【開発効率を劇的向上】システム開発で使える生成AIツール10選と選び方

現代のソフトウェア開発現場では、開発期間の短縮、品質向上、コスト削減が常に大きな課題となっています。このような状況の中、生成AIは、その課題を解決する強力なツールとして注目を集めています。コードの自動生成からデバッグ支援、ドキュメント作成まで、生成AIは開発者の生産性を劇的に向上させる可能性を秘めています。

しかし、市場には「生成AIツール」と銘打たれた製品が数多く登場しており、「一体どれを選べば良いのか」「自社の開発チームに最適なツールはどれか」と迷う声も少なくありません。ツールの機能や特徴を理解し、自社の開発プロセスに合ったものを選ぶことが、AI導入を成功させる鍵となります。

この記事では、システム開発の各工程で活用できる生成AIツールを厳選し、その特徴や選び方のポイントを体系的に解説しますます。この記事を読み終えるとき、読者はシステム開発の効率を飛躍的に向上させるための具体的なツールと、自社の開発チームに最適なツールを選定する確かな視点を得ているはずです。

システム開発における生成AIツールの役割とメリット
1. 生成AIが活躍するシステム開発の各工程
【厳選】システム開発で使える生成AIツール10選
生成AIツールを選ぶ際のポイントと注意点
生成AIツールに関するよくある質問
まとめ

システム開発における生成AIツールの役割とメリット

システム開発における生成AIツールは、開発者が行う様々な作業を自動化・支援することで、プロジェクト全体の効率と品質を高めます。これは、単なる「自動化」ではなく、AIが開発者の「副操縦士」として機能することで、より創造的で戦略的な業務に集中できる環境を整備するものです。

生成AIツールがシステム開発にもたらす主なメリットは以下の通りです。

開発工数の大幅削減
コード生成、テスト自動化などで作業時間を短縮
ソフトウェア品質の向上
バグの早期発見、コード品質の均一化を支援
開発者の負担軽減
定型的な作業から解放され創造的業務に集中
新規技術習得の加速
unfamiliarな言語やフレームワークのコード生成支援
知識共有の効率化
ドキュメントやFAQの自動生成で情報共有を促進

これらのメリットにより、開発チームはより迅速に高品質なソフトウェアを市場に投入できるようになります。

生成AIが活躍するシステム開発の各工程

生成AIツールは、システム開発の企画から運用・保守まで、幅広い工程で活用されています。それぞれの工程で、AIは独自の価値を提供します。

要件定義
自然言語処理で要件を分析し、矛盾点や抜け漏れを指摘。
設計
指示からシステム構成図を自動生成し、設計書作成を支援。
コーディング
コードの自動生成、補完、デバッグ、リファクタリング。
テスト
テストケースやテストシナリオの自動生成、バグ検知。
ドキュメント作成
仕様書や操作マニュアルを自動で生成、議事録の要約。
運用・保守
ログ分析、障害予測、FAQの自動応答。

このように、生成AIは開発ライフサイクル全体にわたって、開発者の強力なパートナーとなりつつあります。

【厳選】システム開発で使える生成AIツール10選

市場には多種多様な生成AIツールが存在しますが、ここではシステム開発の各工程で特に注目すべきツールを10種類厳選して紹介します。それぞれのツールの特徴を理解し、自社のニーズに合ったものを選びましょう。

1. GitHub Copilot 開発者の右腕となるコード生成AI

GitHub Copilotは、OpenAIとGitHubが共同開発したAIペアプログラマーです。エディター上で開発者がコードを記述する際、AIが文脈を理解し、リアルタイムで次のコードや関数全体を提案します。

GitHub Copilotの主な特徴は以下の通りです。

コードの自動補完や関数全体の提案
Python, JavaScript, TypeScript, Rubyなど多数の言語に対応
コメントからコードを生成する能力
様々なIDE（統合開発環境）で利用可能

開発者のコーディング作業を劇的に効率化し、生産性向上に大きく貢献します。

2. Amazon CodeWhisperer Amazon提供のコード生成AI

Amazon CodeWhispererは、AWSが提供する機械学習を活用したコード生成ツールです。開発者がコードを記述中に、コメントや既存のコードに基づいて、リアルタイムでコードの提案を行います。

CodeWhispererの主な特徴は以下の通りです。

Java, Python, JavaScriptなど複数の言語に対応
AWSのAPIやサービスに特化したコード生成に強み
セキュリティ脆弱性を自動で検出・修正提案
IDEと連携し開発環境に統合

AWS環境で開発を行う企業にとって、CodeWhispererは開発効率を向上させる強力なツールとなります。

3. Tabnine チームのコードを学習するパーソナライズAI

Tabnineは、開発チームのコードベースや規約を学習し、よりパーソナライズされたコード補完や生成を行うAIアシスタントです。特定のプロジェクトや企業独自のコーディングスタイルに適応できる点が特徴です。

