AIシステム開発で変わるこれからのシステム開発とは？AIでできること・事例・導入の流れを分かりやすく解説
- シースリーレーヴ編集者
- 12 分前
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「AIシステム開発」という言葉をよく目にするようになったものの、 「実際に何ができるのか分からない」 「自社に本当に必要なのか判断できない」 と感じていませんか？
最近では、問い合わせ対応の自動化やデータ分析の高度化、業務効率化など、さまざまな場面でAIの活用が進んでいます。しかし一方で、「なんとなくすごそう」というイメージだけが先行し、具体的にどう導入すればいいのか分からないという企業担当者の声も少なくありません。
そこで本記事では、「AIシステム開発で何が変わるのか」という基礎から、 AIでできること・実際の導入事例・導入までの流れ・費用相場・失敗しないポイントまで、初心者の方にも分かりやすく解説します。
読み終える頃には、 「導入するなら何から始めるべきか」 が明確になり、次の一歩を自信を持って踏み出せる状態になるはずです。
ぜひ最後までご覧ください。
目次
AIシステム開発がシステム開発の常識を変える？
AIシステム開発とは
AIシステム開発は、近年の技術進化とともに、システム開発のあり方そのものを大きく変えつつあります。 これまで人が行っていた判断や分析、作業をAIが担うことで、開発スピードの向上や業務効率化、新たな価値創出が現実のものになってきました。
ここではまず、AIシステム開発とは何か、そして従来のシステム開発と何が違うのかについて、分かりやすく解説していきます。
AIシステム開発とは
AIシステム開発とは、人工知能（AI）技術を活用し、 判断・予測・分類・自動化などを行う仕組みをシステムとして構築することを指します。
従来のシステムは、 「この条件ならこの処理をする」 というあらかじめ決められたルールに従って動いていました。
一方、AIシステムは、
過去データを学習する
傾向やパターンを見つける
状況に応じて判断を変える
といった、人の思考に近い処理が可能です。
例えば、
問い合わせ内容を自動分類する
売上データから需要を予測する
画像から不良品を検知する
膨大な資料から必要情報を抽出する
など、これまで人が行っていた業務をAIに任せることができます。
近年では、AIの精度が大きく向上し、 ビジネスの現場でも実用レベルに到達しています。 そのため、単なる実験的な取り組みで
はなく、 実際の業務に組み込む企業が急増しているのです。
AIシステムがシステム開発に与える変化
現在、システム開発の現場でもAIの活用が進んでいます。
現時点では、 「AIがすべてのシステムを自動で作る」 という段階には至っていませんが、
要件整理の補助
設計案の提案
コード生成の支援
テストの自動化
など、開発工程のさまざまな場面でAIが活用されています。
これにより、
開発工数の削減
手戻りの減少
品質の向上
といった効果が期待できます。
AIを活用することで、 エンジニアは単純作業から解放され、より価値の高い業務に集中できる という変化も起きています。
従来開発とAIシステム開発の違い
これまでのシステム開発には、スクラッチ開発やパッケージ導入、ローコード・ノーコード開発といった手法がありました。
スクラッチ開発は自由度が高い反面、開発期間が長くなりやすく、コストも高額になりがちです。一方、ローコード開発は部品を組み合わせて開発できるため、比較的短期間でシステムを構築できます。
ここにAIシステム開発を組み合わせることで、要件に応じた機能提案や自動コード生成、設計支援などが可能になり、開発効率はさらに高まります。
従来の開発が「決められたルール通りに動く仕組み」を作るものだったのに対し、AIシステム開発は「学習して判断する仕組み」を作る点が大きな違いです。この違いによって、柔軟性や拡張性が大きく向上します。
AIシステム開発がもたらす良い変化
AIシステム開発によって得られるメリットは、単なる業務効率化にとどまりません。
業務改善だけでなく、新しいサービスの創出や競合との差別化、意思決定の高度化など、経営レベルの変革にもつながります。
