「ソフトウェア開発×生成AI」のホントの実力が凄い理由

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本記事は、ソニービズネットワークス主催、AWS講演協力のイベント「Learn about AWS in大阪 2025/2/6」から最も反響があったセッションの内容をまとめた。なお、その他セッション資料も関連コンテンツに挙げているので併せて確認してほしい。さて、ここ数年、企業の生成AI活用が急速に進み、あらゆる活用事例が出始めている。たとえば、生成AI活用によるプログラミングコードの自動的生成や、既存プログラムの脆弱性を発見したりできる事例などもある。このような、ソフトウェア開発における生成AI活用は、大いに期待されている分野であり注目度も高い。しかし、実際に開発プロセスに生成AIを組み込もうとすると、さまざまな課題に直面するのも事実だ。本記事では、ソフトウェア開発の領域で生成AI活用を成功させるためのポイントを解説する。

ソフトウェア開発のプロセスに生成AIを組み込もうとすると…なぜうまくいかない？

（Photo/Shutterstock.com）

ソフトウェア開発における生成AI活用、考慮すべきポイントは？

　セキュリティやカスタマーサポート、営業、マーケティング、人事など、さまざまな分野・部門で活用が進んでいる生成AIだが、中でも期待されているのが、ソフトウェア開発の領域における生成AI活用だ。

　すでに、生成AIを使えば自然言語からプログラミングのコードを生成できたり、プログラムのバグを発見できたりすることは広く知られているが、その中でも、大いに期待されているのが、生成AIの特性をうまくソフトウェア開発のプロセスに組み込み、開発効率を大幅に向上させる方法についてだ。

　ただし、現実に導入の検討を開始すると、考えるべきことがたくさん出てくる。たとえば、ソフトウェア開発には計画、設計から、デプロイ、保守までの一連の流れ（ライフサイクル）がある。ライフサイクル全体で見ると「コード生成」が占める割合は小さいため、生成AIを「コード生成」の領域だけに活用することが適切かどうかは、十分に考える必要があるという。

　あるいは、第三者が書いたコードが生成AIのモデル学習に使われていたら、生成されたコードに著作権に抵触するコードが含まれる可能性がある。それをそのまま使ったら、最悪の場合、訴訟に巻き込まれるリスクもないとは言えない。さらに、生成AIの効果を最大化するには開発フローも重要だ。現在のフローを前提に生成AIの導入を考えるべきか、あるいは開発フロー全体を再検討すべきかは十分に考える必要がある。

　このように、ソフトウェア開発で生成AIを活用するには、検討すべきポイントが数多く存在する。それらの判断次第で、生成AI活用の成功・失敗の結果は大きく変わるだろう。ここからは、ソフトウェア開発で生成AIの活用を成功に導くポイントを解説する。

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