AIシステム開発の事例10選｜システム開発でAIを活用する注意点やポイントも紹介

近頃大きな注目を集めている生成AIですが, その役割は単なるテキストや画像の自動作成にとどまりません。社内基幹システムとの連携や, 日々のシステム構築そのものの効率向上など, ビジネスの現場におけるAIシステム開発の領域でも非常に有効なテクノロジーとなっています。

本記事では, これまで数多くのAIシステム開発を手掛けてきたシースリーレーヴ株式会社が, 実際の導入事例を交えながら生成AIを活用したシステム開発について分かりやすく解説します。先駆けて導入している企業の成功例, 得られるメリット, さらには開発時に見落としがちな課題まで詳しくご紹介しますので, ぜひプロジェクト検討時の参考にしてください。

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生成AIとは

「生成AI（ジェネレーティブAI）」とは, 過去の多様なデータパターンを分析・学習し, それをもとにまったく新しいオリジナルのコンテンツやアイデアを自ら生み出すことができる画期的な技術です。ここ数年でこの分野の進化は著しく, ビジネスにおける高度なAIシステム開発でも重要な役割を果たせるようになっています。

ここではまず, これまでのAIと生成AIにはどのような違いがあるのか, そしてシステム構築の現場で具体的にどう活用されているのかといった基本から見ていきましょう。

従来のAIと生成AIとの違い

古くから利用されている従来の「AI」は, 主に収集された過去の情報を整理・分析し, それから予測を立てるプロセスで真価を発揮してきました。具体的には, ユーザーのショッピングデータから次の購買アクションを推測したり, 売上推移を予測したりすることです。情報の中からルール性や特定のパターンを探り出すことがメインのタスクでした。

一方で, 新しく登場した生成AIは, ゼロから『新たなコンテンツを生み出すこと』を最大の強みとしています。大量のインプットデータを参考にすること自体は従来と同様ですが, そこから構造や特徴を深く把握し, 指示に基づいて自然なテキスト, 高解像度の画像, 動作するプログラミングコード, 音声といった新しいアウトプットを創造します。このため, 業務プロセスの省力化や新サービスの立ち上げにおいて, AIシステム開発にイノベーションをもたらす手段として広く利用されているのです。

システム開発における生成AIの活用法

システム構築の現場において, 従来のAIと生成AIでは期待されるアプローチが異なります。これまでのAIはデータ集計の省力化などが中心でしたが, 生成AIを活用すれば, 開発エンジニアの生産性を劇的に引き上げ, 短期間で高品質なシステムを立ち上げることが可能となります。現状ではいくつかの技術的な制約も存在しますが, 適切に組み込めば, 要件定義や基本設計の作成フェーズでも作業スピードを格段に上げることができます。

具体的に, AIシステム開発の各プロセスで以下のようなシーンで使われています。

• プログラミングコードの自動生成
• 設計書や仕様書の構成案・機能の選定提案
• UI/UX（画面デザインやユーザーインターフェース）のレイアウト調整
• ソースコードの自動デバッグおよびレビュー
• インフラ構成やクラウドアーキテクチャの構築案の提示
• ユーザーのアクションフロー（ジャーニーマップ）のドラフト作成
• 概念図やUML（統合モデル化言語）のスクリプト出力
• ドキュメントや操作マニュアルの自動作成
• エラー解決の伴走 など

私たちシースリーレーヴ株式会社でも, 実際のAIシステム開発プロジェクトでソースコードの確認（コードレビュー）やプログラミング作業そのものの補助に生成AIを常時活用しており, 開発品質の担保と開発期間の短縮を同時に達成しています。

