システム開発AIで期間・コストは本当に削減できる？実例解説

システム開発AIとは？期間・コストは本当に減るのか、実例で解説

AIを使ったシステム開発は、従来の半分〜1/3程度の期間・コストで実現できるケースが多いです。ただし「劇的に安くなる」わけではなく、テスト工数を増やす必要があるのが実情です。弊社にも以前、ECサイトのカゴ落ち防止ツールについてご相談をいただいたことがありました。正直に言うと、EC-CUBEやShopifyのようなECツールの設計構築の経験はなく、最初は戸惑いました。ですが、ホームページの顧客管理システムやEFO（入力フォーム最適化）のシステムをAIで開発した経験があったため、お客様とやり取りを重ねながら実装まで進めることができました。この記事では、そうした現場の実感をもとに、AI×システム開発のリアルな期間感・コスト感・失敗の回避法まで具体的に解説します。

システム開発にAIを使うと、期間とコストはどれくらい変わる？

開発期間・コストは、AIを使わない従来型の開発と比べて半分〜1/3程度になるケースが多いです。ただし、これは「劇的に安くなる」という意味ではありません。AIが生成した実装には粗（あら）が出やすいため、テストにかける時間はむしろ増やす必要があります。

弊社の実感としても、開発コストが1/10になるような話ではなく、だいたい半分からよくて1/3というのが現実的なラインです。理由はシンプルで、AIはコードや画面をスピーディーに作り出せる一方、そのまま使えるクオリティになっているとは限らないからです。細かな実装テストに時間をかけることで、結果的に品質を落とさずコストを抑えられる、というのが実態に近い感覚です。

もうひとつ、費用が下がる理由として大きいのが「誰が作れるか」が変わったことです。従来のスクラッチ開発は、その言語やフレームワークを扱える専門のエンジニアを確保できるかどうかが、そのまま費用に跳ね返っていました。人材が限られる領域ほど単価は上がり、着手までの待ち時間も長くなります。

AIを使った開発では、コードを一行ずつ書く力よりも、何をどう作らせるかを言葉で正確に指示する力——いわゆるプロンプトエンジニアリングの比重が大きくなります。業務の中身を理解している人が、仕様を言葉にできれば形にできる。専門エンジニアの稼働を長期間押さえずに済むぶん、費用が下がるという面があります。

もちろん、出来上がったものが正しく動くかを見極める技術的な目は依然として必要です。ただ「専門エンジニアが最初から最後まで張り付く」形でなくなったことが、コストの構造を変えているのは確かです。

この点は競合の解説記事でもあまり触れられていません。「効率化できる」「コスト削減につながる」という抽象的な表現にとどまるものが多く、具体的な数値まで踏み込んだ情報は見当たらないのが現状です。

従来のシステム開発とAI活用型システム開発の比較

自社の業務、AIでどこまで置き換えられるか気になった方は、まず現状の運用を聞いてもらうところから始めるのがおすすめです。無料相談はこちらから受け付けています。

システム開発AIとは？生成AI・AIエージェントは何が違う？

システム開発AIとは、生成AI（文章やプログラムコードを自動で作り出すAI）を要件定義からテストまでの各工程で活用しながらシステムを作る開発手法のことです。AIエージェント（人の指示を受けて自律的に判断しながらタスクを進めるAI）は、その応用形として、コーディングの一部を自動実行するところまで踏み込んだ存在だと考えてください。

「AIを利用したシステム開発とは？」という疑問への答えは、まさにこの通りです。AIにコードのたたき台を作らせ、人間が仕様に沿って調整・検証する、という役割分担が基本になります。「AI開発とシステム開発の違いは何ですか？」という質問もよく受けますが、AI開発はAIモデルそのものを研究・構築する取り組みを指すことが多く、システム開発AIは業務システムやWebツールを作るための「手段」としてAIを使う話です。似ているようで指すものが違うので、混同しないよう注意してください。

