AI駆動開発で、システム開発のあり方を変える

香山 侑大

PL
AX事業部／チームリーダー
2025年・中途入社

#AI活用　#AI駆動開発　#開発プロセス変革　#顧客課題解決

前職では、WEB広告の営業・エンジニアの各領域で経験を積む。現在はAX事業部に所属し、FDEとして顧客の課題解決に取り組むとともに、チームリーダーとして開発チームを牽引。全社のAI推進も担い、AI活用の知見を組織全体へ広げている。

01｜CHALLENGE－挑戦のきっかけ
AIで、システム開発はどこまで変えられるのか

自分でつくってみたことが、すべての始まりだった。

私がAI活用を始めたきっかけは、趣味である「ガンダム」をAIを使ってフルスクラッチで開発し、それを代表に評価していただいたことです。

最初から会社全体を変えようと思っていたわけではありません。まずは自分でつくってみて、AIで何ができるのかを確かめる。実際に動くものをつくることで、AIの可能性を示せたことが大きかったと思います。

実際に開発を進めてみると、AIを活用することで、これまで人が多くの時間をかけていた作業を大きく変えられることがわかってきました。

エンジニアが、顧客と向き合う時間を増やしたい。

開発の現場を見渡すと、エンジニアが「考えること」よりも「作業すること」に多くの時間を使っていると感じていました。

コードを書く、資料を作る、テストをする。もちろん、どれも必要な仕事です。ただ、そこに時間を取られすぎると、本質的な顧客課題について考えたり、ビジネスへの理解を深めたりする余裕がなくなってしまいます。

また、従来の開発では、営業やコンサルタント、PM、エンジニアといった形で役割が分かれていることも多く、顧客の要望や意図が開発の現場まで十分に伝わらないこともあります。

エンジニアが技術の中だけに閉じてしまい、顧客やビジネスを理解するところまでたどり着けない。そういう開発のあり方を変えたいと思いました。

AIを活用すれば、開発にかかる時間を減らし、その分、顧客と直接話したり、課題を深く理解したりする時間を増やせるのではないか。そう考えたことが、開発工程全体へのAI活用に取り組むきっかけになりました。

02｜THINKING－課題にどう向き合ったか
開発を効率化するだけで、本当に顧客の課題は解決できるのか

AIを活用することで、開発にかかる時間を短縮できる。それは大きな変化です。

ただ、開発が速くなることだけが目的ではありません。私が実現したかったのは、エンジニアが作業に費やしていた時間を、顧客の課題を理解し、解決策を考える時間に変えることでした。

そのためには、単にコーディングにAIを使うだけでは不十分です。

要件整理から設計、実装、テストまで、開発工程全体をつなげて考える必要があります。AIを活用して工程ごとの作業を効率化し、開発全体の進め方を変えることができれば、エンジニアの仕事そのものも変わるはずです。

実際にAIを使い、ウォーターフォール型の開発における要件整理から設計、実装、テストまでをつなぎ、一気通貫で自動化できたとき、開発の仕事は大きく変わると感じました。

これからのエンジニアは、パソコンの前で作業するだけではなく、お客さんと直接話すことが前提になる。そう確信しました。

この考え方は、現在支援している大手企業のDXプロジェクトにもつながっています。

顧客が抱えている課題は、最初から明確になっているとは限りません。何を解決するべきなのか、どんな機能が必要なのか。話を聞いただけでは、判断しきれないこともあります。

課題が曖昧なまま開発を始めれば、時間やコストをかけても、本当に必要なものとは違うシステムになってしまうかもしれません。

だからこそ、開発に着手する前に、顧客と一緒に課題を整理し、何をつくるべきかを考えることが重要です。

「どうつくるか」だけではなく、「何をつくるべきか」から顧客と考える。

AIを活用することで、そのための時間と機会を増やせると考えました。

03｜ACTION－プロジェクトを動かす
AIで素早く形にし、顧客と一緒に答えを探す。

現在の大手企業のDXプロジェクトで実践しているのが、AIを活用したプロトタイプ開発です。

まずはAIを使って素早く形にし、それを顧客に見てもらいながら対話を重ねていきます。

顧客の要望を言葉だけで聞いている段階では、完成形のイメージや必要な機能について、お互いの認識を合わせるのに時間がかかることがあります。

プロトタイプがあれば、具体的な画面や動きを見ながら話せるようになります。顧客もイメージを持ちやすくなり、言葉だけでは確認しきれなかった部分まで踏み込んでヒアリングできる。結果として、課題や必要な機能を整理するまでのスピードも上げられます。

