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AI駆動開発は企業にどう広がっている？取り組みの動向と導入の進め方、開発会社の選び方

AIがコードを書き、テストや修正まで進める「AI駆動開発」に取り組む企業が増えています。「自社でも取り入れるべきか」「開発会社に依頼するとき、何が変わるのか」と気になっている経営層や情報システム部門の担当者も多いのではないでしょうか。

AI駆動開発は、開発のスピードやコストを大きく変える可能性がある一方で、ツールを導入するだけでは成果が出にくく、品質管理や人材、組織の進め方まで見直す必要がある取り組みです。また、開発を外部に依頼する企業にとっても、開発会社の選び方や契約の考え方に影響します。

この記事では、AI駆動開発が企業に広がっている背景と動向、企業が取り組むメリットと課題、導入の進め方、開発を外部に依頼する場合の開発会社の選び方、成果を出すためのポイントまで順に解説します。

確認したいポイント	結論	詳細
企業でのAI駆動開発の広がりは？	AIが主体の開発は3年で約3倍に増える見通し	国内企業の調査では、AIが主体となってコードを生成している企業は現状1割強ですが、3年後には3割を超えると見込まれ、急速な広がりが予想されています。
企業にとってのメリットは？	開発の速さ、少人数化、品質の標準化	開発期間の短縮に加え、少人数でも開発を進めやすくなり、内製化を後押しします。AIによるテストやレビューの支援で、品質のばらつきも抑えやすくなります。
導入はどう進める？	目的設定→環境整備→小規模で試行→標準化	目的と対象範囲を決め、ツールとルールを整え、小さなチームで試して効果を測り、うまくいった進め方を標準化して組織に広げていきます。
外部に依頼するときは？	AI活用の方針と品質管理の仕組みを確認する	開発会社がどの工程でAIを使い、AIが作ったコードをどう確認し、発注側の情報をどう扱うのかを確認したうえで、契約と体制を決めることが大切です。

この記事でわかること

• AI駆動開発が企業に広がっている背景と最新の動向
• 企業がAI駆動開発に取り組むメリットと、直面しやすい課題
• 企業がAI駆動開発を導入する5つのステップ
• AI駆動開発を取り入れた開発会社に依頼する場合の選び方と契約の考え方
• 企業がAI駆動開発で成果を出すためのポイント

AIを活用した開発を、自社に合った形で取り入れたい方へ ビジョナリージャパンでは、AIを導入する業務の選び方から、開発、既存システムとの連携、現場への定着までの流れをまとめた資料をご用意しています。開発の進め方や体制を検討する際の材料としてご活用ください。 AI開発・導入の資料を請求する（無料）

AI駆動開発とは？企業が注目する理由

まずは、AI駆動開発とは何か、なぜ多くの企業が注目しているのか、そして企業での取り組みがどこまで広がっているのかを整理しておきましょう。

AI駆動開発の意味

AI駆動開発とは、要件定義、設計、実装、テスト、レビュー、運用といったソフトウェア開発の各工程にAIを組み込み、人とAIが協力して開発を進める考え方です。AIがコードを書くだけでなく、仕様の整理やテストの作成、不具合の調査など、開発の流れ全体でAIを活用します。

人の役割は、実装の作業そのものから、何を作るかを決め、AIに的確に指示を出し、AIの成果物を確認して品質に責任を持つことへと移っていきます。AI駆動開発は、単なるツールの導入ではなく、開発の進め方と体制を組み立て直す取り組みです。

そのため、企業にとってのAI駆動開発は、開発部門だけの話ではありません。システムを発注する業務部門、予算や体制を決める経営層、開発を委託している外部の会社との関係まで含めて、進め方を考える必要があります。

企業がAI駆動開発に注目する背景

企業がAI駆動開発に注目する背景には、IT人材の不足、開発コストの上昇、事業の変化に合わせて素早くシステムを変えたいというニーズがあります。限られた人員で、より多くの開発を、より速く進めることが求められています。

あわせて、コードを自律的に書き、テストを実行し、修正まで進めるAIの性能が急速に向上したことで、AIが担える範囲が大きく広がりました。実際に開発期間の短縮や少人数での開発に成功する例が出てきたことで、企業の関心が一気に高まっています。

