AI駆動開発とは？技術やツール・要件定義と流れ・企業事例も詳しく紹介

最終更新日:2025/09/04

AI駆動開発とは？

生成AIの急速な発展と進化に伴い、システム開発の現場でもAIを取り入れるシーンが増えています。AI技術を活用した「AI駆動開発」により、作業の効率化や負担軽減が進み、クリエイティブな業務に注力できるようになります。

本記事では、AI駆動開発の概要から主要な技術、導入するメリットや手順、未来の可能性までわかりやすく解説します。実際にAI駆動開発に成功している企業の事例も紹介しますので、自社におけるAI活用に向けてぜひお役立てください。

AI駆動開発（AIシステム開発）とは

AI駆動開発（AIシステム開発）は、ソフトウェア開発のプロセスにAIを導入することで、低コストかつスピーディに高品質なシステムを構築する手法です。システム開発やドキュメント作成における要件定義から設計、デプロイ、公開までの一連の工程にAIツールを活用し、作業の高速化や効率化を図ります。

具体的には、プログラミングコードの生成や編集、デザイン、Webアプリの構築やサイトデザイン、運用・保守などさまざまな作業でAI技術を活用します。各段階に適した生成AIやAIエージェントを取り入れることで、開発者の作業を支援・補完することが可能です。

従来のソフトウェア開発との違い

AI駆動開発と従来のソフトウェア開発には、いくつかの明確な違いがあります。従来の開発では、要件定義からコード生成、デプロイ、保守までの一連のプロセスを手動で行う必要があり、多くの時間と手間がかかっていました。

一方、AI駆動開発では開発プロセスの一部、もしくは全部をAIがサポートしてくれます。コードの自動生成やテストの自動実行により、開発効率が格段に向上します。

AI駆動開発で実現できること

AI駆動開発は、企業や組織のさまざまな用途・シーンで活用できます。具体的には、AI駆動開発によって以下のようなことが可能になります。

機械学習によるビジネス需要や在庫の予測分析
自動運転や医療診断におけるリアルタイム画像認識
自然言語処理（NLP）を活用した自動チャットボットによる顧客対応
マーケティングや経営における意思決定支援
AIプラットフォーム統合環境の提供

AI駆動開発によって、企業における競争力の強化や事業の革新といった効果につながるでしょう。

AI駆動開発の主な要素

AI駆動開発で用いられる主な技術や要素を紹介します。

機械学習（ML）

機械学習（ML）とは、データを学習して予測や判断を行う技術です。過去のデータからパターンを学習し、それに基づいた意思決定が可能です。

AI駆動開発では、過去の開発データやコードのリポジトリをAIに学習させることで、開発者のコーディングスタイルを読み込ませて自動生成の精度を高める、エラーの発生しにくいコードパターンを確立させる、といったシーンで活用されます。

関連記事：機械学習とは？概要や種類、仕組み、有効活用できた事例を簡単解説

深層学習（ディープラーニング）

深層学習（ディープラーニング）とは、人間の脳の構造に似たニューラルネットワークを用いて、より複雑なデータ処理を行う技術です。

AI駆動開発では、高度なコード解析や、複雑な要件からコードを生成するために活用されます。要件定義書の内容から、正確に意図を把握し、高品質なコードを自動生成することが可能です。

関連記事：ディープラーニングとは？特徴や仕組み、活用事例をわかりやすく解説

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）とは、人間が日常的に使う言語をコンピュータが理解し、処理するための技術です。ChatGPT や Gemini といった対話型AIチャットボットや、音声アシスタントなどのツールで採用されており、人間とAIとの円滑なコミュニケーションを支援しています。

AI駆動開発では、要件定義書や設計書、バグレポートなどは人の手で作成されるため、自然言語での記述がベースです。自然言語処理を用いることで、AIによるドキュメントの解析や情報の抽出、FAQシステムの構築などの用途における効率化が実現します。

データ分析

データ分析は、膨大なデータを分析し、ビジネスインサイトを抽出する作業です。AI駆動開発において、データ解析を通じて得られた洞察をベースに、製品・サービスの検証や改善が進められます。

関連記事：データ分析とは？基礎から分かる手法と流れ、仕事でのメリットも解説

AI駆動開発を成功させるプロセス

AI駆動開発を成功させるために、流れを把握し、計画的に進めることが重要です。ここからは、AI駆動開発のおおまかな流れを紹介します。

1. 開発準備：導入計画と基盤の構築

まずは、AIの導入計画を作成します。対象となる組織やチームの現状を把握し、AIツールを利用する目的や達成したいゴール、用途などを明確化します。また、導入によって期待される成果や必要なリソース、計画なども合わせて検討しておくとスムーズです。

