ソフトウェア開発のAI活用は難しい？精度・文脈・セキュリティ問題、全解決の秘密兵器

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近年、生成AIを活用する企業が増えている。ソフトウェア開発の分野でも例外ではない。しかし、生成AIをソフトウェア開発に活用するには、精度や外部連携、セキュリティといった課題が存在する。これらの課題を克服し、開発効率を飛躍させるにはどうすれば良いのだろうか。今回は、課題の詳細を確認しつつ、課題の解決策を、デモも交えながら詳しく紹介する。

ソフトウェア開発における生成AIの活用術とは

（Photo：Shutterstock）

「生成AI活用によるソフトウェア開発」を阻む課題

　業務の効率化・省力化に寄与するAI活用。業界・業種を問わず、多くの企業が関心を寄せるが、ソフトウェア開発の分野でもますます活用が活発化すると考えられる。

　企業のCIOに対する調査によれば、「今後24カ月以内に、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に対するAIへの投資を増やす予定の組織」は約93%にのぼった。このように多くの企業が、ソフトウェア開発ライフサイクルにおけるAIの利用・投資を考えていることが伺える。

　一方、同調査において「AIをどこに活用するか」を見ると「テスト」が最多の71%となった。対して「コードの生成」は58%と、そこまで高くない数値だ。背景には、ソフトウェアの開発フェーズで生成AIを活用する上での課題が存在すると考えられる。考えられる課題は、主に3つだ。

　まず「精度」の問題である。現状の生成AIは完璧なコードを生成できるわけではなく、特に複雑なシステム開発や、不具合・設計ミスが許されないミッションクリティカルなシステム開発においては、生成されたコードをそのまま利用することは難しい。

　次に「コンテキストの理解」の難しさだ。外部システムとの連携や性能要件、さらには運用やメンテナンス性まで考慮した適切なアーキテクチャをAIが統一して設計するのは困難である。また、イテレーション開発での利用には限界がある。

　最後は「セキュリティとガバナンス」面での不安だ。生成されたコードがセキュリティのベストプラクティスに沿っているか、適切なライブラリや依存関係を管理できているかなど、懸念が尽きない。

　では、これらの課題をクリアしつつ、ソフトウェア開発に生成AIを最大限活用するにはどうすれば良いのだろうか。

　その鍵となるのが「ローコード（最低限のコーディングで開発する手法）×生成AI」だ。今回は「ローコード×生成AI」の使いどころを確認しつつ、どのようなサービスがあるのか詳しく紹介していく。

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