AI導入で「開発コスト」は本当に削減できる？最大40％の業務効率化を目指すAI活用術とは？

生成AIの普及により、「AIを活用して開発コストを削減したい」という企業が増えています。しかし一方で、「AIを使い始めたものの、業務はあまり変わらなかったor増えてしまった」「AIを導入したいが、どこからどこまでを活用すればいいのかわからない」という声も少なくありません。

実際のところ、AIは導入しただけで開発コストが下がるわけではありません。重要なのは、AIをどの業務で、どのように活用するかを設計することです。

本記事では、開発コストが高騰する背景を整理しながら、AIによって削減できる工程や、工数削減を実現するための考え方について解説します。

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そもそも、なぜ開発コストは年々高くなっているのか

「昔よりシステム開発の見積もりが高くなった」と感じる企業は多いのではないでしょうか。もちろん、エンジニアの人件費上昇も一因ですが、それだけではありません。

近年はクラウドサービスとの連携やセキュリティ対策、法改正への対応など、システムに求められる要件が増えています。また、システムは「作って終わり」ではなく、継続的な保守・運用が前提となるため、開発後も一定のコストが発生します。

さらに、AI時代になったことで、開発現場では「より短期間で、より高品質なもの」が求められるようになりました。その結果、レビューやテスト、ドキュメント整備など、品質を担保するための工数も増えています。

つまり、現在の開発コストは「開発するための費用」というより、「品質を維持しながら運用するための費用」が大きな割合を占めているのです。

AIを導入してもコスト削減につながらない企業の共通点

「AIを導入したのに期待した成果が出なかった」という企業には、ある共通点があります。それは、「AIツールを導入すること」が目的になってしまっていることです。

AIは便利なツールですが、既存の業務フローを変えずに導入しても、大きな効果は期待できません。例えば、議事録作成だけをAI化しても、その後の情報共有や設計書作成が従来のままであれば、全体の工数はほとんど変わりません。

重要なのは、「どの工程をAIに任せるか」「人が判断すべき業務は何か」を整理し、業務全体を見直すことです。

実際に成果を上げている企業では、AIを単独のツールとして導入するのではなく、開発プロセス全体を見直しながら活用しています。その結果、品質を維持したまま、開発工数や運用工数の削減につなげています。

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AIは「人を減らす」のではなく、「工数を減らす」

AIというと、「エンジニアの仕事を置き換えるもの」というイメージを持つ方もいるかもしれません。しかし、実際のAI活用は少し異なります。

AIが得意なのは、コード生成やテストコードの作成、ドキュメント作成、議事録の要約など、繰り返し発生する定型業務です。一方で、顧客との打ち合わせや要件整理、システム全体の設計方針を決めるといった判断業務は、人が担うべき領域です。

つまり、AIは人の代わりになるのではなく、「人が本来集中すべき仕事に時間を使えるようにする」ための存在だと考えるのがいいのです。

例えば、これまで数時間かかっていた設計書のドラフト作成やテストコード生成をAIがサポートすることで、エンジニアは設計や品質改善といった付加価値の高い業務に集中できるようになります。

AI活用を成功させるポイントは「業務設計」

AI導入を成功させる企業は、共通して「ツール選び」よりも「業務設計」を重視しています。まず、自社の開発工程や運用業務を洗い出し、どこに時間がかかっているのかを可視化しましょう。そのうえで、AIが得意な業務を切り分け、開発フローへ組み込んでいきます。

この考え方は、システム開発だけでなく、オウンドメディア運用やSNS運用などを担当するエンジニア以外の方にも共通しています。例えば、記事構成の作成や情報収集、データ分析、レポート作成などをAIに任せることで、担当者は企画立案や品質チェックといった、本来注力すべき業務へ時間を使えるようになります。

