AI開発とは？生成AI時代に必要なスキルと導入ステップをわかりやすく解説

はじめに
AI開発とは？従来型との違いをわかりやすく解説
生成AIを活用したAI開発が注目される理由
AI開発の進め方：導入から運用までの流れ
AI開発を成功させる3つのポイント

はじめに

「AI開発」と聞くと、多くの人が「プログラミングができないと無理」「莫大なコストがかかる」と感じるのではないでしょうか。
しかし、近年のChatGPT・Gemini・Claudeなどの生成AIツールの登場によって、AI開発のハードルは劇的に下がりました。

かつてはPythonや機械学習ライブラリを駆使してゼロからモデルを構築する必要がありましたが、今ではツールを組み合わせるだけで「誰でもAIを使って開発」が可能な時代です。実際、企業の業務自動化やデータ分析、カスタマーサポートなどの分野では、非エンジニアが生成AIを活用して業務効率化を実現するケースが急増しています。

とはいえ、「AI開発とは結局何を指すのか」「どのように導入すればいいのか」「自社でできることと外注すべきことの違いは？」といった疑問を持つ方も多いはずです。

本記事では、AI開発の基本的な定義から、生成AI時代における開発の進め方、導入のコツや注意点までをわかりやすく整理します。難しい理論や数式は使わず、「業務でどう活かせるか」という視点で解説します。
「AI開発を始めたいが、どこから手をつけていいかわからない」という方は、この記事を読むことで、自社や自身の業務に適した“現実的な一歩”が見えるでしょう。

AI開発とは？従来型との違いをわかりやすく解説

AI開発とは、人間の判断や思考を模倣するシステムを構築するプロセスを指します。
ただし、本記事で扱う「AI開発」は、PythonなどでAIモデルを一から作る技術開発ではなく、ChatGPTやGeminiといった生成AIツールを活用した“業務レベルでの開発・応用”を意味します。

従来のAI開発は、データサイエンティストやMLエンジニアが中心で、高度な数学知識・プログラミングスキルが必要でした。
一方、生成AI時代のAI開発では、既存のAIモデルをAPI経由で呼び出したり、ノーコードツールでUIを構築したりすることで、専門知識がなくても実用的なAIアプリやシステムを作ることが可能です。

比較項目	従来型AI開発	生成AI活用型AI開発
主な技術	機械学習・深層学習（TensorFlow等）	生成AI（ChatGPT・Gemini・Claude等）
開発者層	データサイエンティスト中心	ノーコード開発者・業務担当者も可能
コスト	数百万円〜	数万円〜でも開始可能
開発スピード	数ヶ月〜1年	数日〜数週間
活用領域	画像認識・音声解析など	テキスト生成・業務自動化・問合せ対応など

このように、「AI開発＝専門家だけの領域」という時代は終わり、誰でも生成AIを活用して“AIを使う開発者”になれる時代が到来しています。

生成AIを活用したAI開発が注目される理由

生成AIを中心としたAI開発が注目されている理由は、大きく3つあります。

圧倒的な開発スピードの向上
ChatGPTやGeminiはコード生成やプロンプト設計を自動化できるため、開発時間を従来の1/10以下に短縮可能です。特に、PoC（実証実験）段階でスピーディに試作できる点が魅力です。
コストを抑えた内製化が可能
ノーコードツール（Bubble・Make・Zapierなど）と組み合わせることで、外注せずとも社内でAIアプリを開発できます。これにより、中小企業でもAIを“自社資産”として保有できるようになりました。
業務効率化と競争力の両立
生成AIは単なる「自動化」ではなく、情報整理・要約・提案まで可能です。たとえば、社内のFAQを学習したAIチャットボットを導入すれば、問い合わせ対応時間を50%以上削減するケースもあります。

このように生成AIを活用したAI開発は、「スピード・コスト・成果」の三拍子を揃えた、現実的なDX推進手段として注目されています。

AI開発の進め方：導入から運用までの流れ

AI開発を成功させるには、「目的設計」から「運用・改善」までの一連の流れを理解しておくことが重要です。
以下のステップで考えると整理しやすいです。

ステップ	内容	ポイント
① 目的の明確化	何を自動化・効率化したいのかを明確にする	例：見積書作成、FAQ対応、レポート要約など
② ツール選定	ChatGPT・Gemini・Claudeなどから最適なAIを選ぶ	目的に応じてモデルの特徴を比較
③ 開発環境の構築	ノーコードやAPI連携環境を整備	BubbleやMakeを利用すると簡単
④ PoC（試作）	小規模に検証して精度や使い勝手を確認	まずは社内1部署で試すのがおすすめ
⑤ 本格運用	社内展開・外部連携・データ運用の自動化	利用状況をモニタリングして改善

このステップを踏むことで、「なんとなくAIを導入する」のではなく、具体的な業務課題に直結するAI開発が可能になります。

主要な生成AIツールとノーコードツールの選び方

AI開発を進める上で、「どのツールを選ぶか」は最初の重要なステップです。ここでは、生成AIツールとノーコード開発ツールの代表例を整理します。

分類	ツール名	主な用途	特徴
生成AI	ChatGPT（OpenAI）	コード生成・文章要約・QA	多機能で初心者にも扱いやすい
生成AI	Gemini（Google）	画像・動画も扱うAI開発	Googleサービスとの連携が強み
生成AI	Claude（Anthropic）	長文処理・文書理解	高精度な文章生成・倫理重視
ノーコード	Bubble	Webアプリ開発	AI API連携が容易、拡張性が高い
ノーコード	Make / Zapier	ワークフロー自動化	API連携でAI機能を組み込みやすい
ノーコード	Glide / Softr	シンプルなアプリ構築	簡易的な社内AIツールに最適

AI開発を行う際は、「生成AIで“頭脳”を作り、ノーコードツールで“体”を作る」という考え方が有効です。
つまり、ChatGPTなどが情報処理や判断を行い、BubbleやMakeが実際のアプリや自動処理を担います。

また、プロジェクトの性質によっても選び方が異なります。たとえば、

社内業務の自動化目的なら：Make + ChatGPT
顧客向けWebサービスなら：Bubble + Gemini API
文書検索・知識共有なら：Claude + RAG構成（社内データ連携）

このように、目的ごとに最適なツールを選ぶことが、AI開発の成功に直結します。
初期段階では無料枠を活用し、小さく試して成果を見ながら拡張することが理想です。

AI開発を成功させる3つのポイント

「小さく始めて、大きく育てる」アプローチをとる
最初から大規模導入を狙うのではなく、まずはPoC（試作）から始めましょう。小さな成功体験を積むことで、社内の理解も得やすく、リスクを最小限に抑えられます。
社内データを活かす設計にする
ChatGPTなどの汎用モデルは強力ですが、社内特有の文脈を理解させるには自社データの活用が不可欠です。たとえばRAG（Retrieval Augmented Generation）を用いて、社内ドキュメントを組み合わせると、回答精度が向上します。
ツールではなく“課題解決”を主軸に置く
「どのAIを使うか」よりも、「どんな課題を解決したいのか」が重要です。生成AIはあくまで手段であり、目的が明確なほど成果を出しやすくなります。