Tabnineの主な特徴は以下の通りです。

チームのコードを学習し、より的確な提案
約30のプログラミング言語に対応
オフライン環境での利用も可能
プライバシーを重視した設計

チーム開発において、コードの一貫性を保ちつつ生産性を向上させたい場合に有効です。

4. Codeium IDEに統合される無料のコード生成ツール

Codeiumは、IDE（統合開発環境）に直接統合される無料のコード生成・補完ツールです。高速なレスポンスと高いコード品質が特徴で、個人開発者から企業まで幅広く利用されています。

Codeiumの主な特徴は以下の通りです。

高速なコード補完と関数生成
VS Code, JetBrainsなど複数のIDEに対応
Python, JavaScript, Javaなど70以上の言語に対応
個人利用は無料で提供

手軽に生成AIによるコーディング支援を試したい場合に適しています。

5. OpenAI Codex 自然言語からコードを生成する基盤モデル

OpenAI Codexは、OpenAIが開発した、自然言語の指示からコードを生成する大規模言語モデルです。GitHub Copilotの基盤技術としても利用されています。

OpenAI Codexの主な特徴は以下の通りです。

自然言語の指示でコードを生成
Pythonを始めとする多数のプログラミング言語に対応
複雑なロジックの実装やAPIの利用方法を提案
研究やプロトタイプ開発で活用

Codexは、アイデアを素早くコードに変換するプロトタイピングや、新しい技術の学習に貢献します。

6. ChatGPT 設計書・仕様書作成にも活用される汎用AI

ChatGPTは、本来チャットボットですが、その強力なテキスト生成能力をシステム開発に応用できます。特に、非コード領域での活用が進んでいます。

ChatGPTのシステム開発における活用例は以下の通りです。

設計書や仕様書のドラフト作成
テストケースのアイデア出し
コードの解説やデバッグ支援
エラーメッセージの解読と修正提案

ChatGPTを適切にプロンプトエンジニアリングすることで、開発の上流工程から下流工程まで、幅広い業務の効率化に貢献します。

7. Google Cloud AutoML カスタムAIモデルをノーコードで開発

Google Cloud AutoMLは、機械学習の専門知識がなくても、独自のAIモデルを構築・訓練できるGoogle Cloudのサービスです。画像認識、自然言語処理、表形式データ分析などに対応しています。

AutoMLの主な特徴は以下の通りです。

AIモデル構築の専門知識が不要
GUI操作で簡単にモデルを開発
自社のデータを使ってカスタムモデルを生成
データの前処理やモデルの最適化を自動化

AIモデル開発のリソースが限られている企業にとって、AI導入のハードルを大きく下げることができます。

8. Neural Network Console ソニーが提供するAI開発ツール

Neural Network Consoleは、ソニーが提供するディープラーニングの開発ツールです。GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）でニューラルネットワークの設計や学習、評価を直感的に行える点が特徴です。

Neural Network Consoleの主な特徴は以下の通りです。

ドラッグ＆ドロップでニューラルネットワークを設計
コード記述なしでAIモデルを構築可能
画像認識や音声認識、時系列データ分析に対応
GPUを活用した高速な学習

研究開発や、AIのプロトタイピングを迅速に行いたい場合に有効です。

9. Create.xyz テキストからWebサイト・アプリを自動生成

Create.xyzは、テキストでの指示や簡単なスケッチから、WebサイトやWebアプリケーションを自動生成するノーコード・ローコード開発ツールです。デザインとコードの生成をAIが行うため、開発の初期段階を劇的に短縮できます。

Create.xyzの主な特徴は以下の通りです。

自然言語の指示でWebサイトやアプリを生成
デザインとフロントエンドコードの自動生成
プロトタイピングやMVP（最小実行可能製品）開発に最適
デザインからコーディングまでシームレスに連携

アイデアを素早く形にしたい場合や、デザイナーと開発者の連携を強化したい場合に役立ちます。

10. Autify AIと品質保証プロがテスト自動化を支援

Autifyは、AIを活用したソフトウェアテストの自動化ツールです。AIがテストシナリオを自動で学習し、UI（ユーザーインターフェース）の変更にも柔軟に対応できるため、テストコードのメンテナンスコストを大幅に削減できます。

