縮します。
- 高精度なバグ検出：AIはパターン認識能力を活用し、人間が見逃しがちなバグを検出します。
- 継続的なテスト：AIは継続的インテグレーション（CI）や継続的デリバリー（CD）と統合され、開発プロセス全体で継続的にテストを実行します。
- コスト削減：自動化により、テストにかかる人件費や時間を削減します。
さらに、AIはテストデータのパターンを学習し、より多様なテストシナリオを自動で生成することができます。これにより、システムの堅牢性と信頼性が向上し、リリース前の品質保証が迅速かつ正確に行えるようになります。
バグ予測や品質向上
システム開発におけるバグの予測や品質向上もAIの重要な役割の一つです。AIは過去のコードデータを分析し、バグの発生箇所を予測することができます。具体的な利点としては以下が挙げられます。
- 早期バグ検出：AIは開発初期段階でバグを検出し、修正コストを削減します。
- コード品質の向上：AIはコードの一貫性や最適化を支援し、全体的なコード品質を向上させます。
- 開発者の負担軽減：自動化されたバグ検出により、開発者はバグ修正に集中でき、より重要な開発タスクに注力できます。
- 学習と改善：AIは過去のバグデータを基に学習し、将来的なバグの予防や検出精度の向上に貢献します。
さらに、AIはコードレビューのプロセスをサポートし、開発チーム全体のコード品質を維持するための基準を提供します。これにより、チーム全体での開発効率が向上し、プロジェクトの成功率が高まります。
予測分析や自動デバッグ
AIはシステムの動作をリアルタイムで監視し、異常な挙動を予測・検出することができます。具体的な活用方法は以下の通りです。
- リアルタイム監視：AIはシステムのパフォーマンスデータをリアルタイムで分析し、異常なパターンやトレンドを検出します。
- 自動デバッグ：異常が検出された際、AIは自動的に問題の原因を特定し、修正案を提案します。場合によっては、修正を自動的に適用することも可能です。
- 予防的メンテナンス：AIは過去のデータを基にトレンドを分析し、将来的なパフォーマンスの低下や障害の予測を行います。これにより、事前に対策を講じることが可能となります。
- コスト効率の向上：自動デバッグと予防的メンテナンスにより、ダウンタイムの発生を最小限に抑え、運用コストを削減します。
また、AIはシステムのスケーラビリティを最適化するための意思決定を支援します。例えば、負荷が増加した際に自動的にリソースを拡張するなど、システムの安定稼働を維持するための調整を行います。
ノーコードツールBubbleに関する記事は以下の記事で株式会社ノーコード総合研究所が詳しく解説しています。是非合わせてご覧ください。
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【比較表】開発工程におけるAI活用の効果
| 開発工程 | 従来の開発（手作業） | AI活用型の開発（2026年） |
|---|---|---|
| 要件定義 | ヒアリング内容を人が整理し、数週間かけて資料化 | AIが議事録から要件定義書・仕様書のドラフトを即時生成 |
| UI/UX設計 | デザイナーがワイヤーフレームを一から作成 | テキスト指示だけで、AIが複数のデザイン案と画面遷移図を生成 |
| 実装（コーディング） | エンジニアが全てのコードを手打ち・デバッグ | AIがコードの候補を提案（GitHub Copilotなど）。ノーコードならDB構築も自動化 |
| テスト | テストケースの作成と実施を人間が行う | AIが網羅的なテストコードを書き、バグ検知・修正案まで提示 |
| 保守・運用 | エラーログを人が解析し、原因を特定 | AIがログを常時監視し、障害予兆を検知・自動修復（AIOps） |
ノーコードによるシステム開発ならノーコード総合研究所
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AIのシステム開発を得意とするおすすめ企業
AIを活用したシステム開発を成功させるためには、信頼できる企業の選定が重要です。以下におすすめの企業を紹介します。
