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

現代のIT業界において、人工知能（AI）の活用はシステム開発のプロセスや成果物に革新的な変化をもたらしています。AIを効果的に取り入れることで、開発の効率化、品質向上、コスト削減、さらには新たな価値の創出が可能となります。

しかし、AIをシステム開発に組み込むためには、適切な方法論やツール、信頼できるパートナー企業の選定が不可欠です。本記事では、システム開発におけるAIの役割や活用方法、おすすめの企業やツール、企業選びのポイント、そして実際の成功事例を詳しく解説します。これからAIをシステム開発に導入しようと考えている企業や開発者の方は、ぜひご覧ください。

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。

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。

ノーコードによるシステム開発ならノーコード総合研究所

株式会社ノーコード総合研究所は圧倒的なスピードでWebアプリや業務システムを開発する、ノーコード開発に特化した国内最大規模の受託開発会社です。ノーコードを用いることで約1/3の期間・費用感での開発を実現します。

AI開発やアプリ開発、Webサイト開発、システム開発までご提供可能です。まずはお気軽にお問い合わせください。

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

引用元：株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networksは2014年設立で、「最先端技術を最短路で実用化する」をミッションに、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。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。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、AI Research Ranking 2022で国内4位、世界49位に評価。2023年5月には日本語特化の大規模言語モデル「和製生成AIモデル」を発表し、広告支援AI「極予測AI」に活用しました。

また、商用利用可能な「OpenCALM」を無償公開。高性能GPUサーバーを導入し、AI開発を加速させます。今後は業界特化型LLMの開発も進め、AIを活用したビジネス発展に貢献する予定です。

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名のエンジニアチームが迅速に開発を進め、2018年には楽天市場を含む30以上のサービスにAIを導入。既にAIによる自動応答サービスが24時間稼働しています。

次の目標は「AIによるヒトの意思決定のサポート」です。販売員のように商品を推薦するチャットボットの構築を進めています。最終的には複数のAIが協力してユーザーのニーズを満たす「コラボレーションAI」を目指し、単純作業をAIに任せることで人間はクリエイティブ業務に専念できる環境を整えています。今後も楽天独自のAIビジネスモデルの構築を推進していく方針です。

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では、AIディープラーニング技術を活用し、作業現場で撮影された動画をリアルタイムで分析・可視化しています。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が可能となります。

また、システム構成が簡単なため、低コストで迅速にサービスを開始できます。さらに、新型コロナウイルスの感染防止に伴い、業務プロセスの効率化や働き方・業務体制の変革が求められる中、本サービスはクラウドを活用することで、テレワーク下でも生産現場の状況をリアルタイムに把握できます。これにより、「New Normal（新しい日常）」への適応を実現し、柔軟な業務運営を支援します。

富士通

引用元：富士通

富士通は「Fujitsu Kozuchi（コードネーム） – Fujitsu AI Platform」を活用して、業務課題を解決するシステムを開発しました。このプラットフォームでは、ユーザーが業務課題を自然言語で入力すると、AIがその意図を解析し、課題解決に適したAIイノベーションコンポーネントを自動的に作成します。

従来、AIイノベーションコンポーネントの作成にはAI専門のエンジニアが必要でしたが、この新技術により、専門知識がなくても誰でも簡単にAIモデルを作成できるようになりました。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。

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。

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。

導入後、エネルギーコストは20%削減され、エネルギー使用パターンの可視性が向上したことで、より効果的な省エネ対策が実施可能となり、持続可能性目標の達成