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システム開発に生成AIを活用するメリット

生成AIをAIシステム開発の工程に組み込むことによってもたらされる, 主な利点は大きく以下の2つに集約されます。

1. 開発スケジュールの圧縮とコストの最小化
2. エンジニア不足のカバーと人的ミスの未然防止

開発スケジュールの圧縮とコストの最小化

生成AIはシステム開発に伴う多種多様なルーチン作業やコード記述を自動（または半自動）で行うことができます。基本的なコーディングをAIに代行させることで, 開発スタッフは要件のすり合わせやUXの磨き込み, より高度なロジック設計といったコア業務に集中できます。その結果, 開発完了までに要する人的コストと日数を劇的にカットできるのです。

開発費用を効果的に削減するためには, どの業務をAIに代行させ, どの部分に人間のエンジニアの手を入れるかという「役割の切り分け」を設計段階で明確にすることが, プロジェクトをスムーズに進めるための重要なポイントになります。

エンジニア不足のカバーと人的ミスの未然防止

現在, 多くの企業が深刻なIT人材不足に直面していますが, AIシステム開発に生成AIを取り入れることで, 少ないエンジニアリソースでも最大のパフォーマンスを発揮できます。開発ステップの自動化比率を高めれば, 限られた開発費でスピード感を持った事業推進が可能になります。

さらに, 生成AIは人間のような見落としや疲労による書き損じ（人的ミス）をしません。これにより, 記述ミスが原因で発生する予期せぬバグのコン入を減らし, 品質管理コストや手戻り作業を大幅に減らせます。特に機械的な繰り返し作業や大量のコードテストにおいて, AIの処理は圧倒的な精度を発揮します。

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システム開発に生成AIを導入した活用事例10選

実際にAIシステム開発の現場で生成AIおよびAI技術がどのように実装されたのか, 国内外の具体的な事例を10個ご紹介します。プロジェクトの進め方や効果の違いに注目しながらご覧ください。

1. AI接客支援による「AIカウンセリング」システムの事例（自社実績）

シースリーレーヴ株式会社が手がけた, 店舗での接客対応を自動・半自動で支援する『AIカウンセリング』のシステム開発事例です。顧客の好みや悩みに適したおすすめの商品をAIが自動で導き出して提案する機能を実装しました。

開発プロセスにおいては, 実際の現場での接客業務フローを詳細に分析し, 運用に合わせた設計を行いました。ノーコードツールBubbleとAIのAPI連携を組み合わせることにより, 開発期間を約4ヶ月に抑え, 高品質なAIシステムをスピーディーに形にしています。

2. AIを活用した「AI会計税務君」による専門業務の効率化事例（自社実績）

シースリーレーヴ株式会社が開発した, 会計や税務に関する複雑な業務を効率化するためのWebサービス『AI会計税務君』の事例です。

難解な税務知識や帳簿入力の手順についてAIが適切にサポート・案内する仕組みを組み込みました。こちらはノーコード（Bubble）にAI連携を組み合わせて構築され, 開発期間わずか3ヶ月ほどでリリース。専門性の高い業務プロセスであっても, AIを用いることで大幅に時間を節約し, 業務負担を低減できることを実証した開発モデルです。

3. 生成AIプラットフォーム「架空商品モール」の事例

これは, ユーザーが持つ発想力とメーカーが保有する固有の技術力を融合させ, 次世代のプロダクトアイデアを創出する共創プラットフォーム『架空商品モール』の開発事例です。

『AIを使ったユニークなWebサービスのアイデアはあるが, 実現するための具体的な技術やプロンプト設計のノハウがない』という企業の課題に対し, AIシステム開発の専門知識を持つ開発チームが参画し, 以下のサポートを行いました。

• 企画の壁打ちからシステム実装までの工程を大幅に短縮したスピード開発
• プロンプト設計だけでなく, 全体のインフラ構築からシステム展開までをワンストップで提供
• ユーザーが使いやすく, 直感的に操作できる洗練されたUI/UXデザインの設計
• 生成AIの回答精度を高めるプロンプトエンジニアリングの徹底したチューニング

AIサービス開発でよくある失敗として, AIの回答精度が安定せずユーザー体験を損ねてしまうことが挙げられます。事前にテスト環境でのPoC（概念実証）を行い, 意図しない出力（ハルシネーション）を防ぐチューニングを丁寧に行うことが極めて大切です。