さらに、システムの老朽化への対応や、業務のデジタル化の遅れを取り戻したいという課題を抱える企業にとって、AI駆動開発は、限られた予算と人員で多くの開発を進めるための有力な手段と受け止められています。

企業におけるAI駆動開発の広がり

IDC Japanが2026年5月に発表した国内企業の調査によると、ソフトウェア開発においてAIがほとんど、もしくは主体となってコードを生成している企業の割合は現状11.4%ですが、3年後には35.1%へと約3倍に拡大すると見込まれています。

同じ調査では、AI生成コードを使っていない、または補助的な利用にとどまる企業の割合が、現状の49.0%から3年後には23.8%へと半分以下になると予測されています。AIを開発に組み込まない進め方は、今後少数派になっていくと考えられます。

一方で同調査は、AIへの過度な依存、基礎的なコーディングスキルの低下、AI生成コードのセキュリティリスクといった課題への懸念も顕在化していると指摘しています。企業には、広がりに乗り遅れないことと同時に、こうした課題への備えが求められています。

業界団体による知見共有の取り組みや、AI駆動開発に対応できる人材の採用の動きも広がっており、AI駆動開発は一部の先進的な企業だけでなく、幅広い企業にとって身近なテーマになりつつあります。

企業がAI駆動開発に取り組むメリット

AI駆動開発には、開発のスピードだけでなく、体制や品質の面でも企業にとって多くのメリットがあります。ここでは、代表的な4つのメリットを紹介します。

開発のスピードが上がる

AI駆動開発の最も分かりやすいメリットは、開発にかかる時間の短縮です。定型的なコードの作成、テストコードの作成、不具合の調査、ドキュメントの整備など、時間のかかっていた作業をAIが担うことで、開発全体のスピードが上がります。

試作を短時間で作れるようになるため、関係者と早い段階で完成形のイメージを共有でき、手戻りを減らせる点もメリットです。事業の変化に合わせてシステムを素早く改修できるようになります。

既存のシステムの改修でも、AIにコードを読み込ませて構造や影響の範囲を調べさせることで、調査にかかる時間を短縮できます。古いシステムの仕組みを把握し直す作業にも、AIは力を発揮します。

少人数で開発を進めやすくなり、内製化を後押しする

AIが実装の多くを担うことで、少人数のチームでも、これまでより大きな開発を進めやすくなります。外部に頼らざるを得なかった開発の一部を、社内のチームで担えるようになる可能性があります。

社内にシステムを理解し改善できる人がいる状態をつくることは、変化への対応力を高めるうえでも重要です。AI駆動開発は、IT人材の不足に悩む企業にとって、内製化を進める現実的な手段の一つになりつつあります。

ただし、少人数で進められるからといって、品質の確認や設計の判断を担う人材まで減らしてよいわけではありません。AIを使いこなし、成果物に責任を持てる人材を中心に、チームを組み立てることが大切です。

品質の底上げと標準化につながる

AIにテストの作成やコードのチェックを補助させることで、人の経験に頼っていた品質の確認を、一定の水準でそろえやすくなります。コーディングの規約や設計の方針をAIに守らせることで、担当者ごとの書き方のばらつきも抑えられます。

ただし、品質の向上は、テストとレビューの仕組みを整えて初めて実現します。AIに任せきりにすると、かえって品質の問題を招くことがある点には注意が必要です。

AIにドキュメントの作成を任せることで、これまで後回しになりがちだった設計書や手順書が整い、保守のしやすさが向上するという効果も期待できます。

業務部門と開発の距離が縮まる

AIを使えば、業務部門の担当者が自ら試作を作ったり、要望を具体的な画面の形で示したりできるようになります。業務を最もよく知る人と開発を担う人が、動くものを見ながら対話できることで、業務に合ったシステムを作りやすくなります。