また、要件定義や設計といった上流工程の質も向上しやすくなり、「とりあえず作る」のではなく、成果につながるシステム開発が実現しやすくなります。
AIシステム開発を行う際の注意点
AIシステム開発には多くのメリットがありますが、注意すべき点も存在します。
たとえば、機密情報や個人情報を扱う場合は、データ管理のルールをしっかり設計する必要があります。クラウドサービスを利用する場合は、セキュリティ対策を十分に検討しなければなりません。
また、AIは必ずしも常に正しい判断をするわけではありません。誤った結果を出す可能性もあるため、人によるチェック体制やテスト運用が不可欠です。
さらに、「とりあえずAIを導入したい」という目的が曖昧な状態では、期待した成果は出にくくなります。解決したい課題を明確にした上で導入することが重要です。
AIシステム開発で「できること」
AIシステム開発と聞いても、 「結局、自社では何に使えるのかイメージできない」 という方は多いのではないでしょうか。
ここでは、実際のビジネス現場で活用されているケースをもとに、AIシステム開発でできることを具体的に紹介していきます。
業務効率化（問い合わせ対応・事務作業）
最も導入が進んでいるのが、業務効率化の分野です。 たとえば、問い合わせ対応では、内容を自動で分類したり、よくある質問にはAIが自動で返信したりする仕組みを構築できます。
これにより、担当者がすべての問い合わせに対応する必要がなくなり、対応時間の短縮や人的ミスの削減につながります。結果として、顧客満足度の向上とコスト削減を同時に実現できる点が大きなメリットです。
また、社内業務においても、書類作成やチェック作業などの定型業務をAIに任せることで、社員はより付加価値の高い仕事に集中できるようになります。
データ分析・需要予測
AIは、大量のデータを処理し、傾向やパターンを見つけることを得意としています。 売上データや顧客情報を分析することで、今後の需要を予測したり、離脱しやすいユーザーの特徴を抽出したりすることが可能です。
こうした分析結果をもとに、
在庫の最適化
マーケティング施策の改善
売上予測の精度向上
など、経営判断に直結する意思決定ができるようになります。
（※ここは情報整理のため最低限だけ箇条書きにしています）
画像・音声・文章の認識
AIシステム開発では、画像や音声、文章を認識する技術も活用できます。 たとえば、監視カメラの映像から異常を検知したり、工場で不良品を自動で判別したりすることが可能です。
また、会議の音声を自動で文字起こししたり、紙の書類をデータ化したりすることで、これまで人が行っていた作業をAIに任せることができます。
その結果、作業時間の短縮だけでなく、作業品質の安定化にもつながります。
社内ナレッジ活用（FAQ・検索システム）
社内にマニュアルや過去資料が大量にあるにもかかわらず、 「必要な情報がすぐ見つからない」 という課題を抱えている企業は少なくありません。
AIシステムを活用すれば、自然な文章で質問するだけで、関連資料を自動で探し出してくれる社内検索システムを構築できます。
これにより、
調べ物にかかる時間の削減
業務の属人化解消
新人教育の効率化
といった効果が期待できます。
既存システムへのAI組み込み
AIシステム開発は、新しいシステムを作る場合だけでなく、既存システムにAI機能を追加する形でも導入可能です。
たとえば、営業支援システムにAIを組み込んで成約確度を予測したり、顧客管理システムに自動分析機能を追加したりすることで、今の業務フローを大きく変えずにAI活用が可能になります。
現場への負担を抑えながら導入できる点は、大きなメリットです。
AIシステム開発の導入事例【実際の企業】
パナソニックコネクト：社内AIアシスタントで生産性を向上
パナソニックグループの関連会社である パナソニックコネクト は、社内向けにAIを積極的に活用しています。 同社では社員が24時間いつでも質問できる**社内専用AIアシスタント「ConnectAI」**を導入し、社員の問い合わせ対応や情報検索を支援しています。 この仕組みはChatGPTなどのAIをベースに社内の業務手順や資料と連携しており、検索・レポート作成・FAQ対応などを効率化することで、年間で18.6万時間分もの労働時間削減につながったと報告されています。
