生成AIが変えるサービス開発の現場！誰でも新規事業を創れる時代がやってきた！注意点やツールも紹介
- 進化した最新の生成AIでは、サービス開発のほぼ全ての工程を効率化
- サービス開発に生成AIを活用するメリットは、工程の効率化やエンジニアの負担軽減
- 生成AIを駆使したサービス開発には、情報漏えいリスク等注意したい点もある
Webアプリやモバイルアプリ等、サービスの開発でも生成AIは大活躍。仕様書作りからコーディング本番まで、効率化が可能です。
当記事では、生成AIを駆使したサービス開発の現状を解説。そのメリットから流れ、便利なツールまでを詳しく掘り下げていきます。完読いただくと、個人や少人数のチームでもスムーズにサービスを開発・リリースできるようになるかもしれません。ぜひ、最後までお読みください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
生成AIでサービス開発ができる時代が到来
2022年のChatGPT登場以降、生成AIの普及と進化が急速に進んでいます。
生成AIはテキスト・ソースコード・画像・音声等、新しいコンテンツを生み出せるAIモデルの総称で、従来型の予測・分類AIと比べてより人間的なタスクを可能とする点が特徴です。この生成AIにできることは、AIモデル自体の進化と周辺技術の登場により、日に日に増えています。
そんな日進月歩の生成AIは、プログラミングの分野でも普及が進んでおり、下記の用途で活用がなされています。
- 自然言語によるソースコード生成
- その他コーディングの支援
- 仕様書・フロー図の生成
- 見積もりの作成
- UIの生成
- ソースコードのテスト・デバッグ
- 以上を含めた、サービスの開発 等
特に、2025年以降の生成AI技術については、プログラミングの全工程で活用できるレベルにまで到達。「生成AIでサービス開発ができる時代」は目前です。当記事では、この生成AIによるサービス開発について、詳しくお伝えしていきます。
なお、コーディングを生成AIにほぼ丸投げする「バイブコーディング」については、下記の記事をご確認ください。
生成AIで開発できる代表的なサービス
生成AIで開発できるサービスの例としては、下記が挙げられます。
- フォーム等、動的な要素を含むWebサイト
- Webアプリ
- モバイルアプリ
- SaaS 等
生成AIはJavaScript等による動作の部分と、HTML・CSSによるUIの部分の両方を生成可。加えて、要件定義や見積もりといった周辺の作業にも活用できます。
生成AIでサービス開発するメリット
ここでは、サービス開発に生成AIを活用するメリットについて、3点ご紹介します。
開発工程の効率化
生成AIをサービス開発に活用する最大のメリットは「開発工程の効率化・高速化」です。生成AIはコーディング作業全般の支援が可能で、特に下記の領域でその威力をフルに発揮します。
- サービスの試作・テスト版作成
- コード全体への修正の反映
- レガシーアプリのリバースエンジニアリング・コード翻訳
- ソースコードのリファクタリング
- 一般的なバグの検出・修正
- テストケースの作成 等
より早くサービスを完成させられることから、トライアンドエラーを繰り返す「アジャイル開発」やユーザーの声を積極的に反映する「リーン開発」等とも相性に優れ、開発工程のスピード・質の両方を改善可能です。
エンジニアの負担軽減
生成AIは開発工程の効率化を通して、サービス開発にあたるエンジニアの負担を軽減します。こちらは人手不足が問題となっているIT業界、特に少人数のスタートアップにとって、大きなメリットです。
リリース後のサポート体制の強化
生成AIはサービスの開発自体に加え、開発・リリース後のアシストも可能。仕様書をもとにチャットボットを用意することで、社内外でのサポート・ノウハウ提供を円滑にします。
生成AIを用いたサービス開発のパターン
生成AIによるサービス開発は、生成AIへの依存度が低い順で、下記の4段階に分けられます。
- 仕様書作成・見積もり等、周辺作業での活用
- コードの補完・翻訳等、コーディングの一部支援
- コード生成等、コーディング全般の支援
- 開発工程ほぼ全ての丸投げ
（バイブコーディング・ローコード開発・ノーコード開発 等）
このうち、2025年時点で現実的に可能なラインは3段階目の「コーディング全般の支援」までです。すでにLINEヤフー株式会社や株式会社NTTドコモ等、国内有名企業がコーディング全般に生成AIを活用中で、豊富な前例があります。（※1、2）
なお、生成AIを活用した見積作成については、下記の記事を併せてご確認ください。
生成AIを活用したサービス開発のプロセス
ここでは、生成AIを使ってのサービス開発について、そのプロセス・流れをお見せします。
①課題の特定とPoC設計
生成AI活用の有無を問わず、サービス開発ではまず方針決めが重要。初期の段階で課題の特定やPoC設計等、下記の要素を決定します。
- サービスで解決したい課題・開発目標
- 開発時に生成AIを活用する場面
- サービスの具体的な仕様（PoC設計）
- スケジュール
- 仕様書・見積書・フロー図等の資料
この方針を明確にしておくことで、以降の工程がスムーズに進められるでしょう。
②モデル選定