業務部門が小さな改善を自ら進められるようになれば、開発部門は基幹システムや全社的な仕組みなど、専門性の高い領域に力を集中できます。

業務部門が作った試作を開発部門が受け取り、本番で使える品質に仕上げるという役割分担は、AI時代の新しい開発の形として広がりつつあります。

企業がAI駆動開発で直面しやすい課題

多くのメリットがある一方で、企業がAI駆動開発に取り組む際には、いくつかの課題に直面しやすくなります。導入前に把握しておくことで、対策を講じやすくなります。

品質とセキュリティの管理

AIが作ったコードには、仕様の解釈の誤りや、考慮されていない例外、セキュリティ上の問題が含まれていることがあります。開発のスピードが上がる分、確認が追いつかないと、問題も速く広がってしまいます。

あわせて、ソースコードや設計情報などの機密情報を外部のAIサービスに入力する際の情報管理も課題です。入力したデータが学習に使われない環境を選ぶなど、企業としてのルールづくりが欠かせません。

AIが提案した外部の部品やライブラリに、脆弱性や利用条件の問題がないかを確認する仕組みも必要です。

AIへの過度な依存とスキルの低下

AIにコードを書かせることが当たり前になると、若手の開発者が基礎的な技術を身につける機会が減ったり、システムの中身を誰も理解していない状態になったりするおそれがあります。

障害が起きたときに原因を突き止め、AIの出力の誤りに気づくには、人に一定の技術力が必要です。AIを活用しながらも、人が理解し判断する力を育て続ける仕組みを考えておく必要があります。

AIが作ったコードの意図を説明させる、重要な部分は人が書いてAIに確認させるなど、学びの機会を意識的に残す工夫も考えられます。

組織の文化や業界の慣習とのずれ

AI駆動開発は、短いサイクルで作って確かめる進め方と相性がよい一方で、事前にすべてを決めてから進める意思決定の文化や、作業時間をもとに費用を決める取引の慣習とは合わない部分があります。

開発の進め方だけでなく、承認の手順や契約の形、評価の仕組みまで見直さないと、AIの速さを生かしきれないことがあります。

たとえば、試作を見てすぐに判断できる権限を現場に持たせる、段階ごとに成果を確認して次に進む契約の形を取り入れるといった工夫が考えられます。

レビューの負荷が増え、現場が疲弊する

AIが短時間で大量のコードを作るようになると、それを確認する人の負担が増え、一部のベテランにレビューが集中することがあります。確認が形だけになると、品質の問題につながります。

依頼の単位を小さくする、テストを自動化する、レビューの担当を分散するといった工夫で、AIの導入が現場の負担増にならないようにすることが大切です。

レビューにかかる時間も効果測定の指標に含めておくと、負担の偏りに早く気づき、進め方を見直すきっかけにできます。

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企業がAI駆動開発を導入する進め方

企業がAI駆動開発を取り入れる際は、いきなり全社に展開するのではなく、段階を踏んで進めることが成功の近道です。ここでは、導入の進め方を5つのステップで紹介します。

ステップ1：目的と対象の範囲を決める

最初に、AI駆動開発で何を実現したいのかを明確にします。開発期間を短くしたいのか、内製化を進めたいのか、保守の負担を減らしたいのかによって、取り組むべき範囲や優先順位が変わります。

あわせて、どのシステムや工程から始めるのかを決めます。最初は、影響の小さい社内向けのシステムや新しい機能の開発など、失敗しても影響を抑えられる範囲から始めるのが安全です。

目的に応じて、導入の効果を測る指標もこの段階で決めておきましょう。開発期間の短縮が目的なら期間、品質の向上が目的なら本番での不具合の数といったように、目的と指標を対応させておくと評価がぶれません。

ステップ2：ツール・環境・ルールを整える

次に、使用するAIツールと開発環境を選び、入力してよい情報の範囲、AIに任せる作業と人が担う作業、レビューとテストの基準などのルールを整えます。

情報管理の面では、入力したデータが学習に使われない契約や環境を選ぶことが前提です。AIに守らせる設計の方針やコーディングの規約も、AIが参照できる形で用意しておきましょう。

