「AI×自動生成」で本当に開発工数は50％削減できるのか？

生成AIやChatGPT、RAGといったキーワードがあふれる中で、「AIなら早く安く作れる」「生成AI開発を入れれば開発工数削減が進むはずだ」と期待する声が増えています。一方で、いざ見積を取ってみると費用が高く感じられたり、PoCはうまくいったのに本番導入で止まってしまったりと、「思ったほど開発工数削減になっていない」という声も少なくありません。中堅・中小企業の経営層や事業責任者、DX推進担当としては、「AIならではの投資対効果（ROI）」を社内稟議で説明できず、最初の一歩を踏み出しにくい状況もよくあります。

こうしたギャップの多くは、「どの工程をAIに任せると開発工数削減につながるのか」「RAGを使うと運用コストやデータ整備にどんな追加作業が発生するのか」といった前提が整理されないままプロジェクトが走り始めてしまうことにあります。本来、生成AI開発はコードやドキュメントの自動生成、問い合わせ対応や検索の自動化など、特定の領域では確かに開発工数削減のインパクトが大きい技術です。しかし、要件定義やアーキテクチャ設計、セキュリティ・ガバナンスの設計といった領域は、人間の判断と責任が不可欠であり、単純にAIに置き換えられるわけではありません。

本記事では、AI×自動生成を活用した生成AI開発を、単なる流行やツール導入の話ではなく、「どこでどの程度開発工数削減が見込めるのか」を実務レベルで整理します。そのうえで、RAG（検索拡張生成）を使ったナレッジ検索やFAQ自動応答などの活用パターン、予算別にどこまでを狙うべきか、そして社内稟議で説明しやすいROIの作り方まで、具体的な考え方をまとめます。

なお、「AI×自動生成」のイメージとしては、次のような構成を想像していただくと分かりやすいでしょう。

例：業務システムの開発では、フロントエンド・バックエンドのコードは生成AIでドラフトを作成し、テストコードやAPI仕様書・画面仕様書も自動生成で叩き台を用意します。業務ナレッジについてはRAG構成で社内文書を検索しながら回答するチャットボットを用意し、問い合わせ対応の工数を削減します。これらをうまく組み合わせることで、単なるアイデア段階ではなく、実務の中で安定的に開発工数削減を実現できるようになります。

AI×自動生成で「どこまで」工数は減るのか：工程ごとの現実的なライン

生成AI開発による開発工数削減を冷静に考えるには、まずシステム開発の工程を分解してみることが大切です。一般的なプロジェクトでは、要件定義、基本設計・詳細設計、実装、テスト、ドキュメント作成、リリース・運用といった流れがあります。このうち、生成AIやRAGを活用して開発工数削減に直結しやすいのは、主に実装・テスト・ドキュメントに関する領域です。

たとえば、画面やAPIのコードを書く場面では、プロンプトに仕様や設計方針を与えることで、生成AI開発ツールがひな形となるコードを一気に出力してくれます。これにより、ゼロからコードを書く時間は大きく短縮でき、レビューやリファクタリングに時間を回せます。テストコードやテストケースの自動生成も同様で、「漏れやすいパターン」を生成AIに列挙させてから、人間が取捨選択する形にすることで、結果として開発工数削減が進みます。こうした領域では、うまく設計すれば体感で30〜50％程度の工数削減が見込めるケースも珍しくありません。

一方で、要件定義やアーキテクチャ設計、例外パターンの扱い、責任分界の決定といった工程は、生成AI開発だけで済ませることは難しく、あくまで人間の判断を補助する役割になります。RAGを使った情報整理や、過去の要件の要約・比較などは支援として非常に有効ですが、「最終的な決定をAIに任せる」ことはできません。ここを誤解して「全部AIにやってもらえる」と期待してしまうと、結果として手戻りが増え、開発工数削減どころか全体工数が増えてしまうリスクがあります。

また、RAGを導入して社内ナレッジ検索やFAQ自動応答を構築する場合も、「RAGを作る工数」と「RAGを使うことで削減できる運用工数」をバランスさせる必要があります。問い合わせ対応やマニュアル検索に多くの時間がかかっている現場であれば、RAG構成による自動化が開発工数削減以上の価値を生むこともありますが、もともとの問い合わせが少なければ投資対効果が見合わないこともあります。重要なのは、自社のどの作業時間を、どれだけ削減したいのかを最初に言語化したうえで、生成AI開発とRAGを適材適所で組み合わせることです。

見積と費用構造を分解する：通常開発とAI開発の違いを押さえる

つぎに重要なのが、「見積の妥当性をどう判断するか」です。生成AI開発やRAGを含むプロジェクトでは、従来のシステム開発と比べて費用項目が増える一方で、開発工数削減によって削れる項目も出てきます。この二つを混ぜてしまうと、「結局高いのか安いのか」が分からなくなります。

