AI技術の進化により、業務システム開発の現場では最新のツールやアーキテクチャ環境を探索し、開発手法の変革を進める必要が高まっています。その中で注目を集めているのが、「AI駆動開発」です。AI駆動開発とは、AIを単なる機能として組み込むのではなく、要件整理や設計、実装、テストといった開発プロセス全体を支援する形で活用し、開発効率や品質の向上を目指す考え方です。一方で、一連の開発フェーズやドキュメント標準、セキュリティ管理などのコンテキストを踏まえ、「実際の業務システムでどのように使えるのか」「どの段階から採用・導入すればよいのか分からない」と感じているエンジニアやチームも少なくありません。本記事では、AI駆動開発の基本的な定義を読み解きつつ、業務システム開発における実践的な活用ステップや手順、役割分担を含むガイドライン、導入時に発生する課題を乗り越えるための手引きに加え、効果的なプロンプトやコード生成ツール（copilotやdevin）の選び方まで、実務視点で分かりやすくまとめて解説していきます。

Index
• 1AI駆動開発の概要
• - 従来の開発ステップとAI駆動開発ステップの違い
• 2業務システム開発におけるAI駆動開発の位置づけ
• - 適用しやすい業務の特徴
• 3AI駆動開発によって得られる主な効果
• - 開発スピードの向上
• - 開発コストの抑制
• - 業務理解を前提とした設計
• 4活用例：レポート業務を起点としたAI駆動開発
• - フェーズ別の整理
• - レポート作成・分析の自動化
• 5AI駆動開発導入時の課題と留意点
• 6Liberty Data Design株式会社のAI駆動型開発支援
• - 業務に定着するAI駆動型システム開発を重視しています
• - 小さく試して、段階的に広げる導入アプローチ
• - レポート・分析業務を起点とした実践的な支援
• 7まとめ：AI駆動の開発を始めてみませんか？

AI駆動開発の概要

AI駆動開発は、ソフトウェア開発プロセス各フェーズ（要件定義、設計、実装、テスト、運用）においてAIを補助的に活用する開発手法であり、この入門ガイドでは実践的なメリットと基本的な流れを解説します。

AIが果たす役割は開発者を置き換えることではなく、協業を促進しチームのスキル向上を支援することが目的です。

開発作業の一部を支援・自動化することで、工数削減と品質管理を実現し、開発全体の生産性を高めることを目的としています。

従来の開発ステップとAI駆動開発ステップの違い

AI駆動開発はすべてを自動化するものではなく、人の判断とAI支援エージェントを組み合わせたチームコラボレーションスタイルと言えます。

業務システム開発におけるAI駆動開発の位置づけ

AI駆動開発は、先端的な研究開発や大規模プロダクトだけでなく、社内向け業務システムや部門単位の開発とも高い親和性があります。

特に、次のフェーズやドメインにおいて高いメリットをもたらしやすい傾向があります。

適用しやすい業務の特徴

このような業務では、AIを部分的に組み込むことで、比較的低リスクで効果検証を進めることが可能です。

AI駆動開発によって得られる主な効果

開発スピードの向上

AIによる設計・実装補助を開発プロセスに取り入れることで、試作（プロトタイプ）作成までのスピードを大きく向上させることができます。画面構成や処理フローのたたき案をAIが生成することで、ゼロからの検討工数を削減し、早い段階で要件定義のコンテキストを共有して関係者間の協業をスムーズに進めることが可能になります。その結果、要件の抜け漏れや解釈のズレを初期段階で把握しやすくなり、後工程での手戻りや修正コストの発生を抑える効果が期待できます。全体として、柔軟なモダンアーキテクチャを活用した組織の開発パイプライン変革が進み、プロジェクトのリードタイム短縮と意思決定のスピード向上につながります。

開発コストの抑制

定型的な処理や繰り返し発生する実装プロセスをAI駆動のエージェントツールが支援することで、開発にかかる工数を必要最低限に抑えることが可能になります。例えば、CRUD処理やデータ変換ロジック、テストケース生成とコーディングといった作業はAIによる補助と相性が良く、人手による作業負担を軽減できます。これにより、エンジニアは業務理解や要件定義、設計の検討といった本来注力すべき業務に集中しやすくなります。特に、一度構築すれば改修頻度の少ない業務システムでは、初期開発コストを抑えつつ、安定した運用を実現しやすい点が特徴です。

業務理解を前提とした設計

AIを活用した開発においても、業務フローや実際の利用シーンを正しく理解することが重要です。AIはあくまで設計や実装を補助する存在であり、業務の背景や運用ルールまで自動的に理解するわけではありません。そのため、業務担当者へのヒアリングや既存業務の整理を行ったうえで、AIを活用することで、現場の実態に即したシステム設計につなげやすくなります。このように業務理解を前提とした設計を行うことで、「作ったが使われないシステム」を防ぎ、現場に定着する業務システムの構築が可能になります。

活用例：レポート業務を起点としたAI駆動開発

業務システムにおける代表的な活用例の一つが、レポート作成・分析業務へのAI活用です。

フェーズ別の整理

レポート作成・分析の自動化

基幹システムや既存のデータと連携することで、日次・月次などの定型レポートを自動で作成できます。数値を手作業で集計したり、Excelに貼り付けたりする作業が不要になり、Web画面やPDF形式で必要なレポートをすぐに確認できるようになります。