株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networksは2014年設立で、「現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す」をミッションに掲げ、交通システム、製造業、バイオヘルスケアなど多岐にわたる分野でAIソリューションを提供しています（参考: Preferred Networks 会社概要、2026年10月4日確認）。アメリカに子会社も持ち、自社開発のディープラーニングフレームワーク「Chainer」をオープンソース化。その後、基盤技術をPyTorchに移行し、開発に参加しています。
また、学習高速化チップ「MN-Core」やハイパーパラメータ自動最適化フレームワーク「Optuna」、汎用配列計算ライブラリ「CuPy」なども開発しました。現在は、日本語能力の高い国産の大規模言語モデル「PLaMo」も開発しています。製造技術とAIを融合した工作機械の高度化プロジェクトや、物体認識・車両情報解析による自動運転実現プロジェクトなど、多様な開発を推進しています。
サイバーエージェント
引用元：サイバーエージェント
サイバーエージェントは、インターネット広告やメディア事業（Ameba、ABEMA）を展開し、AI技術の研究開発に注力しています。AI Labは産学連携や学術論文発表を行い、2022年5月公表のAI Research Ranking 2022で国内4位、世界49位に評価されました（参考: サイバーエージェント）。
2023年5月には独自の日本語大規模言語モデル「CyberAgentLM」を一般公開し、2023年11月にバージョン2、2024年7月には225億パラメータの「CyberAgentLM3」を商用利用可能なライセンス（Apache License 2.0）で公開しています。これらのモデルは、広告支援AI「極予測AI」をはじめとするサービスで活用されています（参考: サイバーエージェント プレスリリース（2024年7月9日）、2026年10月4日確認）。
楽天株式会社
引用元：楽天株式会社
楽天は2016年にAI推進部を設立し、2017年4月に「RAKUTEN AI PLATFORM」を開始しました。約30名のメンバーが迅速に開発を進め、2018年時点で楽天市場を含む30以上のサービスにAIを導入。AIによる自動応答サービスが24時間365日対応しています（参考: 楽天グループ 採用情報、2026年10月4日確認）。
当時は次の目標として「AIによるヒトの意思決定のサポート」や「コラボレーションのAI化」を掲げていました。その後、2026年1月にはエージェント型AIツール「Rakuten AI」を「楽天市場」のスマートフォンアプリに搭載し、ユーザーとの対話を通じて商品選びをサポートする取り組みを進めています（参考: 楽天グループ プレスリリース（2026年1月5日））。
NECソリューションイノベータ
引用元：NECソリューションイノベータ
NECソリューションイノベータは、作業現場で撮影した動画や静止画をAIでリアルタイムに解析し、品質や進捗状況を見える化する「NEC AI・画像活用見える化サービス」を提供しています。これにより、現場の課題を早期に発見し、迅速かつ的確な対応につなげやすくなります。
また、市販のネットワークカメラとPCを使った構成で利用を始められるため、既存設備への影響を抑えて導入しやすいのが特徴です。
富士通
引用元：富士通
富士通は2023年10月、ユーザーが業務課題を自然言語で入力するだけで、AIがその意図を汲み取り、顧客業務に特化したAIイノベーションコンポーネントを自動生成する技術を発表しました。この技術は、AIプラットフォーム「Fujitsu Kozuchi」（発表当時の表記は「Fujitsu Kozuchi (code name) – Fujitsu AI Platform」）に2023年12月末までに搭載するとしていました（参考: 富士通 プレスリリース（2023年10月11日）、2026年10月4日確認）。
従来、AIイノベーションコンポーネントの作成にはAI専門のエンジニアの支援が必要でしたが、この技術により、専門知識がなくても業務に合わせたAIを作りやすくなります。これにより、業務効率化やイノベーションの推進がさらに容易になります。
