AIエージェントとAIコーディングが変えるシステム・プロダクト開発の未来

生成AIの進化は、私たちの働き方を大きく変えました。2023年にChatGPTが話題を呼んだ頃と比べ、現在では画像生成や自然言語処理にとどまらず、ソフトウェア開発の現場でAIの活用が浸透してきています。

開発領域において特にアメリカでの変化は顕著です。2024年10月にGoogleが「社内の新規コードの4割をAIが生成している」と発表して以降、多くの企業がAIコーディングツールの本格導入に踏み切りました。さらに、Gartner社によると、2028年には75%の企業のソフトウェアエンジニアがAIによる開発支援ツールを活用すると言われています。

そんな中、日本でもすでに多くの企業がプロダクト開発にAIを活用するのが当たり前の景色になりつつあります。AIによるコード生成だけではなく、要件定義やテスト自動化など、開発プロセスのあらゆるフェーズでAIエージェントが活躍する時代に突入したといえるでしょう。

本記事では、2025年の今注目を集める各AIツールの特徴と、それらが切り開く新たな可能性を具体的に紐解いていきたいと思います。

開発領域におけるAIツールの活用

ソフトウェア開発の現場では、プロジェクトの要件定義から設計・実装・テスト・運用まで、多岐にわたる工程が存在します。近年のAI技術の進歩により、これらの工程を横断してサポートするさまざまなツールが登場し、生産性や品質の向上につながっています。

開発ライフサイクルの各段階で活用できるAI支援ツールを体系的にまとめると以下の図になります。

今回は企画・要件定義から、設計・実装の段階において、代表的なAIツールをご紹介します。

要件定義のために役に立つAIツール

GEAR.indigo

要件定義は長年、ソフトウェア開発においてとても難易度の高い仕事でした。ウォーターフォール型開発では、要件を漏れなく定義するための厳密なプロセスが求められ、その結果、膨大な時間とコストが費やされます。

一方でアジャイル開発はスピード感が求められるものの、要件の頻繁な変更が手戻りを引き起こし、アーキテクチャ設計の不備が後々の再構築を余儀なくさせるというジレンマを抱えていました。

その中、ソフトウェア開発の現場では、上流工程から実装までの一貫した支援ツールの必要性が高まっています。2024年11月に株式会社Stellapsがリリースした日本発のAI駆動型開発支援ツール「GEAR.indigo」が注目を集めています。

GEAR.indigoの特徴的な機能は、その驚くべきドキュメントの自動化能力です。Figmaなどで作成したデザインをPDF形式でインポートするだけで、従来のウォーターフォール型開発に匹敵する品質の要件定義ドキュメント一式が、わずか数分で生成されます。

GEAR.indigoは大きく分けると、４つの機能で構成されています。

1) 見積もり作成

プロジェクトの規模や複雑さを考慮した、精度の高い見積もりを自動で作成します。

2) 開発ドキュメント生成

最も注目すべき機能の一つが、包括的なドキュメント生成です。業務一覧、機能要件一覧に加え、非機能要件一覧まで自動で出力されます。さらに、ER図、画面遷移図、画面一覧など、システム設計に不可欠な成果物も一括で生成されます。

これは特に、要件定義の経験が浅いチームにとって大きな価値があります。標準化されたテンプレートを活用することで、ドキュメント作成の属人化を防ぎ、一定水準の品質を保つことが期待できます。

3) ソースコード生成

GitHubとの連携機能により、設計書に基づいたソースコードの自動生成が可能です。これにより、設計から実装へのスムーズな移行を実現します。

4) リバースエンジニアリング

既存のプロジェクトにも対応可能です。GitHubに格納されているソースコードを解析し、それをもとに設計書を生成する機能を備えています。これにより、既存システムの理解や改修作業を効率化できます。

実際に上流工程を担当する筆者が試したところ、現時点では生成される機能一覧や成果物の精度に改善の余地があり、直接そのままビジネスで活用するには慎重な運用が求められる場面もあります。

それでも、GEAR.indigoが生成した成果物を「ベース」として活用し、自社の持つ要件定義フォーマットや業界特有の要件をブラッシュアップする作業においては非常に使い勝手が良いと感じました。

現在はまだβ版としてリリースされていますが、今後のプロダクトの方向性やアップデート次第で、GEAR.indigoは非常にポテンシャルの高いツールへと進化する可能性を秘めています。

開発実装のために役に立つAIツール

2024年には、AIコーディングツールが雨後の筍のごとく次々と登場し、市場は一気に賑わいを見せました。その中には、登場直後から商用利用にも耐えうる完成度を誇るツールも含まれていました。