分かりやすくするために、費用を初期構築コストと運用コストに分けて考えてみましょう。初期構築には、要件定義やアーキテクチャ設計、アプリケーションの開発、RAG構成の設計・実装、ベクトルDBや検索基盤の構築、評価環境の整備やRAG評価指標の設計などが含まれます。ここでは、生成AI開発の活用によって実装やドキュメントの開発工数削減が見込める一方で、プロンプト設計や評価用データセットの作成など、AI特有の追加作業も発生します。

運用コストとしては、LLMやEmbeddingのAPI利用料、RAGの検索基盤・ストレージ費用、ログ保管、品質モニタリング、定期的な再学習やプロンプト・検索条件の調整、障害対応、セキュリティアップデートなどが挙げられます。ここを見落としたまま「初期費用だけ安く見える」見積を採用してしまうと、後から運用費用が膨らみ、想定していた開発工数削減やコスト削減の効果が相殺されてしまうリスクがあります。

実務的な見積チェックのコツとしては、次のような観点があります。まず、「従来開発と共通の部分（画面・API・インフラなど）」と「生成AI開発・RAG固有の部分（プロンプト設計、RAG構成、RAG評価、データ前処理など）」を分けて記載してもらうこと。そのうえで、開発工数削減の前提（どの工程で何％削減を見込んでいるのか）が明示されているか、運用コストの内訳が1〜3年スパンで説明されているかを確認します。

もし、手元の見積だけでは判断が難しいようであれば、第三者として株式会社ソフィエイトのようなパートナーに見積精査を相談するのも有効です。「このRAG構成は本当に必要か」「生成AI開発の工程に過不足はないか」「開発工数削減の前提が現実的か」といった観点で壁打ちするだけでも、無駄な投資やリスクの見落としを防ぐことができます。

予算別に「できること／やらないこと」を整理する：現実的なロードマップ作り

AIやRAGの導入を検討するとき、もっとも悩ましいのが「この予算感でどこまでを狙うべきか」という点です。生成AI開発やRAG導入は、スモールスタートから大規模展開まで幅広い選択肢がありますが、そのぶん検討が漠然としてしまいがちです。ここでは、あくまでイメージとして、予算帯ごとに現実的なゴールの考え方を整理します。

比較的少額の予算帯では、まず一点突破の開発工数削減を狙うのがおすすめです。たとえば、特定業務に特化したFAQボットや、営業資料・議事録からの要約生成、社内ドキュメントのテンプレ自動生成など、対象を「1業務×1ユースケース」に絞ります。ここではRAGを使わず、外部のLLM APIや生成AI開発ツールを中心に構成することで、短期間で効果を確認できます。成功すれば、そのユースケースを横展開する形で、徐々に開発工数削減の効果を広げていけます。

中規模の予算帯では、RAGを組み合わせた社内ナレッジ検索や問い合わせ支援が現実的なターゲットになります。ここで重要なのは、「どの文書群をRAGに載せるか」「どの権限で誰が参照できるか」「どの頻度でデータを更新するか」といった運用設計を、最初からセットで考えることです。RAG構成の作り込みにより、問い合わせ対応の時間短縮や新人教育の効率化など、開発工数削減にとどまらない効果が期待できますが、その分だけデータ整備や評価にも手間がかかります。

さらに大きな予算帯では、複数業務をまたいだワークフロー全体の自動化や、既存システムとの密な連携など、より高度な開発工数削減を狙えます。ただし、この段階ではガバナンスやセキュリティ、監査対応の負荷も増すため、「すべてを一気にやる」のではなく、フェーズ分割と優先順位付けが重要になります。初期フェーズでは開発工数削減のインパクトが大きい領域に集中し、次のフェーズで周辺業務に広げる、といったステップ設計が求められます。

ROIと運用をセットで設計する：PoC止まりを防ぐためのポイント

プロジェクトが進むにつれ、「どれくらい開発工数削減できたのか？」「このRAGは本当に役に立っているのか？」といった問いに答える必要が出てきます。ここで重要なのが、PoCの時点からROIとKPIをセットで設計することです。生成AI開発やRAG導入は、表面的な体験だけを見ると「それっぽく動く」状態になりやすい一方で、数字で効果を示す準備がないと、社内稟議での次フェーズ承認が下りにくくなります。

ROIを考える際の基本は、「誰のどの作業時間がどれだけ減るか」を時間と金額で表現することです。たとえば、問い合わせ対応に1件あたり15分かかっていたところを、RAGによる回答補助で10分に短縮できた場合、年間件数×5分×時給で直接的な開発工数削減・運用工数削減の額が計算できます。同様に、設計書やドキュメントの作成時間、テストケース設計にかかる時間なども、生成AI開発を使う前後で計測しておくことで、開発工数削減の効果を説明しやすくなります。

