日本総合研究所は、生成AIをシステム開発に活用する手法についてまとめた資料『生成AIを活用したシステム開発の現状と展望 - 生成AI時代を見据えたシステム開発に向けて -』を公開しました。生成AI技術の進化は目覚ましく、システム開発の現場にも大きな変化をもたらしています。
本資料では、生成AIがどのように活用できるのか、具体的なユースケースや企業の取り組み事例を通して解説しています。
この資料は2024年9月30日に公開され、最新のAIツール「V0」や「GenSpark」などにも言及されています！
日本総研が公開した資料の概要
この資料は、日本総合研究所の先端技術ラボが作成した、「生成AIを活用したシステム開発」に関する現状と展望をまとめたものです。
資料内では、生成AIがシステム開発の各工程でどのように活用できるのか、具体的なユースケースや企業の取り組み事例を通して解説されています。
具体的には、以下の内容が網羅されています。
- 生成AI活用のユースケースとサービス例
- 企画・要件定義、設計・実装、テスト、保守・運用など、各工程におけるユースケースを紹介。
- 各ユースケースに対応する具体的な生成AIサービス（GitHub Copilot、ChatGPT、Amazon Q Developerなど）を紹介。
- 企業における生成AI活用事例
- ITベンダー・SIer、金融業界、その他業界など、各業界における具体的な導入事例を掲載。
- 国内企業だけでなく、海外企業の事例も紹介することで、グローバルな視点での動向を把握できます。
- 生成AIシステム開発に関する研究動向
- コード自動生成、テスト自動生成、要件定義フェーズでの活用など、最新の研究動向を紹介。
- 学術的な知見を交えながら解説することで、生成AI技術への理解を深めることができます。
- 最新動向を踏まえた今後の展望
- LLM(大規模言語モデル)の進化や、AIエージェント技術の発展によるシステム開発への影響について考察。
- 短期的、中期的、長期的な視点から、今後のシステム開発の在り方を探っています。
- 生成AI活用におけるリスクと対策
- 情報漏洩、著作権侵害、倫理的な問題など、生成AI活用におけるリスクと、具体的な対策方法を提示。
- 潜在的なリスクを認識した上で、安全かつ倫理的に生成AIを活用していくための指針を示しています。
資料で紹介されている生成AIサービス例
本資料で紹介されている生成AIサービス例をご紹介します。
| サービス名 | 提供元 | 主な機能 |
| GitHub Copilot | GitHub | AIによるコーディング支援 |
| ChatGPT | OpenAI | 対話型AIによる要件定義支援、ドキュメント作成 |
| Amazon Q Developer | AWS | AWSサービスの機能理解、リソース確認、最適化 |
| Autify Genesis | オーティファイ | テストケース・テストシナリオの自動生成 |
本資料を読むメリット
この資料を読むメリットは、大きく分けて３つあります。
1. 生成AIによるシステム開発の最新動向を網羅的に理解できる
- 生成AIを使ったシステム開発は日進月歩で進化しており、最新情報をキャッチアップすることが重要です。
- この資料では、基礎知識から最新の研究動向、具体的なユースケース、企業の導入事例まで、幅広く網羅的に解説されています。
- システム開発の未来を展望し、AI時代に対応していくための知見を得られます。
2. 自社のシステム開発に生成AIを導入するヒントが得られる
- 生成AI導入を検討する企業にとって、具体的な導入イメージを持つことは重要です。
- この資料では、各工程における活用事例、メリット・デメリット、リスクと対策、今後の展望などが具体的に解説されています。
- 導入効果を最大化し、リスクを最小限に抑えるための戦略を練ることができます。
3. 生成AI活用におけるリスクと対策を具体的に学べる
- 生成AIは非常に強力なツールですが、その一方で、情報漏洩や倫理的問題など、新たなリスクも孕んでいます。
- この資料では、想定されるリスクと、それに対する具体的な対策方法を学ぶことができます。
- 安全かつ倫理的な方法で生成AIを活用していくための指針を得られます。
つまり、この資料は、
- 生成AIによるシステム開発に関心のある全ての人
- 特に、これから導入を検討している、あるいは既に導入している企業の担当者
にとって、非常に有益な情報源となるでしょう。
本資料の入手方法
本資料は、日本総合研究所のウェブサイトからダウンロードできます。
資料ダウンロードURL: https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=108813
生成AIは、システム開発の現場に大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術です。本資料を通して、生成AIの可能性と課題を理解し、今後のシステム開発に役立ててみてはいかがでしょうか。
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