東京ガス：AI音声認識でカスタマーサポートを効率化
ガス事業大手の 東京ガス は、カスタマーサポート業務の効率化を目的にAIを導入しています。 具体的には、AI音声認識システムを用いて、顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化し、AIが分析結果をオペレーターに提示。これにより、
適切なFAQ提示や応対支援が可能になり
年間で約1万1,000時間の業務時間削減
につながっています。新人オペレーターの教育負担軽減や対応品質の安定化にも寄与しています。
イトーヨーカ堂（小売業界）：AIで発注・在庫管理を最適化
大手小売企業 イトーヨーカ堂 は、AIを活用した商品発注システムを導入しています。 このAIシステムは、気象情報や曜日・客数などのデータをAIで分析し、販売予測を基に最適な発注数を提案します。導入した店舗では、発注作業にかかる時間が約3割削減されました。
日本コカ・コーラ：生成AIで顧客体験を強化
大手飲料メーカー 日本コカ・コーラ株式会社 は、AIをマーケティングに活用しています。 2023〜2024年には、「Create Real Magic」をはじめとするAI生成ツールを活用し、キャンペーンサイトや体験型店舗でのAI体験提供を行いました。これにより、顧客参加型の体験価値を高め、ブランドへの関心向上にもつなげています。
鳥貴族：AI電話予約応対システムの導入
居酒屋チェーン 鳥貴族 は、AIを使った対話型予約応対システム「LINE AiCall」を使い、電話受付業務を自動化しています。 この仕組みでは、AIが自然な応対音声で予約対応を代行することで、人手不足を補いながら顧客待ち時間を減らし、スタッフが接客に集中できる環境を実現しています。
大手教育企業：社内AIチャットで情報検索を効率化
ある大手教育企業では、社内向けAIチャットサービスを構築し、膨大な社内情報の検索や要約作業を効率化しています。このチャットは外部ネットワークから遮断した安全な環境で運用されており、
議事録要約
メール作成支援
契約書チェック
文書解析
など多様な日常業務で活用されています。
事例から分かるポイント
これらの企業事例に共通する点は、“単にAIを使うこと”が目的ではなく、
・業務の効率化・顧客体験の向上・社内情報活用の高度化
といった具体的な成果に結びついている点です。
AI導入が成功している企業ほど、 「どの業務のどの課題を解決するか」 という目的が明確であることが特徴となっています。
AIシステム開発の流れ【企画〜運用まで完全解説】
AIシステム開発は、専門的で難しそうに感じるかもしれませんが、実際には決められた流れに沿って進めていけば、非エンジニアの方でも問題なく進行できます。ここでは、企画から運用までの一連の流れを順を追って解説します。
課題整理・目的設計
最初に行うべきなのは、「なぜAIを導入するのか」を明確にすることです。 ここが曖昧なままだと、開発途中で方向性がぶれたり、完成しても使われないシステムになってしまう可能性があります。
たとえば、 「問い合わせ対応に時間がかかっている」 「データはあるが活用できていない」 といった現場の課題を洗い出し、それをどのように改善したいのかまで具体的に言語化します。
この段階で目的を明確にしておくことで、後工程での手戻りを大きく減らすことができます。
要件定義
次に、「どのようなAIシステムを作るのか」を具体化します。 AIに何をさせたいのか、どのデータを使うのか、既存システムとどう連携するのか、といった内容を整理していきます。
この工程は、開発全体の設計図を作るイメージです。 要件が曖昧なままだと、「想像していたものと違う」「追加開発で費用が膨らむ」といったトラブルにつながりやすくなります。そのため、この工程は時間をかけて丁寧に進めることが重要です。
PoC（検証開発）
近年は、いきなり本開発に進むのではなく、PoC（概念実証）と呼ばれる小規模な検証を行うケースが増えています。
PoCでは、「本当にAIで実現できるのか」「どれくらいの精度が出るのか」「業務改善につながるか」といった点を事前に確認します。 この工程を挟むことで、大きな失敗を防ぎながら、より精度の高いシステム設計が可能になります。
本開発