次に、サービス開発で生成AIを活用する場合は、具体的にどのモデルを使用するかについても早い段階で決定しておきます。ひとくちに「サービス開発で使える生成AI」といっても、その種類は下表のとおり多種多様です。
| 概要 | 生成AI・モデルの例 | |
|---|---|---|
| 汎用モデル | テキスト・ソースコード・画像等、幅広く生成可 | ・ChatGPT ・Claude |
| コーディング全般に特化したモデル | ソースコードの生成から編集、解説まで可能 | ・GitHub Copilot |
| コーディングの周辺作業に特化したモデル | 仕様書作成やテスト等を自動化 | ・GEAR.indigo ・Lucidchart ・Autify |
| ローコード・ノーコード開発に特化したモデル | 視覚的・直感的なコーディングを実現 | ・Windsurf |
こちらについては、前段階で決定した生成AIの活用場面に沿って選ぶとよいでしょう。
③データ準備とAPI連携
サービス開発の方針・使用するAIモデルが決まれば、次はデータやAPI等の下準備に移ります。この工程では以下について、社内外から調達を進めましょう。
- サービスの仕様書・フロー図
- サービスの実現に必要な社内ドキュメント
- 過去のソースコード（生成時の参考資料）
- 生成AIや連携先ツールのAPI（MCPも選択肢）
また、APIを活用する場合は、アカウント作成・決済手段の登録等もここで済ませます。
④プロトタイプ開発
準備が完了したあとは、サービスのプロトタイプの開発です。この工程では生成AIやローコード・ノーコード開発ツールを活用して、サービスの叩き台を制作します。トライアンドエラーを繰り返しながら、サービスを事前に決めた仕様・開発目標に近づけていきましょう。
⑤テスト・品質検証
目標とするサービスが開発できれば、次はテスト・品質検証に移ります。ここでは生成AIと人間の2段構えで、コードレビューやデバッグを行いましょう。
⑥運用・継続改善
開発完了後は、サービスの運用フェーズです。ここではDevOps・MLOpsの考え方に則り、運用スタッフと開発スタッフの連携を密に取って、サービスを継続的に改善していきます。このフェーズでも、生成AIによるアシストで改善作業を効率化できるはずです。
サービス開発に活用できる生成AIツール5選
ここからは、サービスの開発に役立つ生成AIツールを5つご紹介していきます。以下、生成AIの元祖ことChatGPTから、詳しくみていきましょう！
ChatGPT
「ChatGPT」はOpenAIが2022年11月にリリースした元祖・生成AIチャット。汎用LLMのGPTシリーズを筆頭に多種多様なAIモデル・機能を備えた万能さが特徴です。
このChatGPTはチャット機能や画像生成機能がよく知られていますが、それ以外にコーディング用AIエージェント「Codex」やコード編集用機能「Canvas」等も搭載。サービス開発のほぼ全ての工程で役立ってくれます。（※3、4）
| 内容 | |
|---|---|
| ポイント | テキスト・コード生成から画像生成まで汎用性抜群 |
| 主な機能 | ・テキスト・コード生成 ・テキスト・コード編集（Canvas） ・Web検索 ・音声会話 ・コーディング支援（Codex） ・ファイル・画像アップロード ・画像生成 |
| 無料利用 | ⭕️ |
| 課金時の料金 | 月額20ドル〜 |
公式サイト：ChatGPT
なお、ChatGPTについて詳しく知りたい方は、下記の記事も併せてご確認ください。
GEAR.indigo
「GEAR.indigo」は、株式会社Stellapsが手がける日本発の要件定義用生成AIツールです。こちらはサービス開発に欠かせない要件定義書・設計書・見積書等を、自然言語のドラフトから生成可。加えて、コード生成やレガシーコードのリバースエンジニアリングにも対応しています。（※5）
| 内容 | |
|---|---|
| ポイント | コーディングの準備から自動化が可能 |
| 主な機能 | ・見積作成 ・開発ドキュメント作成 ・コード生成 ・リバースエンジニアリング |
| 無料利用 | 初回20クレジット分のみ⭕️ |
| 課金時の料金 | 月額14.99ドル〜 |
公式サイト：GEAR.indigo
なお、GEAR.indigoについて詳しく知りたい方は、下記の記事も併せてご確認ください。
Lucidchart
「Lucidchart」は、生成AI搭載の作図自動化ツール。フロー図をはじめとして、UML・組織図・ガントチャート等の生成・手動編集が可能です。サービス開発前の資料作成で、威力を発揮してくれるでしょう。（※6）
| 内容 | |
|---|---|
| ポイント | フロー等の作図を自動化 |
| 主な機能 | ・図の生成 ・図の手動編集 ・外部アプリ連携 （Google・Microsoft系等） |
| 無料利用 | ⭕️ |
| 課金時の料金 | 月額1,300円〜 |
公式サイト：Lucidchart
GitHub Copilot
「GitHub Copilot」は、MicrosoftとGitHubが共同で手がける、コーディング特化の生成AIアシスタントです。こちらは下記に挙げた主要なプログラミング言語やその他言語でのコード生成・解説を可能とします。（※1、7）
- Python
- JavaScript