特に注目されるのは、Cursor、Bolt.new、v0、Replit Agentの4つ。これらは、まさに「AIコーディングツールの4強」といえる存在感を放っています。これらのツールが登場し始めたのは2024年の秋頃ですが、現在では、単体での利用にとどまらず、それぞれの特性を活かして組み合わせて使うといった、現場目線のノウハウが続々と共有されるようになっています。

たとえば、UI生成やプロトタイピングにはv0、さくっとサイトを作るBolt.new、バックエンドも含めた開発ができるReplit Agent、そして最も万能なCursorといった具合に、それぞれの強みを活かしてプロジェクトを効率化する流れが広がっています。こうしたツールの進化と共に、開発現場の在り方そのものが変わりつつあるのを肌で感じます。

2024年秋から始まったAIコーディングツールブームも、ただの一過性の流行ではなく、開発のスタンダードとして確立される道を歩んでいるようです。これから先、どのような進化を見せるのか、目が離せません。

1) Replit Agent

Replit Agentは、AIを活用して自然言語による要望から完全自動でWebアプリケーションを生成できる画期的なサービスです。一言で紹介すると、凄腕エンジニアが格安で使えるサービスです。

しかし、開発知識が全く持たない企画側の人が使うのに少しハードルがあり、どちらかというと、少し開発経験のある人向けのツールになります。

Replit Agentの特長

実務において、開発案件にエンジニアにReplit Agentを使わせたところ、かなり開発効率があがったとの声が得られました。

Figmaで設計したデザインに基づき、Replit Agentでパーツを個別で作らせてから組み合わせることで、ログイン画面など汎用性の高い画面はほぼ設計通りのものが出来上がりました。これによって通常の開発工数の約６割ぐらい圧縮することができそうな手ごたえを得ています。

2) v0

v0（v0 by Vercel）は、Vercelが提供するAIベースのフロントエンド開発支援ツールです。

Tailwind CSSやshadcn/uiというモダンなコンポーネントライブラリを基盤にしており、入力されたテキストをもとに、スタイリッシュで実用的なUIコンポーネントを生成します。

また、React/Next.jsとの高い互換性を持つため、生成されたコンポーネントは、ReactやNext.jsプロジェクトに簡単に統合可能です。

最近のアップデートでは有料プランにすると、figmaファイルを投げると、UIとフロントエンドのコードを生成してくれる機能があります。Replit Agentは少し開発経験を必要としますが、v0は一切開発経験がなくても使いこなすことができるため、企画側や初心者に優しいツールです。

v0の特長

v0を実務で検証してきた経験から、興味深い知見が得られました。まず、初期プロンプトで仕様を体系的に説明することで、比較的スムーズに50%程度の品質到達が可能です。その後、各機能について対話的なプロンプトエンジニアリングを重ねることで、70%程度まで品質を引き上げることができます。

しかし、この閾値を超えると状況は複雑になってきます。追加のプロンプトによって品質が予期せず低下したり、場合によってはエラーが発生して回復が困難になるケースも確認されています。

また、v0のアウトプットの質は、プロンプト設計や利用手法に大きく依存します。開発環境での実装を検討される場合、独学よりも海外のテクニカルリソース、特にYouTubeなどの英語の技術コンテンツを活用することを強くおすすめします。これらのリソースでは、ビジネス要件を満たすための効果的なプロンプト設計や、他のツールとの補完的な活用法が詳しく解説されています。

適切なインプットを得ることで、v0を使った開発の成果物の品質は劇的に向上します。このプロセスを取り入れることで、v0の可能性を最大限に引き出すことができるでしょう。

3) Cursor

Cursorは、Anysphere社が開発したエンジニア向けのAI搭載コードエディタです。

Visual Studio Code（VS Code）をベースに開発されており、VS Codeユーザーにとっては親しみやすいインターフェースを提供します。さらに、OpenAIからの出資を受けており、最新のAI技術との連携が強化され、コード生成、エラー検出、自動修正といった高度な機能を備えています。

ユーザーは、有料プランまたはOpenAI APIキーの登録を選択して、AI機能を活用できます。また、OpenAIから800万ドルの出資を受けていることからも、Cursorの将来性が期待されていることがわかります。

Cursorの特長

4) bolt.new

bolt.newは、StackBlitz社が開発したエンジニア向けのAI搭載コードエディタです。

bolt.newの位置付けはv0に似ていて、初心者からプロの開発者まで幅広く利用できるツールとして注目されています。

bolt.newの特長

各AIツールの選択ガイドライン

各ツールの選択は、以下の要因を考慮して行うことを推奨します。

日本における活用事例のご紹介

日本国内では、生成AI技術を活用したコード生成の実用化が進んでおり、特にSIerやITベンダーを中心に具体的な導入事例が増えています。それぞれの企業が自社のニーズやプロジェクトに応じた生成AIの活用を模索し、新しい開発プロセスを確立しています。