AI×システム開発企業の選び方
AIを活用したシステム開発企業を選ぶ際には、以下のポイントを考慮することが重要です。
AI分野での専門知識を持つ企業か
AI技術は日々進化しており、最新の知識と技術を持つ企業を選ぶことが成功の鍵です。企業の研究開発実績や専門チームの有無を確認しましょう。具体的には、企業が発表している論文や特許、参加しているAI関連のカンファレンスやイベントの情報などをチェックすることが有効です。
また、企業が提供するAIソリューションの技術的な深さや革新性も重要な評価ポイントとなります。
業務分野に特化したAIシステム開発のノウハウを持つか
特定の業務分野に特化したノウハウを持つ企業は、その業界特有の課題を理解し、最適なソリューションを提供できます。自社の業界に精通した企業を選ぶことで、業務プロセスに適したAIシステムを迅速に構築することが可能です。
例えば、製造業向けのAIシステムを開発する企業は、生産ラインの効率化や品質管理に特化した技術を持っており、具体的な課題に対して実践的な解決策を提供できます。
自社のニーズに合わせてAIシステムをカスタマイズできる企業か
標準的なソリューションだけでなく、自社の具体的なニーズに合わせてシステムをカスタマイズできる企業を選びましょう。柔軟な対応力が求められます。例えば、既存の業務システムとの統合や、特定のデータフォーマットへの対応など、カスタマイズが必要な場合があります。
企業が提供するカスタマイズサービスの範囲や対応速度、サポート体制も重要な選定基準となります。また、プロジェクト管理やコミュニケーション能力も、スムーズなカスタマイズ実現のために重要な要素です。
AIを活用したシステム開発の企業成功事例
AIを活用してシステム開発を成功させた企業の事例を紹介します。
事例を参考に自社でのAI導入や開発の外注を検討する場合は、AI開発の費用相場（PoC・本開発・運用の内訳と見積もり方）で費用の考え方を確認できます。こうした要件なら、要件整理から相談できます。
KDDI
KDDIの「生成AIサービス」は、AIを活用してビジネスの業務効率化やアイデア創出を支援します。専用のインフラやスキルがなくても導入可能で、クラウド環境との連携でセキュリティも強化されています。
企業内データとの統合によるパーソナライズされたサービス提供や提案支援が特徴で、多くの業界でAIの活用を促進しています。KDDIはコンサルティングから運用まで、導入をトータルサポートします（参考: KDDI 法人向けAIサービス、2026年10月4日確認）。
パナソニックホールディングス
パナソニック株式会社は、エネルギー消費の複雑な管理が運用コスト増加を招いていた製造施設に対し、AIを活用したエネルギー管理システムを導入しました。このシステムは、生産活動や外部要因に基づいてリアルタイムでエネルギー消費を最適化し、機械学習アルゴリズムを用いてエネルギー需要を予測することで、使用量を調整し無駄を削減します。
エネルギー使用パターンが見えるようになることで、より効果的な省エネ対策を検討しやすくなります。
富士通
富士通は社内の実践事例として、エンジニアに関するデータを統合し、AIを活用して従業員の能力とプロジェクト要件をマッチングするアサイン業務の最適化に取り組んでいます。従業員を適したプロジェクトにアサインしやすくなり、能力を発揮しやすい環境づくりにつながります。
人材のアサイン状況が見えるようになることで、人事部門や各部門が人材配置や育成の方針を検討しやすくなります。
まとめ
AIの活用は、システム開発において大きな可能性を秘めています。コード生成の自動化やテストの効率化、バグ予測、予測分析や自動デバッグなど、さまざまな分野でAIが活躍することで、開発プロセスの最適化とシステムの品質向上が実現します。
さらに、信頼できる企業を選び、適切なツールを活用することで、競争力のあるシステムを迅速に開発することが可能です。AI技術の導入は一度きりのものではなく、継続的な改善と適応が求められます。
最新の技術動向を把握し、柔軟に対応することで、貴社のシステム開発における成功を支援します。AIを積極的に取り入れることで、業務効率化やコスト削減だけでなく、新たなビジネスチャンスの創出にも繋がり、持続的な成長を目指す企業にとって不可欠な要素となるでしょう。