KPIとしては、一次解決率、回答時間、エスカレーション率、バグ再発率、レビュー時間、RAGの正答率や「根拠付き回答の比率」などが考えられます。RAG構成の場合、単に正答率だけでなく、「人間レビューでNGとされた回答の割合」「誤回答がどの業務リスクにつながるか」を評価軸に含めることで、安全性と開発工数削減のバランスをとることができます。

また、運用フェーズでは、ログを継続的に分析し、RAGの検索条件やプロンプト、参照データの範囲を見直すサイクルが欠かせません。ここを「誰が、どの頻度で、どの指標をもとに」行うのかを決めておかないと、時間とともに精度が落ち、結果的に開発工数削減の効果も薄れてしまいます。AIは入れっぱなしでは効果が持続しないため、改善サイクル自体を業務フローとして組み込むことが、PoC止まりを防ぐうえで非常に重要です。

ソフィエイトと進める「設計から一気通貫」のAIプロジェクトと相談のステップ

ここまで見てきたように、生成AI開発やRAG導入で開発工数削減を実現するには、「どこでAIを使うか」「どこまでRAG構成に踏み込むか」「見積や運用コストをどう設計するか」といった複数の観点を一度に考える必要があります。とはいえ、多忙な現場でこれらをすべて自社だけで整理するのは現実的ではありません。そこで有効なのが、株式会社ソフィエイトのように、AI開発と業務理解の両方に強いパートナーと一緒に進めるアプローチです。

ソフィエイトにご相談いただく場合、最初のステップでは「対象業務」「既存システムとデータの状況」「社内リソースとスキル」「予算感」「達成したい開発工数削減のイメージ」などをヒアリングします。この段階では、詳細な要件書がなくても問題ありません。むしろ、「まだアイデアレベルだが、どこから手を付けるべきか分からない」といった段階でお声がけいただいたほうが、不要な遠回りを避けられます。

そのうえで、ソフィエイトからは複数のアプローチ案をご提案します。たとえば、「生成AI開発のみで完結するミニマム構成でのスモールスタート案」「RAGを導入したナレッジ検索中心の案」「複数フェーズに分けて徐々に自動化範囲を広げる案」などです。それぞれについて、初期費用と運用コスト、開発工数削減の期待値、本番化までのスケジュール、リスクと対策などを整理し、経営層や稟議担当が比較検討しやすい形にまとめていきます。

プロジェクトが走り始めてからも、要件整理→技術選定→見積精査→実装→RAG評価→運用設計までを一気通貫で伴走します。特に、途中で「本当にこのRAG構成でよいのか」「開発工数削減の効果をどう数字で示すか」といった悩みが出てきたときに、外部の視点から軌道修正できることが、ソフィエイトと進める大きなメリットです。

まずは、「今の構想や見積が本当に妥当か」を一緒に整理するところからでも構いません。生成AI開発やRAG導入を前提とした構想が固まりきっていなくても、「自社の場合に開発工数削減の余地があるのか」「初期はどのユースケースに絞るべきか」といった相談ベースでのディスカッションも歓迎しています。

まとめ：AI×自動生成を「現場で効く仕組み」にするために

AIやChatGPT、RAGといった技術は、ここ数年で一気に実用段階に入りましたが、「導入しただけで自動的に開発工数削減できる魔法の道具」ではありません。むしろ、どの工程でどの程度自動化するのかを設計できるかどうかが、生成AI開発の成否を分けています。実装・テスト・ドキュメント生成といった領域では、適切なプロンプト設計とレビュー体制があれば、開発工数削減のインパクトは大きく、RAGを使ったナレッジ検索や問い合わせ支援は、運用現場の負荷軽減にも直結します。

一方で、要件定義やアーキテクチャ設計、責任分界やセキュリティ・ガバナンスといった領域は、人間の判断が中心であり、AIはあくまで補助役です。ここを見誤ると、PoCはうまくいっても本番運用で反発が起きたり、想定外の運用コストが発生したりして、結果的に開発工数削減の効果が失われてしまいます。そのためにも、費用構造を「通常開発」と「AI・RAG特有の部分」に分けて整理し、予算別に「できること／やらないこと」をはっきり線引きすることが重要です。

そして何より、生成AI開発やRAG導入は、一度入れて終わりではありません。ログ分析やRAG評価を通じた継続的な改善サイクルがあってはじめて、開発工数削減と品質確保の両立が実現します。だからこそ、要件整理から技術選定、見積精査、実装、運用設計までを一気通貫で支援できるパートナーと組み、「現場で効く仕組み」として育てていくことが、これからのAIプロジェクトに求められる姿勢だと言えるでしょう。

株式会社ソフィエイトは、大学発ベンチャーとしての技術力と、実務の現場に寄り添ったシステム開発・コンサルティングの経験を活かしながら、生成AI開発とRAG導入を通じた現実的な開発工数削減をお手伝いします。「AI×自動生成で何ができるのかを整理したい」「今の構想や見積が妥当かを確認したい」と感じられた方は、ぜひ一度ご相談ください。