ルールは最初から完璧である必要はありません。試験導入で分かったことを反映しながら、現場で使いやすい形に見直していくことが大切です。

ステップ3：小さなチームで試す

ルールが整ったら、一つのチームや一つのプロジェクトで試験的に導入します。実際の開発でAIをどう使うと効果があるのか、どこに注意が必要なのかを、現場で確かめることが目的です。

うまくいった依頼の仕方や、AIが誤りやすかった点を記録しておくと、次の展開に生かせます。

試験導入のチームには、新しい進め方に前向きなメンバーを選ぶと、成果が出やすくなります。そのメンバーが、後に他のチームへ展開する際の推進役にもなります。

ステップ4：効果を測り、進め方を標準化して広げる

試験導入の結果を、開発にかかった期間、手戻りの量、本番で見つかった不具合の数、レビューにかかった時間などの指標で評価します。効果が確認できたら、うまくいった進め方やルールを標準として整理し、他のチームに広げていきます。

広げる際は、試験導入で作ったルールや指示の例、注意点の一覧をまとめて共有し、新しいチームが同じ失敗を繰り返さないようにしましょう。

コードの量やAIの利用回数だけでなく、最終的にどれだけ早く、どれだけの品質で成果を届けられたかという視点で評価することが大切です。

ステップ5：人材を育て、体制を整える

AI駆動開発を組織に定着させるには、AIに的確に指示を出す力、AIの出力を確認する力、設計や品質を判断する力を持つ人材を育てることが欠かせません。開発者だけでなく、要件を決める業務部門の担当者にも、基本的な知識を学ぶ機会を設けましょう。

あわせて、AI駆動開発を組織として推進する担当者やチームを置き、ルールの更新や事例の共有、相談への対応を担ってもらうと、取り組みが定着しやすくなります。

社員向けの研修の組み立て方については、生成AI研修の階層別カリキュラムの設計と定着させる進め方で詳しく解説しています。

AI駆動開発を取り入れた開発会社に依頼する場合

自社で開発の体制を持たない企業や、専門性の高い開発を外部に依頼する企業にとっても、AI駆動開発は無関係ではありません。開発会社のAI活用が進むことで、発注の考え方にも変化が生まれています。

発注側にとって何が変わるのか

開発会社がAI駆動開発を取り入れると、開発の期間が短くなり、試作を早い段階で確認できるようになります。一方で、作るスピードが速い分、発注側が要件の確認や判断を後回しにすると、意図と違うものが短時間でできあがってしまいます。

また、作業時間を積み上げて費用を決める従来の見積もりの考え方が、AIによる効率化と合わなくなる場面も出てきます。発注側も、開発の進め方や費用の考え方の変化を理解しておくことが大切です。

AIの活用によって開発の期間や費用がどう変わるのかを、見積もりの段階で開発会社に確認しておくと、効率化の効果が発注側にも反映されているかを判断しやすくなります。

開発会社を選ぶときに確認したいこと

AI駆動開発を取り入れた開発会社を選ぶ際は、AIを使っているかどうかだけでなく、品質と安全を守る仕組みがあるかを確認しましょう。主な確認項目を整理すると、次の表のようになります。

確認項目	見るべきポイント
AIの活用範囲	どの工程でAIを使い、どこを人が担うのかを具体的に説明できるか
品質の管理	テスト、コードのレビュー、セキュリティの確認をどのように行っているか
情報の取り扱い	発注側の情報を、どのAIサービスで、どのように扱うのかが明確か
上流工程の支援	業務の理解や要件の整理を、発注側と一緒に進められるか
運用と改善	本番稼働後の保守や改善まで継続して支援できるか

開発会社の種類ごとの特徴と、比較の際に見るべき項目については、AIベンダーの選び方と評価軸の作り方でも詳しく解説しています。

契約と費用の考え方を確認する

AI駆動開発では、短いサイクルで作りながら要件を固めていく進め方が多くなるため、最初にすべての仕様と金額を確定させる契約が合わない場合があります。仕様の変更をどう扱うのか、段階ごとに何を成果とするのかを、事前に開発会社と合意しておきましょう。