- TypeScript
- Ruby
- Go
- C#
- C++
- HTML
- CSS
- SQL
- Markdown
- JSON
- YAML 等
LINEヤフー株式会社等、大手企業でも導入されており、サービス開発の心強い味方となってくれそうです。
| 内容 | |
|---|---|
| ポイント | コーディング特化のAIアシスタント |
| 主な機能 | ・コード自動補完 ・コード翻訳 ・コード生成 ・コード解説 ・コードの大規模変更（エージェントモード） ・ローカルファイルへの直接アクセス（GitHub Copilot CLI） |
| 無料利用 | ⭕️ |
| 課金時の料金 | 月額10ドルor年額100ドル〜 |
公式サイト：GitHub Copilot · あなたの AI ペア プログラマー
なお、GitHub Copilotについて詳しく知りたい方は、下記の記事も併せてご確認ください。
Autify
「Autify」はオーティファイ株式会社が提供する生成AI搭載のテスト自動化ツールです。こちらはテストしたいWebアプリやモバイルアプリについて、画面上での操作を録画したデータを渡すだけで、同一環境および別環境でのテストをまとめて自動化してくれます。サービス開発後のリリース・運用フェーズで役立つツールとなっています。（※8）
| 内容 | |
|---|---|
| ポイント | 画面上の操作を録画するだけで、ほぼほぼテストが完了 |
| 主な機能 | ・録画データからのテストケース自動生成 ・外部サービス連携 等 |
| 無料利用 | ⭕️（トライアルのみ） |
| 課金時の料金 | 要問い合わせ |
公式サイト：Autify
なお、Autifyについて詳しく知りたい方は、下記の記事も併せてご確認ください。
生成AIでサービス開発するときの注意点
ここでは、生成AIを駆使してサービスを開発する際の注意点を3つお伝えします。
情報漏えい対策は必須
生成AIを使ってサービスを開発する場合は、より厳重な情報漏えい対策が欠かせません。生成AIツールの多くは、入力データをクラウド上で保管または学習に使用するため、機密情報・個人情報の取り扱いに今まで以上の注意が必要となります。
ハルシネーション・バグ対策も必須
生成AIが出力する文章・コードには、ハルシネーションやバグがしばしば含まれます。特に、サービス開発での使用時には、セキュリティ上の重大な欠陥（SQLインジェクションへの脆弱性や認証機能の抜け漏れ等）が含まれていることもあるため注意が必要です。この点については、人間によるダブルチェックを徹底して対策しましょう。
保守・デバッグの準備も推奨
生成AIをフル活用してサービスを開発した場合、ソースコードの意図・内容がわかりづらくなることがあります。したがって、長期の運用が想定される場合は、保守・デバッグ用にコメントやドキュメントを用意しておきましょう。
生成AIによるサービス開発を成功させる鍵
続いては、生成AIを活用したサービス開発を成功させる鍵について、3点ご紹介します。
①スモールスタート＋拡張性
生成AIは「いろいろできる」分、具体的な使い所を見定めにくいのが難点。せっかく導入したのに持て余してしまう、という失敗に陥りやすいです。
よって、サービス開発に生成AIを取り入れる際は、拡張性に優れたツールを局所的に導入し活用シーンを徐々に広げていく「スモールスタート」のやり方がおすすめです。生成AIを活用してトライアンドエラーを重ねていくうちに、自社に合った使い所が見つかるでしょう。
②データガバナンスの確立
生成AIを活用したサービス開発では、社内データ活用の枠組みである「データガバナンス」を確立することが重要です。生成AIへの入力OKなデータと入力NGなデータを明文化して分けておくことで、情報漏えいリスクを抑えながら生成AIの恩恵をフルに受けられます。
③継続的なチーム教育
生成AIでサービス開発を成功させるには、継続的なチーム教育も必須。「導入して終わり」ではなく、プロンプトの共有や研修を通して、生成AIを積極的に活用する文化を定着させていきましょう。
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- 自社データを学習したAIアシスタント開発
- AIと自社システムの連携で業務効率化
- 自律型AIの開発
- 独自データ学習済みのLLM開発
- AI搭載のアプリケーション開発
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生成AIがサービス開発の主流に
当記事では、生成AIを活用したサービス開発について、そのメリットや流れをご紹介しました。生成AIの進化はめざましく、すでに生成AIをフル活用して以下のようなサービス全般が開発できます。
- フォーム等、動的な要素を含むWebサイト
- Webアプリ
- モバイルアプリ
- SaaS 等
今後、生成AIは「サービス開発の常識」となっていくかもしれません。
最後に
いかがだったでしょうか？
生成AIを活用したサービス開発で、企画からリリースまでをスピーディに。弊社では自社の課題に合ったAI導入の最適解を、専門チームが具体的にご提案します。
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