さらにAIを活用することで、単に数値を並べるだけでなく、「前月と比べてどこが増減しているのか」「特に変化が大きいポイントはどこか」といった点を自動で整理できます。簡単なコメント文も生成されるため、数字の意味を読み取る負担が軽減され、報告資料の作成や内容確認にかかる時間を短縮できます。

これにより、分析に慣れていない担当者でもレポートを活用しやすくなり、日常業務の中でデータを意思決定に活かしやすくなります。

AI駆動開発導入時の課題と留意点

AI駆動開発は、開発スピードや業務効率の向上といった多くのメリットが期待できる一方で、導入プロセスや組織体制、ツール選定、セキュリティ要件定義などの実践ガイドや標準ドキュメントを整備せずに進めると「思ったほど効果が出ない」「現場で使われなくなる」といった課題が生じることもあります。

特に、初めてAIを業務システムに取り入れる場合は、技術面だけでなく、業務や運用の視点を踏まえて検討することが重要です。

よくある課題としては、以下のような点が挙げられます。

例えば、「AIを使えば何か便利になるはず」といった漠然とした理由だけで導入を進め、要件定義や設計ドキュメント作成といった基本的なステップを省略すると、実際の業務改善が達成されず、チームの協業プロセスが活用されないまま終わってしまうケースがあります。また、AIが扱う元データの形式や内容が整理されていない環境では、最適なアーキテクチャ設計やデータ探索が困難となり、期待した精度や生成結果の品質が確保できないことも少なくありません。

さらに、運用プロセスが特定のエンジニアだけに依存するツールやドメイン知識に閉じてしまうと、担当者不在時にサービスやシステムが停止し、属人化リスクが高まります。加えて、最初から多機能・高性能を目指しすぎることで、かえって使いづらいシステムになってしまう点にも注意が必要です。

こうした課題を乗り越えるためには、小規模なPoC（概念実証）フェーズからはじめ、効果を確認しながら段階的に進めるステップを踏むことが有効です。まずは一部の業務や限定的な機能からAIを取り入れ、プロンプトやエージェントの運用をテストしながら運用状況を可視化し、改善ルールを定義していくことで、無理なくAI駆動開発を組織に定着させることができます。

Liberty Data Design株式会社のAI駆動型開発支援

業務に定着するAI駆動型システム開発を重視しています

Liberty Data Design株式会社では、AI技術を単体で導入することを目的とはしていません。
私たちが重視しているのは、業務フローの中に自然に組み込まれ、システムとして継続的に活用されるAIの設計・開発です。
AIは強力な技術ですが、業務要件や運用実態を踏まえずに組み込むと、
「使いづらい」「結局使われない」といった状態になりがちです。
そのため、要件整理の段階から業務プロセスやデータの流れを整理し、
どの処理をAIで補助し、どこを従来ロジックで担保するのかを明確にしたうえで、AIを組み込んだシステム設計を行っています。
また、初期段階では小規模な機能から実装し、実運用を通じて改善・拡張していくことを前提とした段階的なAI駆動型システム開発を基本方針としています。

小さく試して、段階的に広げる導入アプローチ

AI駆動型開発においては、最初から大きなシステムを作る必要はありません。
Liberty Data Design株式会社では、小規模なPoC（概念実証）から始める段階的な導入を基本としています。

まずは一部の業務や限定的な機能でAIを試し、効果や使い勝手を確認します。
その結果を踏まえて、必要に応じて機能を追加したり、対象業務を広げたりすることで、リスクを抑えながら導入を進めることが可能です。

「AIは初めてで不安がある」「いきなり本格導入は難しい」といった企業でも、安心して取り組める進め方を心がけています。

レポート・分析業務を起点とした実践的な支援

特にご相談が多いのが、レポート作成やデータ分析業務を起点としたAI活用です。
これらの業務は定型作業が多く、AIによる自動化や支援効果を実感しやすい領域でもあります。

既存の基幹システムやExcelデータを活用しながら、
・データの集計を自動化する
・定型レポートを自動生成する
・数値の変化ポイントを分かりやすく整理する

といった形で、シンプルかつ拡張しやすい設計を重視したシステム構築を行っています。

利用頻度が高くない業務でも、負担なく運用できるよう配慮することで、AIを「一時的な施策」で終わらせず、継続的な業務改善につなげることを目指しています。

まとめ：AI駆動の開発を始めてみませんか？

AI駆動開発は、最新技術を導入すること自体が目的ではなく、日々の業務課題をどう解決するか、開発や運用をどう効率化していくかという視点が重要です。AIと聞くと難しそうな印象を持たれがちですが、すべてを一度に変える必要はありません。まずは身近な業務や、改善効果が見えやすい部分から少しずつ取り入れていくことが、結果的に成功への近道になります。
例えば、
・どの業務にAIを使えるのか分からず、検討が止まってしまっている方
・システム開発やAI活用に興味はあるが、何から始めればよいか悩んでいる方
こうした段階でも問題ありません。Liberty Data Design株式会社では、業務内容やデータの状況を整理したうえで、無理のないAI駆動開発の進め方をご提案しています。AI活用や業務システムの改善をご検討の際は、ぜひお気軽に一度ご相談ください。