成果物の権利の扱いや、AIを使ったことによる品質の保証の範囲も、契約の段階で確認しておくと安心です。AI開発を外部に依頼する際の契約形態については、AI受託開発で依頼できる範囲と契約形態で詳しく解説しています。

内製と外注を組み合わせる

AI駆動開発によって内製化しやすくなったとはいえ、すべてを自社で担う必要はありません。業務の理解や要件の判断、小さな改善は社内で担い、専門性の高い設計や大規模な連携は外部の力を借りるといった組み合わせが現実的です。

外部に依頼する場合も、社内のメンバーが開発に参加してノウハウを学べる形にしておくと、将来的に自社で担える範囲を広げていけます。

内製と外注の判断軸についてはAI開発は外注と内製どちらを選ぶべきか、外注の進め方についてはシステム開発の外注の進め方と会社の選び方も参考にしてください。

AIを活用したシステム開発を、外部の力も借りて進めたい方へ ビジョナリージャパンでは、業務の棚卸しからAIの設計、PoC、既存システムとの連携、本番実装、定着支援までを一貫して支援しています。内製と外部支援の組み合わせ方についても、お気軽にご相談ください。 AI開発について無料で相談する

企業がAI駆動開発で成果を出すためのポイント

最後に、企業がAI駆動開発を一部の取り組みで終わらせず、組織としての成果につなげるために押さえておきたいポイントを紹介します。

経営層が方針を示し、投資と体制を整える

AI駆動開発は、開発の進め方だけでなく、承認の手順、契約の形、人材の評価まで影響する取り組みです。経営層が目的と方針を示し、ツールや研修への投資、ルールづくりを後押しすることで、現場が安心して新しい進め方に挑戦できるようになります。

また、AIを使った新しい進め方には、最初は失敗や試行錯誤がつきものです。小さな失敗を許容し、そこから学んで改善していく姿勢を組織として示すことも、経営層の重要な役割です。

ツールの導入で終わらせない

AIツールを配るだけでは、使い方が個人任せになり、効果も限られます。ルールと指示の共有、テストとレビューの仕組み、効果の測定をセットで整え、うまくいった進め方を組織に広げていくことが大切です。

導入後も、指標をもとに定期的に振り返り、進め方を改善し続けることで、AI駆動開発の効果は高まっていきます。

AIの技術や開発ツールは変化が速いため、一度決めたルールやツールを固定せず、定期的に見直す前提で運用することも大切です。

人の役割を見直し、価値を生む仕事に集中する

AIが実装の多くを担うようになると、人の価値は、何を作るべきかを見極め、業務の課題を解決する仕組みを考え、品質に責任を持つことに移っていきます。

人の役割と評価の仕組みを見直し、AIによって生まれた時間を、顧客や業務の理解、設計、品質の確認といった価値を生む仕事に振り向けることが、AI駆動開発で成果を出す鍵になります。

AIを使いこなして成果を出した社員が評価される仕組みをつくることも、組織全体での活用を後押しします。

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まとめ：課題に備えながら、AI駆動開発を企業の力にしよう

AI駆動開発は、IT人材の不足や開発スピードへの要求を背景に、企業での取り組みが急速に広がっています。調査では、AIが主体となってコードを生成する企業は3年後に約3倍に増えると見込まれており、AIを開発に組み込むことは今後の前提になりつつあります。

企業にとっては、開発のスピード向上、少人数での開発と内製化の後押し、品質の標準化といったメリットがある一方で、品質とセキュリティの管理、スキルの低下、組織の文化とのずれ、レビューの負荷といった課題もあります。

導入は、目的と範囲の決定、ツールとルールの整備、小さなチームでの試行、効果の測定と標準化、人材育成の順で進めるのが基本です。開発を外部に依頼する場合も、開発会社のAI活用の方針と品質管理の仕組みを確認し、契約の考え方を合わせたうえで進めていきましょう。

AIを活用したシステム開発やAIエージェントの導入を検討している方へ ビジョナリージャパンでは、300名超の体制で、AI活用の戦略設計から開発、既存システムとの連携、現場への定着までを支援しています。自社でどこまで取り組むべきか迷っている段階でも、お気軽にご相談ください。 AI開発について無料で相談する