4. 自動車向けソフトウェア開発における走行データの自動分析事例

大手メーカーの日立製作所が進めている, 車載ソフトウェアの品質向上プロジェクトです。本来は, 自動運転などに必要な画像認識システムを作るため, 車両カメラが捉えた膨大なドライブ映像から『車線』や『歩行者』といった特定のシーンを切り分ける作業が必要でしたが, これには気の遠くなるような手作業が発生していました。

そこで, この抽出作業を生成AIの画像認識テクノロジーを応用して自動化するAIシステム開発を導入。開発工程全体を大幅にスピードアップさせ, 研究費用の抑制を図っています。

5. 自然言語から自動で数式モデルを組み立てるAIプラットフォームの事例

富士通が提供するAI serviceプラットフォーム『Fujitsu Kozuchi』に導入された最先端の機能です。利用するユーザーが『この生産工程の無駄を省きたい』『配車ルートを最適化したい』といった具体的な業務課題を日本語（自然言語）で打ち込むだけで, 生成AIがその目的を理解し, 自動的に高度な最適化数式へと変換するシステムが構築されました。

これまではプログラマーやデータサイエンティストでなければ難しかった, AIシステム開発におけるモデル作成のプロセスを誰でも簡単に行える画期的な技術として注目されています。

6. 開発プロセス自体の短縮を図るエンジニア支援の事例

IT大手の日本電気株式会社（NEC）は, 自社のシステム開発現場に生成AIを導入することで, 開発全体のリードタイムを縮める取り組みを行っています。特に手間と時間がかかる『プログラムの実装』や『単体テスト用のコード記述』の工程で, コーディング支援AIツールである『GitHub Copilot』を大々的に活用しています。

エンジニアの習熟度や命令文（プロンプト）の書き方によって成果物の完成度に差は出るものの, 部分的な生産性向上には確実な効果を上げており, 今後の本格展開に向けて課題のクリアが進められています。

7. エンジニア未経験の状況から3ヶ月でサービス立ち上げを実現した事例

人材サービス事業を営むSmacie株式会社が運営する, IT営業職向けのダイレクトリクルーティングサイトの立ち上げ事例です。社内に専任のITエンジニアがいない中, AIシステム開発の手法を積極的に取り入れることで, 企画段階からわずか3ヶ月でWebサービスのローンチに至りました。

通常のシステム開発会社に見積もりを依頼した際は『どんなに早くても半年から1年は要する』と提示されていたスケジュールを, 生成AIによるコード・データベース設計支援を用いて大幅に短縮した驚異的な事例です。

8. 数千人規模のエンジニアをAIアシスタントでサポートする事例

LINEヤフー株式会社では, 社内に在籍する約7,000名という膨大な開発者集団に対し, コーディングを補助するAIツール『GitHub Copilot for Business』を配備しました。このAIシステム開発支援環境を整えたことにより, 日々のプログラミング作業スピードが大幅にアップしただけでなく, 構文ミスの防止などにより成果物全体のクオリティ底上げにも成功しています。

9. 生成AIを用いたビジネスアイデア自動立案システムの事例

こちらは, 膨大な特許資料の分析や翻訳に多大なリソースが割かれていた業務プロセスを, 生成AIで半自動化したAIシステム開発の事例です。従来は人間が手作業で行っていた以下のフローをAIシステムに置き換えました。

• 専門性の高い長文の読解, 翻訳, および要点整理
• テキストに基づいた新規ビジネスアイデアの自動創出
• アイデアを視覚化するためのコンセプト画像の自動生成

このAIシステム開発による業務プロセスの改革により, 従来は完了までに丸1ヶ月を要していた一連のアイデア立案フェーズが, わずか「5分」へと短縮され, 圧倒的な業務スピード向上を達成しました。