実際に形にしてみることで、顧客とイメージを共有しながら、何を解決するべきなのかを一緒に考えられる。そこが、AIを活用したプロトタイプ開発の大きな価値だと考えています。

プロトタイプは、最初から完成品をつくるためのものではありません。仮説を検証し、顧客が本当に必要としているものを見極めるためのものです。

そのうえで、既存のSaaSやツールを活用するのか、業務プロセスを見直すのか、それとも新たにシステムを開発するのかを検討します。

フルスクラッチで開発できるからといって、必ずしも一からつくることが正解とは限りません。顧客にとって何が最適なのかを考え、選択肢を提示することも、私たちの役割です。

AIによって、考えたことを素早く形にできるようになった。だからこそ、その成果物を使って顧客と対話し、課題を深く理解していくことが大切だと考えています。

自分でつくる仕事から、顧客への提案やチームを動かす仕事へ。

プロジェクトが進むなかで、私自身の役割も変わってきました。

現在は、メンバーにコードの調査や設計、実装、修正などを任せながら、顧客への提案や要件調整、プロジェクト全体の方向性を考える役割も担っています。

自分自身がすべての開発作業を進めるのではなく、顧客と対話して課題を整理し、解決策を提案する。顧客との関係を構築しながら、チームでその解決策を形にしていく。AIを活用することで、こうした仕事により多くの時間を使えるようになってきました。

メンバーには、AIが出した成果物をそのまま使うのではなく、なぜその設計になっているのか、どのようなリスクがあるのかまで理解してほしいと思っています。

AIを使って開発を進めることだけがゴールではありません。自分で考え、技術的な判断ができるようになることが重要です。将来的には、メンバー自身が開発マネジメントまで担えるようになってほしいと考えています。

また、自分が実践して得たAI活用の知見を、社内にも広げていくことに取り組んでいます。

顧客の課題解決にAIを活用するだけでなく、その経験を組織に還元し、チームや会社全体の仕事の進め方を変えていく。そこにも、今の自分の役割があると感じています。

04｜TECHNOLOGY－技術と品質への向き合い方
AIでつくれるからこそ、人が判断しなければならない。

現在は、ドキュメント作成、要件定義、アーキテクチャ設計、詳細設計、実装、コードレビュー、テストなど、開発のほぼすべての工程でAIを活用しています。

一つひとつの作業をAIで効率化するだけではなく、開発工程全体を見直し、AIを活用することを前提に仕事の進め方を変えています。

ただし、AIがつくったものが、そのまま正しいとは限りません。

AIは、前提や指示が曖昧でも、もっともらしい成果物を出すことがあります。PoCやプロトタイプとして動くものと、商用システムとして安心して使えるものでは、求められる品質も違います。

セキュリティ、可用性、性能、障害発生時の対応、運用・保守など、実際に業務で使うためには、さまざまな観点から確認しなければなりません。必要に応じて専門家とも連携し、品質を担保していくことが重要です。

私が特に危険だと感じているのは、AIが間違ったものをつくることだけではありません。

「AIが間違ったものを作ること以上に、人間がその間違いやリスクを見抜けないことのほうが危険です。」

AIを活用するからこそ、人間側にも知識や判断力が必要です。AIに任せる部分と、人が責任を持って判断する部分を見極めなければなりません。

また、技術的に実現できることと、顧客にとって最適なことも同じではありません。例えば、可用性を高めれば、その分コストがかかることもあります。どの程度の品質を求めるのか、どこまでコストをかけるのかは、顧客のビジネスを踏まえて判断する必要があります。

