生成AIでサービスを開発するには【対象別の方法&ツールまとめ】
生成AIでサービス開発ってできるの？
専門知識がないと開発は難しいのかな…
画像生成や文章作成など、さまざまな用途で活用されている生成AI。最近では業務効率化を目的に、多くのWebサイト・ アプリ開発者がサービス開発に生成AIを活用しています。
そんな背景を踏まえ、生成AIをサービス開発に使おうと考えている人は多いですよね。ただ、いざ活用しようにもどう使えばいいのか、イメージが湧かない人もいるはず。
そこでこの記事では活用方法も交え、生成AIを活用したサービスの開発手順を解説します。Webサイト・アプリ開発におすすめの生成AIツールも紹介するので、ぜひ参考にしてください。
- 生成AIでサービス開発を効率化できる
- 生成AIは正しい開発手順・活用方法で使おう
- 高度な開発には前提のスキル習得が欠かせない
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生成AIを活用すれば効率よくサービスを開発できる
「生成AIで本当にサービス開発ができるのかな…」と疑問を持つ人もいるかもしれません。結論からいえば、生成AIを適切に活用することで、サービス開発の効率を大幅に高めることが可能です。
ただし、ひと口に生成AIといっても幅広いツールがあり、開発の目的や規模によっても選び方や使い方は変わってきます。まずは次のトピック別に、生成AIを活用したサービス開発を整理してみましょう。
ノーコードで開発できる生成AIツールもある
なかには、ノーコード（まったくコードを書かないこと）でサービスを開発できる生成AIツールもあります。
たとえば「Jimdo（ジンドゥー）」に搭載された生成AI機能を使うと、いくつかの質問に答えるだけでWebサイトのたたき台を生成可能です。細かい調整を行えば、少ない手間でWebサイトを開発できるでしょう。
プログラミングの専門知識がない場合、ノーコード開発に対応した生成AIツールを活用するのも1つの選択肢です。
高度な開発には開発環境や専門知識が必要
小規模・シンプルなサービスを開発するなら、ノーコード開発に対応した生成AIツールでも事足りるでしょう。しかし、大規模なサービスや革新的な機能を備えたサービスなど、高度な開発には開発環境や専門知識が必要です。
ノーコード系の生成AIツールは、あらかじめ用意された機能やテンプレートの範囲で開発したい場合に適しています。その反面、開発の自由度は高くなく、複雑な要件に対応することは難しいケースも少なくありません。
ゼロから独自の機能を開発したり、細かく挙動をカスタマイズしたい場合は、設計やプログラミングといった通常の開発工程が不可欠です。こうした開発では、人間の経験や知識を活かしつつ、生成AIで開発作業を効率化するのが現実的なアプローチといえます。
あくまでも生成AIは、開発効率を高めるためのサポートツールです。「知識ゼロで高機能なサービスを自動作成できる」といったものではないことを知っておきましょう。
この記事では開発環境の準備や専門知識の習得を前提として、生成AIを開発に活用していく方法に焦点を当てて進めていきます。
生成AIを活用したWebサイト・アプリの開発手順【4ステップ】
ここからは生成AIを活用したWebサイト・アプリの開発手順を、4つのステップにまとめて紹介します。
- ステップ1：活用の目的を明確にする
- ステップ2：必要な生成AIツールを選定する
- ステップ3：開発環境に生成AIを統合する
- ステップ4：生成AIを活用しながら開発を進める
ステップ1：活用の目的を明確にする
まずは、生成AIをどのような目的で活用したいのか、明確にしましょう。目的があいまいだと、生成AIツールの選定や導入の方向性がぶれてしまいます。
例として、次のような目的が考えられます。
- 企画に活用し、幅広いアイデアを集めたい
- 開発文書の作成に活用し、開発に専念したい
- コードレビューに活用し、成果物の品質を高めたい
このように目的が明確だと、導入すべき生成AIツールや開発の進め方も見えてきます。目的をはっきりさせることが、生成AIを効果的に活用するための第一歩です。
ステップ2：必要な生成AIツールを選定する
次に、目的を果たすために必要な生成AIツールを選定しましょう。生成AIツールには多くの種類があり、それぞれ何ができるか、どのように使うか、何が得意かは変わってきます。
たとえば、コード生成AIと呼ばれる「実装の効率化」に適したツールでも、次のように活用の方向性は異なるのです。
- ChatGPT：コードの生成や問題調査など、対話を通して柔軟に開発作業を支援する
- GitHub Copilot：開発中のコードをリアルタイムで補完し、ミスを減らしつつ開発速度を向上させる
また、生成AIツールによって料金体系や操作性、機能の充実度などもさまざまです。目的に合っているかだけでなく、複数の要素を総合的に加味して選定することが大切です。
コード生成AIの特徴をより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
ステップ3：開発環境に生成AIを統合する