続いて、必要なソフトウェアやツールを選定します。代表的なAIツールは後述しますが、GitHub Copilot や Cursor など各段階で最適なツールを選ぶと同時に、ツールを効果的に使うためのインフラ整備も必要です。

加えて、AI利用におけるルールや方針を定めたガイドラインを作成する必要があります。AIを使う上で把握すべき倫理的な観点や、活用時の制限、セキュリティ面の管理などが含まれます。必要に応じて社内研修を実施し、利用者のAIリテラシーを高めることも大切です。

2. 要件定義・設計アシストツールの開発・導入

開発準備が整ったら、AIツールを利用して要件定義や設計プロセスの支援ツールを開発・導入します。このステップは、設計プロセスにおける作業の効率性や正確性の向上に寄与します。

また、AIツールで効率的にコードを生成、修正するためにスキル習得のトレーニングを行うことで、担当者が効果的にツールを使いこなせるようになります。

3. テスト・効果測定の自動化と継続的な改善

要件定義が完了したら、各種AIツールを用いて、大まかな機能の実装や、Webアプリケーションコードの生成などを行います。テストの自動化や効率化に役立つAIツールを導入することで、バグの早期発見・修正が可能になります。

また、導入ツールとプロセスの効果を定期的に分析、評価し、必要に応じた改善策を講じることも重要です。AIを最大限に活用できる環境を継続的に整備しましょう。

AI駆動開発のメリット

AI駆動開発を成功させることによって、さまざまなメリットが期待できます。ここでは、5つのメリットを紹介します。

開発効率の向上

AI駆動開発により、AIツールを開発プロセスに導入することで、開発効率の大幅な向上が期待できます。前述した機械学習により、大量のデータからパターンを容易に学習できるため、人の手作業が必要な場面を最小限に抑えられます。

また、深層学習により、より複雑なデータセットも的確に処理して、高精度な予測が可能になります。コーディングやテストの自動化により、迅速な意思決定と高品質な開発が実現します。

コスト削減

AI駆動開発の採用により、コスト削減を促します。例えば、既存の機械学習モデルを新しいプロジェクトに再利用する方法により、開発コストの低減を図ることが可能です。

また、運用中の定期メンテナンスを自動化すれば、人的リソースをさらに削減できるためコストを抑えられます。結果的に、人間は創造的な業務に集中できるため、より高品質なプロダクト開発が可能になります。

品質向上

AI駆動開発によって、データの前処理や異常値の検出などによって学習精度を高めることで、開発初期からバグやエラーの抑制に貢献します。

また、交差検証によるモデル評価の仕組みを整備できる上、AIプラットフォームや機械学習を活用して、コード品質やシステム全体の一貫性を向上させることが可能です。さらに、各種AIツールにより、ユーザー体験のパーソナライズ化も進み、サービス品質の向上も期待できます。

納期短縮

AI駆動開発において、AI技術を導入することで開発スピードが向上します。例えば、GitHub Copilot や Cursor などのツールを活用すれば、プロンプトを通してコードやテストケースを自動生成できるため、プロトタイプの制作時間が短縮されます。

また、自然言語のみで小規模アプリケーションを構築できるツールを使うことで、開発初心者でも短期間でシステムを構築できるため、納期の短縮に直結します。

開発者の負担軽減

定型的な作業や繰り返し発生する単純な処理をAIが人間に替わって行うことで、開発者の精神的・時間的な負担が軽減されます。また、人間はよりクリエイティブな作業や高度な設計・意思決定にリソースをつぎ込めるようになり、より高品質なアウトプットが実現します。

加えて、長時間労働から解放されることでストレスが低減され、働きやすい開発環境の実現にも寄与します。

AI駆動開発で活用できるツール・技術

ここからは、AI駆動開発で活用される代表的なAIツールについて紹介します。

AI Driven Develeopment Service

AI Driven Develeopment ServiceとはKICK ZA ISSUE株式会社が、従来のシステム開発における課題を解決するために開発した「AIドリブン開発支援サービス」となります。

企業の業務課題や開発したいアプリケーションの特性に応じて、AI駆動型開発ツールの選定から導入までを支援します。
また、要望が明確でない段階でも技術検証（PoC）から対応可能で、開発支援・従業員教育・運用保守まで一気通貫でサポートします。
さらに、大手自動車メーカーや私立大学への支援実績もあり、AI駆動開発によって従来のシステム開発にかかっていたコストと期間を削減することができます。