近年は、単にコードを書かせるだけでなく、AIエージェントが複数のファイルを横断して修正提案を出す、テストコードまで自動生成するといった動きも進んでいます。実際、出典: TIS株式会社の解説でも、要件定義から運用保守まで幅広い工程で生成AIの活用領域が広がっていることが紹介されています。ただしこうした解説の多くは大企業のSI（システムインテグレーション）を前提にしており、中小企業が実際にどう使えるかまでは踏み込んでいないのが実情です。

スクラッチ開発とAI開発は何が違う？

スクラッチ開発（既存のパッケージソフトを使わず、ゼロから独自にシステムを作る開発手法）にAIを組み合わせると、ゼロから作る手間の大部分をAIが下書きし、人間が仕上げていく形になります。「システム開発 スクラッチとは」で検索する方は、パッケージ導入との違いに迷っているケースが多いので、ここで整理しておきます。

パッケージソフトは既製品を組み合わせて素早く導入できる反面、自社の業務フローに完全には合わないことが少なくありません。スクラッチ開発は自由度が高い分、費用も期間もかさみがちでした。そこにAIが加わることで、この「自由度は高いが時間がかかる」という弱点がかなり緩和されます。

パッケージ導入・スクラッチ開発・AIスクラッチ開発の違い

たとえばエクセルで長年運用していた独自の管理業務をWebツール化したい、という相談は非常に多いです。パッケージソフトでは対応しきれない細かな運用ルールも、AIスクラッチ開発なら柔軟に反映できます。

なぜAIを使ったシステム開発は「炎上」しやすいと言われるのか

AIを使ったシステム開発で炎上（トラブルが重なり収拾がつかなくなる状態）が起きやすいのは、AIが作った試作をそのまま「完成品」として見せられ、使いやすさの検証が不足したまま進んでしまうケースが多いからです。原因の多くは、発注者側の仕様の伝え方不足にあります。

実際に弊社にも、システム会社の下請けという立場で相談を受けることがあります。最近は仕様書自体を作らず、Claude Code（AIにコードを書かせるツールの一種）などで簡単に作った試作をそのまま見せられることが増えています。ただ、そうした試作は一般の利用者にとっての使いやすさという視点が抜け落ちていることがほとんどです。

弊社はもともとWebマーケティング出身のスタッフが多く、一般の利用者でもストレスなく使えるかどうか、というUI/UX（画面の使いやすさ・体験のよさ）を意識してツール作りに向き合っています。エンジニア目線だけで作られた試作物は、機能としては動いていても「現場で使われない」ものになりがちです。これが炎上の火種になります。

システム開発の工程ごとにAIはどう使われる？

システム開発は要件定義・設計・実装・テスト・運用保守という5つの工程に分かれており、AIが担う役割は工程ごとに変わってきます。すべての工程を一律にAIへ任せるわけではなく、人の判断が必要な部分とAIが得意な部分を分けて考えることが重要です。

おおまかな流れとしては、要件定義ではAIが箇条書きの要望を整理・言語化する補助を行い、設計ではAIが画面構成やデータ構造のたたき台を提示します。実装ではコードの大部分をAIが生成し、テストではAIが生成したテストケースを人がレビューし、運用保守では問い合わせ対応の一次回答などにAIを活用する、という流れが一般的です。

工程別・AI活用度と人の関与度

出典: NTTの解説でも、開発プロセス全体を通じて生成AIを組み込む「開発標準」の考え方が紹介されており、工程ごとに役割を切り分ける発想は業界的にも共通していると言えます。

システム開発AIの費用は勘定科目上どう処理する？

システム開発AIにかかった費用を会計処理する際は、自社で利用する目的なら「ソフトウェア」勘定、外部への提供・販売を目的とする場合は「開発費」として計上するのが一般的な考え方です。ただし、これはあくまで目安であり、金額の大きさや契約形態によって処理方法が変わることがあります。

たとえば、自社の業務効率化のために作ったツールであれば無形固定資産の「ソフトウェア」として計上し、耐用年数に応じて減価償却していくケースが多いです。一方、外部に販売する目的で開発した場合は、研究開発費や開発費として処理される場合もあります。