Autifyの主な特徴は以下の通りです。

AIがUIの変化を自動で検知・修正
ノーコードでテストシナリオを自動作成
E2Eテスト（End to Endテスト）の自動化に強み
テスト結果を詳細にレポート

テスト工程の工数を削減し、品質保証のボトルネックを解消したい開発チームに貢献します。

生成AIツールを選ぶ際のポイントと注意点

数多くの生成AIツールの中から、自社の開発チームに最適なものを選ぶためには、いくつかのポイントを考慮する必要があります。

1. 開発言語・IDEとの互換性

自社の開発チームが主に利用しているプログラミング言語や、開発環境（IDE: 統合開発環境）との互換性は、ツール選定の最も基本的な条件です。

主要な言語（Python, Java, JavaScript, C#など）への対応
チームが利用するIDE（VS Code, IntelliJ IDEAなど）へのプラグイン提供
既存のコードベースとの連携の容易さ

互換性の低いツールを導入すると、かえって開発効率が低下する可能性があります。

2. セキュリティとプライバシー

コードやドキュメントには企業の機密情報が含まれることが多いため、生成AIツールのセキュリティとプライバシー保護は極めて重要です。

コードやデータがAIの学習に利用されない設定があるか
オンプレミス環境やプライベートクラウドでの利用が可能か
データ転送時の暗号化やアクセス制御の仕組み
GDPRや個人情報保護法などの規制への対応

特に、企業内で利用する場合は、情報漏洩のリスクを最小限に抑えるための対策が必須です。

3. コストと拡張性

ツールの利用料金だけでなく、将来的な拡張性や、それにかかるコストも考慮する必要があります。

無料プランやトライアルの有無と機能制限
月額料金、ユーザー数あたりの費用、トークン消費量に応じた課金体系
API連携の可否や、他のツールとの連携の容易さ
AIモデルのカスタマイズ性や、自社データでのファインチューニングの可否

初期費用だけでなく、長期的な運用コストと、将来的な利用規模の拡大に対応できるかを確認しましょう。

4. サポート体制とコミュニティ

ツール導入後の問題解決や、最新情報のキャッチアップのためには、ベンダーのサポート体制や開発者コミュニティの活発さが重要です。

技術サポートの提供範囲や対応時間
日本語でのサポートの有無
オンラインドキュメントやチュートリアルの充実度
開発者フォーラムやSNSでのコミュニティの活発さ

活発なコミュニティがあれば、問題解決のヒントを得やすくなります。

生成AIツールに関するよくある質問

システム開発で使える生成AIツールについて、特に多く寄せられる疑問点について解説します。

生成AIツールを使えば、プログラミングスキルは不要になりますか？

生成AIツールを使っても、プログラミングスキルが不要になるわけではありません。AIが生成したコードの品質を評価したり、バグを修正したり、複雑な要件に合わせてカスタマイズしたりするためには、依然としてプログラミングの知識とスキルが必要です。AIはあくまで開発者の「副操縦士」であり、人間が最終的な責任を持ち、判断を下す役割を担います。

無料の生成AIツールでも企業で利用できますか？

無料の生成AIツールを企業で利用する際には、注意が必要です。多くの場合、無料版は機能が制限されていたり、生成されたコードやデータがAIの学習に利用されたりするリスクがあるためです。企業の機密情報や知的財産に関わるコードを扱う場合は、有料のエンタープライズ版や、セキュリティ対策が施されたプライベートな環境で利用することを強く推奨します。利用規約をよく確認することが重要です。

生成AIツール導入後に、エンジニアがすべきことは何ですか？

生成AIツール導入後も、エンジニアの役割は変わりません。むしろ、より高付加価値な業務に集中できるようになります。具体的には、AIが生成したコードのレビューと品質保証、AIが苦手とする複雑なロジックやアーキテクチャの設計、顧客の真のニーズを掘り起こす要件定義、そしてAIツール自体の運用や最適化などが挙げられます。エンジニアはAIを使いこなし、自身のスキルセットを常にアップデートしていく必要があります。

まとめ

システム開発で使える生成AIツールは、コード生成からテスト、ドキュメント作成まで、開発プロセスのあらゆる工程を劇的に効率化し、「生産性革命」を実現する可能性を秘めています。GitHub CopilotやAmazon CodeWhisperer、Tabnineなど、多様なツールが登場しており、それぞれの特徴を理解し、自社のニーズに合ったものを選ぶことが重要です。

システム開発における生成AIツールの役割と選び方は、以下の通りです。

開発工数の大幅削減と品質向上に貢献
要件定義から運用・保守まで全工程で活用
GitHub Copilotなどコード生成AIが代表的
AutoMLでノーコードAI開発も可能
ツール選定では言語互換性、セキュリティ、コストを重視

生成AIツールは、エンジニアの能力を拡張する強力なパートナーであり、AI時代を生き抜く開発者にとって不可欠な存在です。AIシステム体系ラボは、AIがビジネスとシステム開発にもたらす変革を引き続き分析し、実践的な知見を提供していきます。

▼AIを活用したシステム開発の全体像や、各工程の活用事例については、こちらのまとめ記事でさらに詳しく解説しています。