ChatGPTなどの生成系AIを使ったソフトウェア開発：工程ごとのTODO – 2025

疑問・質問

Q. AIが書いたコードはそのまま使えますか？
A. 一部は実用レベルですが、必ず人のレビューが必要です。セキュリティ面や整合性を確認する工程は省けません。

Q. 開発者の仕事は減りますか？
A. AIが定型作業を引き受ける一方で、人は設計・判断・改善といった「上流工程」に集中するようになります。

Q. コストはどのくらいかかりますか？
A. 利用するAIサービスの料金に加え、学習コストやガバナンス体制の整備が必要です。

Q. セキュリティリスクはありますか？
A. 外部コードの引用や著作権の問題が発生する可能性があります。ライセンスチェックを必ず行いましょう。

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懸念ポイント

AIを過信しすぎると、いくつかの問題が発生します。

• 過信リスク：AIの出力をそのまま採用すると、バグや設計ミスを招くことがあります。
• 品質のばらつき：同じプロンプトでも結果が変わるため、安定性の確保が課題です。
• 依存リスク：特定のAIサービスに依存すると、将来的な移行が難しくなる場合があります。
• 法的リスク：生成物に著作権やライセンスの問題が含まれる可能性があります。
• 文化的課題：開発者がAIとの協働に慣れるまでに時間がかかるケースもあります。

これらの課題を理解した上で、AI導入を段階的に進めることが大切です。

出典：TBS CROSS DIG with Bloomberg

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まとめ

AIを使った新しいソフトウェア開発のスタイルでは、各工程での役割が大きく変わります。

AIが草案や定型作業を担うことで、開発者は判断や品質向上に集中できます。

ただし、AIの結果をそのまま採用するのではなく、レビュー・検証・統制を重ねることが前提です。

AIを「人の代わり」ではなく「パートナー」として扱うことが、今後の開発成功の鍵となります。

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【参考文献リンク】

• https://www.infoq.com/news/2025/09/dora-state-of-ai-in-dev-2025
• https://www.bain.com/insights/from-pilots-to-payoff-generative-ai-in-software-development-technology-report-2025
• https://arxiv.org/abs/2405.06371
• https://arxiv.org/abs/2306.15033
• https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study

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