この点については、弊社はシステム開発・AI活用のご支援を専門としており、会計処理の詳細な判断まではご案内できません。金額や契約内容によって扱いが変わってくるため、実際の仕訳や勘定科目の判断は、必ず顧問税理士・会計士に確認することをおすすめします。

AIでシステム開発を依頼する際、非機能要件はどう伝えればいい？

非機能要件（処理速度・セキュリティ・使いやすさなど、機能そのものではなく品質面の基準）を先に言語化しておくと、AIが作った試作の手直しが大幅に減ります。逆にここを曖昧にしたまま発注すると、後から「思っていたのと違う」という手戻りが発生しやすくなります。

弊社が特に大事にしているのは、実際に使う人の目線です。エンジニアの目線だけで「この機能が実装できているか」を確認するのではなく、現場でどんな人が、どんな場面で使うのかを重点的にヒアリングします。

たとえばエクセルで運用していた業務をWebツール化する相談を受けた場合、単に「エクセルと同じ機能を作りましょう」では終わりません。VLOOKUP関数を使ってどんな数字を取り出していたのか、それは毎日やる作業なのか、それとも月に一度程度の偶発的な作業なのか、といった運用の実態まで細かく聞き出します。

非機能要件を伝えるための確認ポイント

こうした運用の実態を丁寧にヒアリングしたうえで、機能をピックアップするだけでなく「実際に使うときにどんなボタン配置がいいか」まで一緒に相談しながら作っていく、というスタイルを大事にしています。これが結果として、非機能要件の伝え漏れを防ぐことにつながります。

失敗しないために最初に何をすればいい？

失敗を避けるための最初の一歩は、箇条書きで「やりたいこと」を書き出すことです。仕様書がなくても構いません。この一手間があるかないかで、発注の精度は大きく変わります。

いきなり「開発をお願いします」と伝えても、話がまとまらないまま進んでしまうことが非常に多いです。箇条書きで実現したいことを列挙してもらうだけで、依頼者自身の頭の整理にもなりますし、私たちもそのセンテンス（文章の一区切り）を読み解きながら、何を実現したいのかを的確に把握できるようになります。

失敗しないための最初の一歩チェックリスト

実際にあった失敗談

正直に言うと、AIを使った開発で反省点は数え切れないほどあります。AIは、人間のような「おもてなしの心」をなかなか発揮してくれません。実際に形になったものを見て「いやいや、これはもっとUI/UX的にこうした方がいい」と感じる場面が何度もありました。

半信半疑だったのですが、結局のところ、新人スタッフに教えるのと同じくらい事細かに指示を伝える必要があると気づきました。ときには私たちの側で図や表を作り、AIに完成イメージのワイヤーフレーム（画面のおおまかな設計図）を見せながら理解を進めさせる、という手間をかけることもあります。AIに任せれば楽になる、という単純な話ではないというのが正直な実感です。

印象に残った案件：ECサイトのカゴ落ち防止ツール

もっとも印象に残っている案件は、冒頭でも触れたECサイトのカゴ落ち防止ツールのご相談です。弊社はEC-CUBEやShopifyといったECカートツールの設計構築を手がけた経験がなく、最初は戸惑いました。

ですが、ホームページの顧客管理システムやEFO（入力フォーム最適化。フォームの離脱を減らすための改善手法）のシステムをAIで開発した経験があったため、お客様とやり取りを重ねる中で実装を進めることができました。専門分野が完全に一致していなくても、AIを使った開発経験の蓄積があれば、隣接領域の課題にも対応できる。このことを実感した案件でした。

ワンストップでAI×システム開発を依頼するメリットは？

要件整理・UI/UX設計・開発・運用までを一社にまとめて任せると、担当者間の伝達ロスが減り、前述の期間短縮効果を最大限に引き出せます。逆に、要件定義だけ別会社、開発だけ別会社、と分業すると、その都度の情報共有にコストがかかり、結果的に炎上リスクも高まりやすくなります。

弊社がワンストップで対応する際に意識しているのは、エンジニア目線だけで機能を実装して終わりにしないことです。現場でどのように使われるかを重点的にヒアリングし、他社よりも使いやすい仕上がりを目指すことを大切にしています。エクセル運用の実態を細かく聞き出し、機能のピックアップだけでなく画面の使い勝手まで一緒に相談しながら形にしていく。これが、伝達ロスの少ないワンストップ対応の強みです。

