企業システム開発×生成AIで工数50%削減は可能か？

はじめに

企業の基幹システム開発は、現場の業務を確実に回し、売上やコストに直結する“土台づくり”です。しかし、要件定義が長期化し、開発着手までに数か月、リリース後の改修も年単位――というのは珍しくありません。

そこで注目されているのが、ChatGPTやGemini、Claudeといった生成AIを、ソースコードを一から書くためではなく、要件の整理、仕様書の草案化、テストケースの洗い出し、画面モックの作成など“開発プロセス全体の効率化”に使う方法です。本記事では、この定義を前提に、勤怠・会計・在庫・受発注などの基幹領域を対象とした企業システム開発で、どこまで工数を圧縮できるのか、品質やセキュリティを損なわずに進めるコツは何かを、非エンジニアにも伝わる言葉で解説します。

結論から言えば、要件の曖昧さを解消し、試作（プロトタイピング）と検証のサイクルを素早く回せれば、総工数の30〜50%削減は現実的です。鍵になるのは“作る前に見える化する”こと。生成AIは、会話形式で要件を具体化し、例外ケースまで想定した仕様メモを数分で下書きできます。さらにノーコード/ローコードのUI生成と組み合わせれば、現場レビュー用のクリックできるモックを短時間で用意でき、意思決定のスピードが劇的に上がります。とはいえ、“AIに任せれば何でも自動で作れる”わけではありません。むしろ、現場の運用ルールや承認者の役割、例外パターンといった、人間しか知らない前提を丁寧に集めることが不可欠です。生成AIはその聞き取りを助け、抜けやすい観点を提示する“相棒”として機能します。たとえば勤怠システムなら、休暇種別・締め日・打刻修正の権限・休憩の扱いなど、見落とすと後戻りコストが大きい論点を、質問テンプレートに落とし込みます。会計なら、部門別の仕訳ルールや証憑（しょうひょう）の添付義務、承認の分離（相互けん制）までを初期設計に織り込みます。

この記事では、こうした“仕様の言語化”と“モックでの合意形成”を、ノーコードとAIの併用でどう高速化するかを、手順とチェックリストで具体化します。また、セキュリティや内部統制（アクセス権、監査ログ、個人情報の最小利用）に関する最低限の考え方も整理します。

最後に、当社の実践で得られた効果の目安と、万能ではないがゆえの限界も率直に共有します。読み終えるころには、何から着手すべきか、どの範囲なら自社で進められるか、外部に任せるなら何を準備すれば良いかが、具体的に見えてくるはずです。

1. AI時代のシステム開発：効率化の前提とボトルネック

この記事の狙いと前提

本記事でいう「AI開発」は、Pythonなどでモデルをゼロから作ることではありません。生成AI（ChatGPT/Gemini/Claude等）を、コード生成や仕様整理、テスト自動化、ドキュメント整備といった“工程の効率化”に使うことを指します。対象は、勤怠・会計・購買・在庫・受発注・CRMなどの基幹系。現場のExcelや紙の申請を置き換え、二重入力をなくし、内部統制に耐える運用をつくる、がゴールです。

よくあるボトルネックは「要件の曖昧さ」

失敗の多くは技術よりも要件です。たとえば“承認フローを3段階にしたい”という一言の裏に、差し戻し時の権限、土日判定、代理承認、監査証跡、通知の粒度など多くの分岐が潜みます。生成AIは、これらの抜けやすい観点をチェックリスト化し、インタビューの下書きを用意できます。結果として、会議1回分の議事録から“具体的な仕様のたたき台”を作り、合意形成を前倒しできます。

2. 開発プロセス全体の効率化メカニズム

ノーコード×AIで進めるプロトタイピング

要件は文章より画面で検証するのが早道です。ノーコード基盤で画面とデータ型を先に作り、生成AIでエラーメッセージ、ヘルプ文、バリデーション例を自動生成。現場レビューを1週間単位で回すと、開発終盤の“想定外”が減ります。さらに、テスト観点表やユーザーストーリーの雛形もAIで作成すれば、品質も同時に底上げできます。

3. セキュリティと内部統制：守りの設計

セキュリティと統制は“設計の言語化”で守る

AIを使うほど、アクセス権や監査ログ、個人情報の扱いなどの設計を言語化する重要性が高まります。誰が何にアクセスでき、いつ何を更新したかを記録する仕組み（監査ログ）、本番と検証のデータ分離、API鍵・外部連携の権限最小化など、原則を「運用ルール」と「システム設定」の両面で定義し、レビューにかける。AIはそのチェックリストと手順書のドラフトを短時間で作れます。