10. レシピのアイデア企画＆画像自動生成システムの事例

食関連のメディアにおいて, 掲載するレシピの新規アイデア考案や, 調理画像の準備にかかる時間を短縮するために導入されたAIシステム開発の事例です。レシピ作成のマンネリ化や公開スピードの遅れを解消するため, 以下の機能を実装しました。

• 過去に登録された数万件に及ぶ豊富なレシピデータをAIに学習させる
• 特定の食物アレルギーやベジタリアンに対応した, 代替メニューやレシピ案の自動書き換え機能
• レシピの内容に沿ったイメージ画像の自動生成システムの構築

このシステムにより, ライターやコーディネーターの企画検討時間を大きく削減し, 多様なニーズに応えるコンテンツの大量発信が可能になりました。

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【課題】AIシステム開発に生成AIを活用する際の注意点

生成AIを活用したAIシステム開発は非常に利便性が高く, 生産性を一気に引き上げる武器になりますが, 万能ではありません。現段階ではいくつかの重要な技術的・法律的課題が残されているため, 『完全にAI任せにしてエンジニアが不要になる』という未来はまだ先です。ただし, 今後のシステム構築においては, AIを道具として使いこなせる人材が主役になっていくことは間違いありません。

ここでは, 生成AIを伴うAIシステム開発を導入する際, 絶対に踏まえておくべき4つのデメリットや注意点を解説します。

1. 出力されるコードや仕様の品質にむらがある
2. セキュリティ上の問題（脆弱性）が入り込む恐れがある
3. 知的財産権やライセンスに関するトラブルのリスク
4. 最終的な判断を下せるベテランエンジニアによる管理が不可欠

出力されるコードや仕様の品質にむらがある

まず注意すべきなのが, AIが生成するコードやテキストの品質が一定ではないという点です。生成AIには, まったく根拠のない偽の情報をさも真実であるかのように出力してしまう『ハルシネーション（幻覚）』という現象が少なからず発生します。そのため, 出力されたコードが仕様通りに動くか, データ整合性が取れているかをそのまま信じるのは非常に危険です。

また, 一般的な画面構築コードなどは正確に出力されることが多いものの, 本番のシステム運用に耐えうる『例外処理（エラー時のリカバリー処理）』や『極端な負荷への対策』などは考慮されずにスルーされてしまうことが多々あります。これらをカバーするには, 人間側が的確に細かい制御ルールを指示し, 検証する必要があります。

セキュリティ上の問題（脆弱性）が入り込む恐れがある

AIが作成したプログラムソースに, ハッカーからのサイバー攻撃の標的となるようなセキュリティホール（脆弱性）が含まれるケースが確認されています。これはAIが学習した元データに古い記述方法や安全性の低い記述が含まれているためです。セキュリティの知見が浅いエンジニアがAIに頼り切ってコードを書くと, 重大なセキュリティの欠陥を抱えたままシステムをリリースしてしまうことになりかねません。

このリスクを防ぐためには, ソースコード解析ツール（静的解析）で自動テストを行ったり, 人間の手によるダブルチェックを徹底したりする二重の防御策が不可欠です。

知的財産権やライセンスに関するトラブルのリスク

AIシステム開発においては, 著作権侵害や意図しないオープンソースソフトウェア（OSS）のライセンス違反にも注意を払う必要があります。生成AIがコードを出力する際, インネット上に存在する他者の知的財産をほぼそのままの形で出力してしまうケースがあるためです。

商用利用不可のライセンスが含まれるコードを自社製品に使用してしまえば, 将来的に大きな法的トラブル（著作権侵害訴訟や使用差し止め）に発展する危険性があるため, 知的財産のクリアランスチェックは必須のプロセスです。

最終的な判断を下せるベテランエンジニアによる管理が不可欠

これらの課題を踏まえ, 私たちは生成AIを『非常に仕事は早いが, 嘘やミスも平気で交える優秀なインターン生』のような存在だと捉えています。つまり, AIが書いたものをそのまま鵜呑みにするのではなく, 経験豊富なプロのシステムエンジニアがしっかりと『レビュー（上司役）』をし, 品質をチェックする体制が絶対に必要です。