PoCで問題がなければ、本格的な開発に進みます。 ここでは、AIモデルの構築・学習に加え、実際に利用するための画面やシステム連携の開発を行います。
AI部分だけでなく、現場で使いやすいかどうかが非常に重要なポイントです。そのため、エンジニアだけでなく、現場担当者とも定期的に確認しながら進めることが成功のカギとなります。
テスト・改善
開発が完了したら、すぐに本番運用を始めるのではなく、テスト運用を行います。 想定通りに動作するか、精度に問題はないか、使いづらい点はないかを確認し、必要に応じて修正していきます。
AIは使い続けることで精度が向上していくため、最初から完璧を目指しすぎないことも重要です。
運用・チューニング
AIシステムは「作って終わり」ではありません。 運用しながら新しいデータを追加し、精度を改善し続けることで、本来の価値を発揮します。
業務フローの変化に合わせて調整したり、新たな課題に対応させたりと、継続的なチューニングが成果を左右します。 そのため、開発後も伴走してくれる開発会社を選ぶことが非常に重要です。
AIシステム開発の費用相場と期間の目安
（具体例つき）
AIシステム開発の費用や期間は、 「どんなシステムを作るか」でほぼ決まります。
ここでは、実際に多い開発パターン別に 「期間・費用感」を具体的に解説します。
① AIチャットボット（問い合わせ対応・社内FAQ）
どんな開発？
・Webサイトの問い合わせ自動対応 ・社内マニュアルを学習させた質問対応AI ・Slack / Teams連携チャットボット など
開発内容
・ChatGPTなどのAPI連携 ・FAQデータ登録 ・管理画面作成 ・簡単なログ分析機能
期間目安
1〜2ヶ月
費用目安
80万〜300万円
向いている企業
・問い合わせ対応が多い ・人手不足 ・まずAIを試したい企業
② 書類自動分類・仕分けAI
どんな開発？
・請求書の自動分類 ・問い合わせメールの自動振り分け ・アンケートのカテゴリ分け
開発内容
・過去データを学習 ・分類モデル構築 ・管理画面 ・CSV出力
期間目安
2〜3ヶ月
費用目安
150万〜500万円
③ 売上予測・需要予測AI
どんな開発？
・過去売上データから将来予測 ・在庫最適化 ・来店数予測
開発内容
・時系列データ分析 ・予測モデル構築 ・ダッシュボード作成 ・CSV連携
期間目安
3〜5ヶ月
費用目安
300万〜800万円
④ 画像認識AI（検品・監視）
どんな開発？
・工場の不良品検知 ・防犯カメラ異常検知 ・顔認証
開発内容
・画像データ収集 ・学習モデル構築 ・カメラ連携 ・アラート機能
期間目安
4〜6ヶ月
費用目安
500万〜1,200万円
⑤ 既存システムにAIを組み込む場合
どんな開発？
・CRMに成約予測AI追加 ・営業支援AI ・顧客離脱予測
開発内容
・既存DB連携 ・AIモデル構築 ・画面改修 ・権限管理
期間目安
3〜6ヶ月
費用目安
400万〜1,000万円
⑥ 新規AIサービス開発
どんな開発？
・AI相談サービス ・AI分析SaaS ・画像解析サービス
開発内容
・要件定義 ・UI/UX設計 ・AI開発 ・インフラ構築
期間目安
4〜8ヶ月
費用目安
600万〜2,000万円以上
なぜAIシステム開発の費用・期間に差が出るのか？
AIシステム開発の見積もりは、数十万円から数千万円まで大きな幅があります。これは、AI開発が単なるシステム構築ではなく、データ準備や検証を繰り返す“研究開発型”のプロジェクトだからです。
特に影響が大きいのがデータの状態です。整理されたデータがあればすぐ学習に進めますが、実際は形式がバラバラだったり欠損が多かったりするケースがほとんどで、データ整備に多くの工数がかかります。
また、AIの難易度によっても差が出ます。文章分類のようなシンプルなAIは短期間で構築できますが、需要予測や画像認識など高度なAIでは、専門的な設計や調整が必要になり、コストも増えます。
さらに、求める精度や既存システムとの連携、セキュリティ要件も工数に影響します。特に個人情報や機密データを扱う場合は、厳重な管理体制が必要となり、その分開発負荷も高くなります。
AIシステム開発で失敗しないための注意点
