AI駆動開発

AI駆動開発とは、ソフトウェアやシステムの開発において、構想・設計・実装・テスト・運用などの工程に生成AIやAIエージェントを取り入れ、開発の進め方そのものをAIの力で推進するやり方です。人が手作業で一から作る前提を見直し、AIの出力を材料にしながら人が判断して仕上げる進め方を指します。

実装にかかる時間が短くなると、同じ期間に扱えるテーマや工程が増え、設計の妥当性や出力の確認、手法の選択といった判断が開発の中心になりやすくなります。要件の整理から運用までの流れを組み替え、AIを効率化の道具としてだけでなく、別のやり方や問いを引き出す手段としても使う場面でこの語が使われます。最終的な採用や責任は人側に残る前提で語られることが多いです。

実例

「日立Agentic AI基盤でSI全工程の生産性を向上」では、レガシーシステムのモダナイゼーションなどにAI駆動開発を全面適用する方針が示されています。Agentic AI Integration Platform上で構想策定から要件定義、設計、コーディング、テスト、運用までの工程にAIエージェントを配置し、社内では要件定義で最大240倍、設計〜テストで約200倍の生産性向上を確認したとあります。従来の生成AI活用では、保険基幹やオープン勘定系のコーディング・単体テストで約25〜30％の生産性向上も実証されています。

「大塚商会AIサービスで定型業務を短期開発」では、生成AIとの対話によるバイブコーディングで業務自動化システムを短期間に開発するサービスが紹介されています。ヒアリングで対象業務を定め、早期のプロトタイプを対話的に改善しながら、転記・集計・帳票作成やAPI連携処理を実装する流れです。「生成AI導入で増えるIT現場の判断負荷」では、生成AIで実装が短時間化すると同じ時間に扱うテーマが増え、設計・出力・手法の選択を繰り返す判断負荷が高まることが指摘されています。使い方と成果定義を現場任せにせず、AIの答えを鵜呑みにせず人が判断の主導権を持って業務と働き方を再設計することが求められる、という文脈で語られています。