「AIを導入すること」が目的ではなく、「人が価値を生み出す時間を増やすこと」が、本来のAI活用と言えるのではないでしょうか。

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AIでどれぐらい工数を削減できる？

ここまで読んで、「実際にAIを活用すると、どれくらい工数を削減できるのだろう？」と気になった方も多いのではないでしょうか。

生成AIを活用した開発は、世界中の企業で急速に進んでいます。

例えば、GitHubが公開した調査では、AIペアプログラミングツール「GitHub Copilot」を利用した開発者は、コーディング速度の向上だけでなく、作業負担の軽減や生産性向上も実感していることが報告されています。また、MicrosoftやGoogleなども、生成AIを開発工程へ取り入れることで、業務効率化につながった事例を公開しています。

もちろん、「AIを導入すれば必ず○％削減できる」というものではありません。業務内容や既存システム、開発体制によって効果は大きく変わります。しかし、共通して言えるのは、AIを単なるツールとして使うのではなく、開発プロセス全体に組み込んでいる企業ほど、大きな効果を得ているという点です。

工程	従来	AI活用後
議事録作成	手作業	AIが要約・整理
要件整理	担当者が作成	AIがドラフト作成
設計書	ゼロから作成	AIがたたき台を生成
コーディング	手入力	AIがコード生成を支援
テスト	手作業	AIがテストコード生成
レビュー	担当者	担当者が最終確認

リベロエンジニアでも、AIを前提とした開発・運用フローの設計に取り組んでいます。例えば、要件整理や設計書のドラフト作成、プログラムの実装支援、テストコードの生成、ドキュメント作成など、AIが得意とする工程を業務フローへ組み込むことで、人が本来注力すべき設計やレビュー、意思決定により多くの時間を充てられるようになります。

このような業務設計を行った結果、プロジェクトによっては最大40％の工数削減が見込めるケースもありました。

重要なのは、「AIを導入すること」ではなく、「どの工程をAIに任せるのか」を見極めることです。AIは、人の仕事を奪うための技術ではありません。人とAIの役割を適切に分担し、業務プロセス全体を最適化することで、品質を維持したまま開発コストや運用工数の削減につなげることができます。

なぜ最大40％の工数削減が可能なのか

では、なぜ工数を40％削減できるのでしょうか。その理由は、「AIが仕事を代わりに行うから」ではありません。

実際には、AIが得意とする工程を整理し、人が行うべき業務との役割分担を見直すことで、開発全体のムダを減らしているからです。例えば従来の開発では、打ち合わせ内容を議事録へまとめ、要件書へ転記し、設計書を作成し、コードを書き、テストを実施するといったように、同じ情報を何度も整理・加工する工程が発生します。

生成AIを活用すると、議事録の要約から設計書のドラフト作成、コード生成、テストコードの作成までを支援できるため、繰り返し作業にかかる時間を大幅に削減できます。

一方で、要件定義やシステム全体の設計、品質レビュー、最終判断などは、人が担うべき重要な工程です。つまり、AIは「人を減らす」のではなく、「人がより価値の高い業務へ集中できる環境をつくる」技術と言えます。

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【まとめ】AI活用で開発コストを削減するためのポイント

AIは、開発コストや運用工数を削減する可能性を秘めた技術です。しかし、AIツールを導入するだけでは、大きな効果は期待できません。

AIは、人を置き換えるための技術ではなく、人がより価値の高い業務へ集中できる環境をつくるためのパートナーです。まずは、自社の開発や運用業務のどこに改善の余地があるのかを整理することから始めてみてはいかがでしょうか。

AI活用・開発コストの見直しはリベロエンジニアへ

リベロエンジニアでは、生成AIを活用したシステム開発だけでなく、コンサルタントやPM・PMOが連携し、業務分析から開発、運用までを一貫してサポートしています。

「AIを導入したい」ではなく、「開発コストを見直したい」「運用負荷を減らしたい」といった経営課題や現場課題からご相談いただくケースも少なくありません。

AIで効率化できる業務と、人が担うべき業務を整理しながら、自社に合った導入方法をご提案します。

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構成／リベロエンジニア・コンテンツ編集部