ワンストップ発注のメリット

弊社のAI開発事業は、まさにこの進め方でご依頼を承っています。特徴は、仕様書のやり取りを重ねる前に先に動く試作をお出しして、触って決めていただくことです。試作の提示は最短2週間、完成までは規模により1〜3か月が目安です。

書類のAI読み取り、査定・与信・診断といった判断の自動化、在庫管理や案件管理などの業務システム。この記事で触れてきた「開発工程そのものにAIを使う」やり方を、弊社自身が実務で使っています。作り直しが速いぶん、同じ規模のシステムでも従来より費用を抑えやすくなります。

見積もりだけでも比較したい、という段階の方も歓迎です。目的別に窓口を分けており、社内業務のAI活用やナレッジ継承にお悩みの場合はAIコレクション、対顧客向けの接客・問い合わせ自動化を検討している場合はAIスミズミでご相談いただけます。

実際に、社内向けチャットボットとしてAIコレクションを導入いただいたケースでは、社内の取り決めやノウハウを共有する仕組みとして機能しています。新しく入社した方が、人に質問する前にまずAIチャットボットに相談する、という流れができたことで、既存社員が同じ質問に何度も答える機会が大幅に減った、という声もいただいています。

よくある質問（FAQ）

Q1. AIを利用したシステム開発とは？

生成AIやAIエージェントを使い、要件定義から設計・コーディング・テストの一部を自動化しながら進める開発手法です。人が仕上げと確認を担う点は、従来の開発と変わりません。

Q2. AI開発とシステム開発の違いは何ですか？

「AI開発」はAIモデルそのものを作る取り組みを指すことが多く、「AIを使ったシステム開発」はAIを開発の手段として使い、業務システムやWebツールを作ることを指します。似た言葉ですが、指す対象が異なるため注意が必要です。

Q3. AIで入れてはいけない情報は何ですか？

顧客の個人情報や社内の機密情報、パスワードなどの認証情報は、プロンプトに直接入力しないことが原則です。学習データとして外部に渡ってしまうリスクがあるためです。

Q4. 個人でもAI開発は可能ですか？

小規模な自動化ツールであれば、個人でも実現できるケースが多いです。ただし業務システムとして安定運用するには、テストや非機能要件の設計まで含めた体制づくりが欠かせません。

Q5. システム開発AIエージェントとは何ですか？

自律的に判断してタスクを実行するAIのことです。コーディングの提案から実行、修正までを一部自動で回せる点が、チャット形式で使う生成AIとの違いになります。

Q6. AIを使ったシステム開発は本当に安くなりますか？

半分〜1/3程度になるケースが多いです。ただし品質確保のためテスト工数を増やす必要があり、削減幅は案件の内容によって変わります。詳しくは本記事冒頭の比較表もご参照ください。

Q7. 発注時に仕様書は必ず必要ですか？

仕様書がなくても相談は可能です。まずは箇条書きで「やりたいこと」を書き出すだけでも、発注の精度は大きく変わります。

まとめ

AIを使ったシステム開発は、従来の半分〜1/3程度の期間・コストで実現できるケースが多い一方、テスト工数を減らせるわけではなく、UI/UXの作り込みには相応の手間がかかります。炎上を避けるためには、仕様の伝え方と非機能要件の言語化がカギになります。パッケージ導入との違い、工程ごとにAIがどこまで担うのか、非機能要件をどう伝えるか。この記事で整理した論点を発注前に押さえておくと、認識のずれによる手戻りを減らせます。

まずは箇条書きでやりたいことを書いてみる。それだけでも相談の第一歩になります。まだ何も固まっていない段階でも構いません。システム開発をご検討中でしたらAI開発事業のページに、進め方と開発事例をまとめています。社内業務のAI活用やナレッジ継承が主題であればAIコレクションをご覧ください。いずれも無料相談から、具体的な進め方をお話しできます。