AIシステム開発は正しく進めれば大きな成果を生みますが、進め方を誤ると「コストだけかかって終わった」「結局使われなかった」という結果になりがちです。ここでは、実際に多い失敗パターンをもとに、事前に知っておくべき注意点を解説します。
目的が曖昧なまま始めない
「AIを入れること」が目的になっていないか
最も多い失敗が、 「とりあえずAIを導入したい」 という状態でプロジェクトを始めてしまうケースです。
AIはあくまで課題解決の手段であり、目的ではありません。 目的が曖昧なまま進めると、途中で方向性がぶれ、完成しても現場で使われないシステムになってしまいます。
開発前に、
どの業務の 何を どれくらい改善したいのか
を具体的に言語化しておくことが重要です。 ここが曖昧なまま進めると、ほぼ確実に失敗します。
データ準備を軽視しない
「あとで集める」はほぼ失敗する
AI開発で想像以上に重要なのがデータの準備です。
「あとで集めればいい」 「なんとかなるだろう」
と考えて進めると、開発途中でデータ不足が発覚し、プロジェクトが止まるケースも少なくありません。
どんなデータが必要で、 十分な量があり、 使える状態になっているか
を事前に確認し、整備したうえで開発に進むことが成功の前提条件になります。
最初から完璧を求めすぎない
いきなり100点を目指すと失敗する
最初から
「精度99%以上」 「完全自動化」
を目指すと、開発期間も費用も膨らみ、途中で頓挫するリスクが高くなります。
まずは一部業務だけAI化したり、 人のチェック前提で使ったりと、 小さく始めることが成功のコツです。
多くの成功企業も、 PoCで効果検証 → うまくいった部分だけ本格導入 という進め方をしています。
現場を巻き込まずに進めない
使う人の意見を聞かないと定着しない
経営層や企画担当だけで進め、 実際に使う現場の意見を聞かないまま開発すると、
「使いづらい」 「業務に合わない」
という理由で使われなくなるケースが多発します。
AIシステムは、 現場で使われて初めて価値が生まれます。
要件定義やテスト段階から現場担当者を巻き込み、 「本当に使いやすいか」を一緒に確認しながら進めることが重要です。
開発会社に丸投げしない
「任せきり」は危険
外注する場合に多い失敗が、 すべて開発会社に丸投げしてしまうことです。
これをやってしまうと、
完成後に仕組みが分からない 修正のたびに依頼が必要になる 想定と違うシステムが出来上がる
といった問題が起きやすくなります。
開発会社はパートナーです。 目的や業務内容は自社が主体的に伝えることが、成功の前提条件になります。
運用フェーズを考えずに作らない
AIは「作って終わり」ではない
AIシステムは、 作って終わりではありません。
運用しながら
データ追加 精度改善 業務変更への対応
を続けていくことで、初めて本来の価値を発揮します。
誰が運用するのか、 改善はどう進めるのか、
といった点も、開発前から考えておくことが重要です。
この章のまとめ
AIシステム開発で失敗しないために重要なのは、
目的を明確にする データ準備を甘く見ない 小さく始める 現場を巻き込む 丸投げしない 運用まで見据える
このポイントを押さえることです。
AIは 「導入すること」より「使い続けて成果を出すこと」 が何より大切です。
まとめ：AIシステム開発を成功させるために
本記事では、AIシステム開発の基礎から、できること、導入事例、進め方、費用相場、失敗しないポイントまで解説しました。
AIシステム開発の最大の特徴は、データを学習しながら判断や予測を行える点です。これにより、問い合わせ対応の自動化、需要予測、画像・文章認識、社内ナレッジ検索など、これまで人が対応していた業務を効率化できるようになります。単なる業務改善にとどまらず、意思決定の質向上や新たなサービス創出にもつながる点が大きな魅力です。
一方で、費用や期間に大きな差が出るのは、データの状態やAIの難易度、求める精度、既存システムとの連携、セキュリティ要件などによって工数が大きく変わるためです。特にデータ整備は成果を左右する重要な要素になります。
失敗を防ぐためには、「AIを入れること」を目的にせず、解決したい業務課題を明確にした上で、小規模な検証から始めることが重要です。さらに、現場を巻き込み、運用・改善まで見据えて進めることで、導入後も成果を出し続けられるAI活用が実現します。
