【図解】コレ１枚でわかる生成AIで変わるシステム開発の常識
生成AIがシステム開発の現場で、使われ始めています。例えば、プログラミングを支援するGitHub Copilot Workspaceというサービスを使えば、どんな機能をプログラムとして動かしたいかを記述するだけで、プログラムの仕様を書き、実装計画を作り、それに従ってプログラム・コードの生成（コーディング）や既存のコードを修正し、ビルド（実行可能な形式に変換する作業）してエラーがあれば修正することまでやってくれます。人間はその経過を確認し、必要とあれば内容の変更や修正の指示をするだけです。
コード生成と自動化
生成AIを使う場合：開発者は言葉による指示や要件をAIに伝えるだけで、実行可能なコードを自動生成できます。これにより、人手と時間がかかる工程を大幅に短縮でき、反復開発を高速に繰り返すことが可能となり、ユーザーのニーズの取り込みや品質の向上に役立ちます。
例えば、自然言語で「顧客データベースからすべての顧客リストを取得するAPIを作成して」と指示すると、その要件に応じたコードを生成してくれます。
生成AIを使わない場合：開発者がすべてのコードを手動で書いていました。これには、要件の理解、アーキテクチャの設計、コーディング、テストなどの各ステップでの専門的かつ詳細な作業が伴います。そのため、ヒューマンエラーのリスクも高まります。
デバッグとテスト
生成AIを使う場合：エラーログ分析により、問題の把握と対応作業が容易になります。また、テスト・ケースの生成も自動化でき、デバッグとテストが効率化されます。コードの最適化提案やリファクタリング（コードの品質を高める作業）のアイデアも提供され、プログラム開発の品質向上に役立ちます。
生成AIを使わない場合：開発者はデバッグ・ツールを用いてエラーを検出し、修正する必要があります。これには、テスト・ケースの設計や実行、結果の分析など、専門スキルを必要とする作業が必要です。コードの最適化やリファクタリングも開発者のスキルや経験を踏まえた直感に大きく依存します。
ドキュメントとサポート
生成AIを使う場合：コードとともにその説明やドキュメントを自動生成できます。これにより、コードの理解や保守が容易になります。また、プロジェクト固有の要件やコーディング規約に基づいたカスタマイズされたサポートも提供できるため、開発チームはより複雑な問題解決に集中できます。
生成AIを使わない場合：ドキュメントは開発者が手作業で作成する必要があり、時間がかかり、更新が遅れがちになります。スキルは属人化し、新しいメンバーの参加や他者による保守作業が困難になることがあります。サポートやガイダンスに関わる情報は、同僚やコミュニティ、フォーラム、公式ドキュメントから得られる情報に限られ、開発者の自助努力に頼るしかありません。
生成AIを使ったシステム開発は、コードの自動生成、デバッグとテストの効率化、ドキュメント作成の自動化などにより、開発プロセスを加速し、品質向上にも役立ちます。一方、従来の開発方法では、すべてのプロセスが開発者の手作業に依存し、時間がかかり、エラーのリスクが高くなります。
このように、生成AIツールの活用は、開発者がより創造的な作業に集中し、効率的に高品質なシステムを開発する上で、大きな助けとなるでしょう。
ただ、このようなツールを使いこなすには、プログラミングやシステム開発についての専門的な知識やスキルが必要です。その能力が高い人ほど、大きな成果をあげることができます。その理由は次の通りです。
正確な要求の定義と指示
生成AIツールに正確なコードを生成させるには、開発者が意図した通りの動作を実現するために必要な要件を明確に理解し、正確に指示する必要があります。これには、プログラミングの基本概念や技術に関する専門知識が必要です。
また、生成AIに対する要求は、あいまいさを排除し、可能な限り具体的でなくてはなりませんが、そのためには、問題の本質を理解し、それを技術的な要件に落とし込むスキルが必要です。
生成されたコードの評価と修正
AIによって生成されたコードは、必ずしも最適だとは限りません。生成されたコードの品質を評価し、必要に応じて修正や最適化を行うためには、高度なプログラミング・スキルや経験に培われた直感が必要です。また、コードのバグや不具合は、生成AIツールで解決できるところもありますが完全ではなく、エンジニアのデバッグについての理解と経験が求められます。
既存のシステムへの統合とカスタマイズ
AIによって生成されたコードを既存システムに統合するには、システム・アーキテクチャやデータ・フローの知識が必要です。これがなければ、システム全体を機能的・効率的に動作させることはできません。どの生成AIツールを使用するか、どのようにしてプロジェクトのライフサイクルに組み込むかという戦略的な決定を下すためにも、システム開発に関する包括的な知識が必要です。
また、生成AIツールの背後にある技術や制約を理解することで、より効果的にこれらのツールを使いこなすことができます。このようにAIを開発で使えば、コード生成やドキュメンテーション、情報収集などの「知的力仕事」の生産性は大幅に向上します。その分、開発者は、ユーザーとの対話や業務の観察を通じて的確な目的、課題を設定することや、開発や運用のスピードを加速し、同時に安定したシステムを実現できるシステム・アーキテクチャの設計などの高次な知的作業に、より多くの時間を割くことができるようになります。
さらに上位のシステム開発の目的、つまり自分たちの「あるべき姿」を定め、そこに至る課題や、なぜこの課題を解決しなくてはならないのかを明確にすることは、人間にしかできません。「あるべき姿」に至る物語である戦略を策定する際も、必要となる情報収集や整理、ドキュメンテーションといった知的力仕事にAIの助けを得ることはできますが、戦略の中身を作ることは人間にしかできません。戦略実践のためのステップとなる戦術の策定についても、アイデアの選択肢をAIに求めることはできますが、決定できるのは人間だけです。
AIと人間の共同作業により、ITシステムは変化への俊敏性を獲得し、経営や事業との連係をこれまで以上に深めることができるようになるでしょう。
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