AIシステム開発をプロジェクトとして円滑に進行させるためには, AIが出したアウトプットを徹底して評価・リファクタリングし, 最終的な製品保証は人間が責任を負う, という役割分担がもっとも重要です。

エンジニアが社内にいない企業が「AIで簡単に作れる」と過信して, 専門家のチェックなしにプロダクトを構築・リリースすると, 後からバグや脆弱性が多発して修復不能になる「設計崩壊」がよくある失敗例です。システムを構築する際は, 必ず経験豊富なAI開発会社に依頼することをおすすめします。

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AIシステム開発における生成AI活用のポイント

最後に, 生成AIを用いたAIシステム開発プロジェクトを成功させるための実践的なアプローチや確認ポイントを3点にまとめて紹介します。

1. AIシステム開発を導入する目的を明確化する
2. 開発目標に合わせた最適な製品やAPIを選択する
3. 社内データの保護やセキュリティガイドラインを整備する

AIシステム開発を導入する目的を明確化する

システムにAIを導入すること自体がゴールになってしまうと, 無駄な開発費がかさみ頓挫しやすくなります。まず『自社のビジネスプロセスのどの課題を解決したいのか』を徹底的に洗い出してください。

『顧客対応にかかる問い合わせ工数を半分にする』『画像判定の目視検査を自動化して作業ミスをゼロに近づける』といった, AIシステム開発に求める具体的かつ定量的な数値を定義することが成功への第一歩です。

開発目標に合わせた最適な製品やAPIを選択する

世の中にあるAI製品や大規模言語モデル（LLM）のAPIは, それぞれ得意分野や処理能力, 従量課金システムなどの特性が異なります。自然言語でのチャットボットに適したもの, 画像の高度な識別が得意なもの, 計算やコード生成に特化したものなど, バリエーションは豊富です。

自社が想定する利用規約やセキュリティ基準, 月々の開発予算に合わせて, 最も効果的かつランニングコストを抑えられるモデルを選び抜くことがAIシステム開発では非常に重要です。

社内データの保護やセキュリティガイドラインを整備する

特に企業内でAIを利用する場合, 入力した機密情報や顧客データがAIの学習用データとして再利用されないかといったデータ保護の観点が重要です。APIの接続規約を確認し, 情報が漏洩しないインフラ構成を組まなければなりません。

また, 社内エンジニアがAIを活用してプログラムを書く際の開発基準（セキュリティガイドライン）も事前に策定し, 安全性が保証された形でAIシステム開発を進めるようガバナンスを効かせることが極めて有効です。

AIシステム開発を外部に依頼する際は, 自社が持つ「学習データ（AIに読み込ませたいマニュアル, ログ, 顧客対応履歴など）」がどの程度デジタル化され, 整理されているかを事前にチェックしておくと, 相談から実際の開発フェーズまで非常にスムーズに進行します。

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生成AIを活用したシステム開発＆コンサルはシースリーレーヴまでご相談ください

生成AIは, 高いポテンシャルを秘めているものの, 経験豊富な開発チームが適切に設計・レビューして初めて本番運用に耐えうる頑健なシステムとなります。AIを活用した開発にはコスト削減や生産性向上という非常に大きな価値がある一方で, 品質のブレや法的なライセンス課題, 脆弱性のリスクなどを的確にコントロールできる体制が必須です。

シースリーレーヴ株式会社では, これまで多数のWebアプリケーションやAI受託開発に携わり, プロンプト設計から基幹システム構築まで一貫したAIシステム開発ソリューションをご提供しています。

特に, 初期の開発コストを通常の見積もりより最大40％還元した価格でスピード開発し, さらにリリース後1年間にわたり継続的なビジネス成長を並走・サポートする『複利型AI開発プラン』は, リスクを最小限に抑えて素早くプロダクトを立ち上げたい多くの企業様からご好評をいただいています。