導入ステップ（現実的な進め方）

1. 現行業務の見える化（スクリーンショット・帳票・Excelの収集）。2) 例外とエラーの棚卸し。3) 画面モックとダミーデータ作成。4) 週次レビューで差分を詰める。5) スプリント開発へ移行。各ステップでAIに“抜け漏れ”の質問をさせ、議事録→仕様の自動整形を回します。
   

4. 期待できる効果と費用・限界

期待できる効果と限界

効果は、(A) 合意形成の早期化、(B) ドキュメント一貫性、(C) テスト観点の網羅、(D) 軽微改修の即応性。

一方で、AIは“正しいデータモデルを発明する”ことや“制度準拠の最終判断”は代替できません。よって、データ設計・統制・責任分界点は人が決め、AIは加速装置として使うのが正攻法です。

参考：効果の目安（当社事例ベース）

項目	従来	AI×ノーコード併用	効果の要点
要件定義〜仕様化	6–8週	3–4週	チェックリスト化とモック合意
ドキュメント整備	100%手作業	50%自動生成	議事録→仕様→テストの連結
受入テスト準備	2–3週	1–1.5週	観点表の雛形化
軽微改修	1–2週	2–5日	影響範囲サマリ自動化

費用感と見積りの考え方

見積りは“工数×単価”だけでなく、合意形成の速さと手戻り率で大きく変わります。AIで要件を先に具体化し、画面モックで不確実性を潰すほど、後半の手戻りが減り、総コストは下がります。したがって、初期は“要件の確度を上げるためのスプリント”に投資するのが得策です。また、既存SaaSと連携して“作らない選択”を混ぜることで、短納期・低コスト化が可能です。たとえば勤怠はSaaS、承認は自社ポータル、帳票はRPAで出力という分担も現実解です。

まとめ

企業システム開発において、生成AIは“魔法の開発者”ではありません。けれど、要件を言語化し、試作を高速に回し、合意形成とテスト準備を前倒しする“加速装置”としては極めて有効です。私たちはノーコード/ローコードを土台に、会話ベースで要件を固め、クリックできるモックを短期間で提示し、現場レビューを回しながら最小限のコストで価値を立ち上げる進め方を標準化しています。

もし、勤怠・会計・購買・在庫・受発注などの内製/刷新を検討しているなら、まずは“見える化スプリント”から始めませんか。1〜2週間で、現場資料の収集→主要画面のモック→基本フロー→例外の棚卸し→概算見積りまでを並走し、投資判断の材料を揃えます。強引な営業はいたしません。現状の課題や社内体制、既存ベンダーとの分担も含め、最適な着地点を一緒に探ります。お問い合わせ時は、対象業務と現在使っている帳票やExcelのサンプルを数点お送りください。それだけで、初回の提案速度と精度は大きく上がります。

さらに、プロジェクトの最終目的が“システムを作ること”ではなく“現場の手戻りを減らし、正確に早く回すこと”である点を常に共有します。この目的をぶらさず、スコープを小さく刻み、1〜2週間で成果物を必ず提示する――そんな進め方が、AI時代の内製/外注における成功確率を上げます。もし外部パートナーを検討される場合でも、最初の打合せでは、現行帳票や既存SaaSの設定画面、運用マニュアルなど“現物”を一緒に見ながら話すことをおすすめします。言葉だけの説明よりも、対象が具体化し、費用や期間のブレ幅が一気に小さくなるからです。当社は、基幹領域の刷新・置換・段階移行のいずれにも対応し、ノーコード基盤を活かして短期の試作とPoC（実証）から着手可能です。まずは小さく試し、価値が確かめられた部分から広げる。大規模な移行は、その後で十分です。

“何から始めればよいか分からない”という段階でも構いません。現状のプロセスを一緒に可視化し、最短距離の打ち手を設計します。お問い合わせは、対象業務、利用中のツール、関係者の人数、将来の拡張想定をお知らせください。いただいた情報をもとに、初回提案では画面モックと概算見積り、想定リスクと回避策までをまとめてお返しします。社内の意思決定が進めやすくなる、そんな“はじめの一歩”をご提供します。最後に、生成AIの利用ポリシー（入力してよい情報の範囲、社外AIの使用可否、ログの取り扱い）を社内で明文化しておくと、導入後のトラブルを未然に防げます。小さく始めて学び、ルールを改善する――この姿勢が長期的な成功を支えます。