SIerやITベンダーでの取り組み

1. IBM: コード生成によるモダナイゼーションと管理効率化

IBMは「watsonx Code Assistant」を提供し、COBOLからJavaへの変換やAnsible Playbookの自動生成など、モダナイゼーションを目的とした生成AIを活用しています。この取り組みは、従来のコード変換にかかる工数を削減し、インフラ管理の効率化を大幅に進める成果を上げています。

2. NTT Data: 全工程での生成AI活用

NTT Dataは、ソフトウェア開発の全工程に生成AIを活用しており、特にCOBOLからJavaへの変換やマイグレーション業務において大きな効率化を実現しています。NTT Data独自のテンプレートを用いたAI指示によるコード生成エンジンを導入し、効率的な開発を進めています。

参照：NTT Data

3. NEC: コーディングとテスト工程の自動化

NECでは、GitHub Copilotを利用したコーディングの自動化やテスト工程の効率化に注力しています。独自の生成AIフレームワークも開発中で、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用したプロセス改善が進行中です。

4. 富士通: 上流工程での生成AIの影響力

富士通は、設計書の抜け漏れチェックやレビュー支援など、コード生成だけでなく上流工程の品質向上に重点を置いています。「Fujitsu Kozuchi」プラットフォーム上で、顧客の自然言語入力に応じたAIコンポーネント生成技術を活用しており、要件定義から生成までの効率化を実現しています。

参照：日経×TECH

5. 日立製作所: ミッションクリティカルな開発への生成AI導入

日立製作所は、JCB社との連携で生成AIを活用した開発フレームワークの標準化を進めています。また、JP1 Cloud Serviceに生成AIアシスタントを搭載し、問い合わせ対応や運用設計の自動化支援を2024年4月から正式に提供する予定です。

参照：HITACH

金融業界での取り組み

金融業界では、みずほFGが生成AIを活用したコード生成を進め、設計書レビューやシステム品質向上に寄与しています。また、海外ではCitiやANZ BankがGitHub Copilotを積極的に導入し、生産性向上を実証しています。

参照：みずほFG

SORAMICHIの取り組み

弊社では、生成AIを活用したプロンプト開発やシステム開発のPoC（概念実証）をご提供しております。単なるツールの導入に留まらず、お客様のニーズに合わせた幅広いソリューションを提供することで、効率的かつ効果的な生成AIの活用をサポートしています。

対応可能なサービス

• LP作成から本格的なプロンプト開発まで 小規模なランディングページ（LP）の生成AI活用から、複雑なプロンプト設計やシステム構築に至るまで、幅広いニーズに対応可能です。
• プロジェクト単位での開発 お客様の具体的なプロジェクトに応じて、プロンプトやシステムの開発を柔軟に行います。
• R&D支援によるカスタムAI環境の構築 ご要望に応じて、お客様専用の生成AI環境を共同研究・開発し、御社の業務に最適化されたソリューションをご提供します。

生成AIに関するご相談やプロジェクトのご依頼など、どんな小さなことでもお気軽にお問い合わせください。

AIコード生成ツールがもたらす今後の展望

日本においても、AIコード生成ツールの活用が徐々に一般化・高度化していくにつれ、プロダクト開発やシステム開発の進め方が大きく変わっていく可能性があります。特に以下のトレンドが加速されると思われます。

1.開発スピードの加速と競争力の向上

1-1. 少数精鋭のスタートアップが台頭しやすくなる

1-2. 大企業もリリースサイクルの短縮を実現

2.人材育成や開発スタイルの変化

2-1. “AIを使いこなす”スキルが必須に

2-2. コミュニケーション負荷の変化

まとめ

生成AI技術の急速な進化によって、ソフトウェア開発の現場では要件定義から運用フェーズに至るまで、多様な領域でAIエージェントやAIコード生成ツールの導入が進んでいます。Googleが自社コードの4割をAIで執筆すると発表したように、開発の大きな部分をAIが担う時代が現実味を帯びてきました。

本記事では、企画・要件定義から、設計・実装までのライフサイクルにおいて活用可能なAIツールを体系的に紹介し、さらに日本国内でのトレンドや将来的な展望についても解説してきました。

日本においても、スタートアップから大企業まで、AIコーディングツールを試験導入する動きが加速しつつあります。プロジェクト全体のスピードアップとコスト削減を両立しつつ、従来の慎重な意思決定や品質要求との調和をどう取るかが大きな鍵となるでしょう。

AIエージェントやAIコーディングは、単なる効率化ツールにとどまらず、ソフトウェア開発のプロセスやビジネスの在り方そのものを変革する可能性を秘めています。 今後も技術革新が進む中で、AI技術と人間の創意工夫をどう融合させるかが、開発組織にとっての競争力を左右していくはずです。