技術的な選択肢やリスクを、顧客が理解し、意思決定できる言葉で伝える。技術とビジネスの間に立って、顧客の判断を支援することも大切です。

AIを活用して開発を速くするだけではなく、品質を見極め、顧客にとって適切な解決策を選べること。それが、AI駆動開発を進めるうえで欠かせないと考えています。

05｜RESULT－プロジェクトで生まれた変化
小さな取り組みから、顧客のDXを支えるチームへ。

AI駆動開発に取り組み、自分自身でAIを使った開発を経験してきたことは、顧客への提案にもつながっています。

実際に使ってみて、何ができるのか、どこに注意が必要なのかを理解しているからこそ、技術的な可能性だけでなく、実現するうえでの課題も踏まえて話すことができます。

現在支援している大手企業のDXプロジェクトも、最初は小規模な支援から始まりました。

まずは顧客の課題を整理し、AIを活用してプロトタイプをつくりながら、解決策を検討していく。そうした取り組みを通じて支援の範囲が広がり、現在は異なる専門性を持つメンバーを含むチームでプロジェクトを進めています。

私自身の役割も、開発だけではなく、顧客への提案、要件定義、アーキテクチャ設計、プロジェクトマネジメントへと広がってきました。

単に開発のスピードが上がったというだけではありません。AIを活用したプロトタイプ開発を通じて顧客と課題を整理し、必要な解決策を考え、チームで形にしていく。顧客との関係構築やチームのマネジメントなど、関わる仕事の範囲が広がってきたことを実感しています。

また、顧客の課題に対して、必ずしもフルスクラッチ開発だけを提案するわけではありません。既存ツールの活用や業務プロセスの改善も含めて考え、顧客にとって本当に必要な方法を選ぶことを大切にしています。

さらに、顧客のプロジェクトで得た知見を社内にも展開し、AI活用を組織全体に広げていくことも自分の役割の一つです。

AIによって開発の進め方が変わると、エンジニアが担える役割も変わります。開発作業だけにとどまらず、顧客の課題を理解し、解決策を考え、チームで実現していく。そうした仕事に取り組む機会が広がっていると感じています。

06｜THE NEXT— これから目指す姿
AI時代だからこそ、顧客と向き合うエンジニアへ

AIの進化によって、システムをつくること自体のハードルは下がってきています。

だからこそ、これからのエンジニアには、単にコードを書けることだけではなく、顧客の課題を理解し、何をつくるべきか、そもそもつくる必要があるのかを判断する力が求められると思います。

私が大切にしている考え方があります。

「フルスクラッチ開発ができるからこそ、フルスクラッチ開発を安易に選ばない。」

自分たちがつくれるものをつくるのではなく、顧客にとって本当に必要なものを考える。そのためには、技術だけでなく、顧客のビジネスや業務を理解することが欠かせません。

そして、AIによって開発を効率化できたとしても、それだけで顧客に提供する価値が高まるわけではありません。大切なのは、AIによって生まれた時間を何に使うかです。

私は、その時間を顧客との対話や課題の発見、仮説の検証に使っていきたいと考えています。AIに任せられる作業はAIに任せ、人は顧客と向き合い、何を解決するべきなのかを考える。

私が考えるこれからのエンジニアの「フルスタック」とは、対応できる技術領域が広いことだけではありません。顧客と直接対話し、課題を発見し、何をつくるべきかを考え、解決策を形にするところまで一貫して向き合えること。技術とコミュニケーションの両面から、顧客の課題解決を支えられることが大切だと考えています。

AI駆動開発が当たり前になるからこそ、エンジニアは開発作業だけでなく、顧客のビジネスや業務を理解し、本質的な課題解決にもっと時間を使えるようになるはずです。

AIによって開発のあり方が変わるからこそ、顧客と向き合うことの価値は、これまで以上に高まっていく。これからも顧客との対話を大切にし、本当に必要な解決策を見極められるエンジニアを目指していきたいと思っています。