関連記事：AI Driven Develeopment Service

GitHub Copilot

GitHub Copilot とは、Visual Studio Code（VSCode）向けのAIコード補完ツールです。OpenAI Codex 搭載で、コメントで意図を記述するだけで関数のひな型を生成できます。また、リアルタイムでのコードの一部修正や関数全体の提案などにも対応しています。

加えて、テストケースからの実装（TDD）を支援できる点も特徴です。IDEに統合されているため、日常的な開発プロセスにおいて違和感なく利用できるでしょう。

ただし、プロンプトの明確さや内容がコード品質を左右するため、人間によるレビューが重要です。AI駆動開発の象徴的なツールで、AIペアプログラマーの代名詞としても認識されています。

Tabnine

Tabnine は、複数のIDEに対応したAI補完ツールです。開発者が頻繁に使用する変数や関数、自社のコーディングスタイルなどを学習させることで、優先的に提案する仕組みを構築でき、より高精度なコード補完が実現します。

また、カスタムモデルも提供可能で、チーム開発で一貫性のあるコードを自動生成できます。開発効率だけでなく、保守性やコードレビューの品質向上にもつながります。

bolt.new

bolt.new は、ノーコードでWebアプリケーションをフルスタック開発できるAI開発ツールです。React や Vue といった主要フレームワークに対応しており、対話型プロンプトだけでアプリのUIや機能を自動生成できます。

また、作成したアプリケーションはブラウザ上でテストが可能で、Netlify 経由での公開も可能です。自然言語の指示で開発を進められる上、ファイル構成やエラー修正までAIが自動対応できるため、開発経験の少ない人でも扱いやすい設計です。

料金体系は、無料プランから、個人・チーム・企業向けの有料プランが用意されています。
関連記事：bolt.newとは？特徴やノーコードでWebアプリ開発を行う手順を紹介

v0.ai

v0.ai は、Webサイトやアプリケーションを自動構築できるAIコーディングアシスタントツールです。React や Next.js との相性が良く、自然言語プロンプトによるWebサイトやLPの構築、アプリケーションのUI設計などの作業をサポートします。

また、Mermaid 記法による図解やフローチャートの自動生成など、複雑な概念を視覚的に表現することも得意としています。コーディングスキルがない人でも、デザイン案のプロトタイプ作成や、スクリーンショットに基づく説明の提案など幅広い用途で活用できるでしょう。
関連記事：Vercel v0とは？使い方や料金・活用事例をわかりやすく解説

Cursor

Cursor は、アメリカで開発されたAI搭載コードエディターです。エディター内のチャット機能により、自然言語での対話を通して、コードの理解や生成、修正といったやり取りに活用できます。また、VSCode をもとに設計されており、直感的に操作しやすい点も特徴です。

また、オートコンプリート機能やタブ移動など、高度な補完機能も使えます。チャットで柔軟に開発を進めたい人に向いています。
関連記事：Cursorとは？できることから使い方まで詳しく解説

Replit

Replit は、ブラウザベースの統合開発環境（IDE）及びコラボレーションプラットフォームです。50以上の言語に対応しており、ブラウザ上で開発から実行、デバッグまで完結できます。

また、GitHub リポジトリとの連携や複数人でのリアルタイムコーディングも可能です。スマホからコード編集ができる手軽さが魅力ですが、複雑な構造のアプリケーション開発において、自動生成コードによる不具合が発生する可能性があるため注意しましょう。

関連記事：Replit Agentとは？使い方や料金・日本語対応について解説

AI駆動開発の企業事例

ここで、AI駆動開発に取り組んでいる企業の事例を紹介します。

モノタロウ

モノタロウでは、全社的にAI駆動開発を推進する方針を固め、トップダウンとボトムアップ、横展開を組み合わせた多層的な体制を整備しました。AI駆動開発の専門チームが中心となり、最新技術の戦略立案や施策を推し進めています。

また、現場の開発者が Devin などのAIツールを自律的に活用・習得する「価値探索プログラム」や、AIに関する知見を広める「トレンドラボ」などの取り組みも実施しています。

トヨタシステムズ・富士通

トヨタシステムズと富士通は協働で、基幹システムのアップデート業務において生成AI「Fujitsu Kozuchi Generative AI」を活用した実証実験を実施しました。作業時間を約50％削減することを目的としており、非互換情報の調査やプログラムコードの修正を自動化することで、従来の手作業に比べて大幅な効率化を実現しています。

2025年1月からは実業務への適用を開始し、今後は他の言語やテストケースへの利用拡大も予定しています。