続いて、選定した生成AIツールを、実際に用いる開発環境へ組み込みましょう。ソフトウェアのインストールが必要なツールもあれば、アカウントの登録が必要なツールもあります。
たとえば、コードエディタとして「Visual Studio Code」を使用しているとしましょう。この場合、GitHub Copilotを使うためには拡張機能のインストールと、GitHubアカウントの連携が必要です。
いっぽう、ChatGPTのようにWebブラウザ上で動作し、アカウント登録のみで使えるツールもあります。各ツールの導入方法に応じて、開発環境とスムーズに連携できる体制を整えましょう。
ステップ4：生成AIを活用しながら開発を進める
そして、開発環境へ統合した生成AIを活用しながら、実際にWebサイトやアプリの開発を進めていきます。アイデア出しやコード生成など、生成AIで効率化できる部分に上手く取り入れると良いでしょう。
ただし、生成AIが提案したアイデアや生成したコードは、必ずしも正確とは限りません。開発者自身で品質チェックや最終的な調整を行い、目的に沿ったサービスを完成させましょう。
Webサイト・アプリ開発における生成AIの活用方法【プロセス別】
生成AIの最も基本的な使い方は、プロンプト（指示文）を送り、その指示に応じた出力結果を得ることです。しかし、具体的にどのようなプロンプトを送るべきか、イメージが湧かない人もいるでしょう。
そこでここからは具体的なプロンプト例も交え、次のプロセス別にWebサイト・アプリ開発における生成AIの活用方法を紹介します。
企画
企画は、サービス全体の方向性やターゲットを決める最初のプロセスです。ここでは、アイデア出しや競合調査、ターゲット分析などに生成AIを活用できます。
特に効果的な活用方法は、新しいアイデアの創出です。作りたいサービスのテーマやターゲット層といった情報を与えるだけで、複数のアイデアを一気に引き出せます。具体的なプロンプト例は、次のとおりです。
プロンプト例
20代女性のライフスタイルに革新をもたらすアプリのアイデアを5つ提案してください。
ChatGPTの出力例
生成AIは、既存の概念や情報を組み合わせて多様なアイデアを生み出せるのが強みです。いっぽう、ゼロからまったく新しい発想を生み出すのは得意ではありません。
生成AIが提案するアイデアはあくまで出発点です。それらのアイデアが本当に有用か、ブラッシュアップできる部分はないか、など最終的には人間が判断しましょう。
要件定義
要件定義は、企画で決定したサービスの方向性を、具体的な機能や性能に落とし込むプロセスです。ここが曖昧だと、後の開発プロセスで手戻りが発生しやすくなります。
生成AIは、要件の検討や言語化、仕様整理に有効です。企画をもとに必要な機能を考えてもらったり、要件定義書のたたき台を作成したいときに役立ちます。具体的なプロンプト例は、次のとおりです。
プロンプト例
20代女性向けに、食事の写真を記録・共有できるアプリを開発します。ターゲット層のニーズを満たすために必要な機能を考え、一覧表で出力してください。
## ターゲット層の傾向
– 健康・美容に関心あり
– SNSでの共有も楽しみたい
– 写真や記録をおしゃれに残したい
ChatGPTの出力例
ただし、要件を決めるうえでは、関係者との協議も欠かせません。予算や工数といった現実的な制約も踏まえながら、実現可能な要件に落とし込んでいきましょう。
設計
設計は、要件定義で決めた機能や性能を満たすサービスの実現方法を具体化するプロセスです。プログラムの処理フローやデータ構造、画面遷移など、より具体的な構想を固めます。
生成AIは、処理フローやデータ構造の検討や整理、可視化などに有効です。ツールによっては、設計に関する図を生成することもできます。具体的なプロンプト例は、次のとおりです。
プロンプト例
20代女性向けに、食事の写真を記録・共有できるアプリを開発しています。下記の機能要件を踏まえ、ユーザー情報を管理するusersテーブルの構成を考えてください。
## 機能要件
– ユーザーはログイン/ログアウトができる
– ユーザーは食事の写真をアップロードし、コメントをつけて記録できる
– ユーザーはプロフィール（ユーザー名、自己紹介文、プロフィール画像）を設定できる
– 投稿に対して他ユーザーが「いいね」やコメントをつけられる
– タグをつけて食事のジャンルや栄養面を管理できる
## 出力
カラム名・データ型・オプションの3カラムを持つ表形式で出力してください。
ChatGPTの出力例
十分な前提情報を与えたとしても、生成AIの出力内容には不備が含まれることがあります。生成AIが出力した設計情報は必ず人間の目で確かめ、正確な形に仕上げましょう。
なお、生成AIから理想的な回答を引き出すプロンプトの作り方を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
実装
実装は、設計をもとにコードを書き、Webサイトやアプリを動く形にしていくプロセスです。ここでは、Web上に公開されている多くのコードから学習した生成AIが大いに役立ちます。
代表的な活用方法は、コードのたたき台を作ることです。開発言語や使用技術、作りたいコードの設計情報などを与えれば、それに沿ったコードを作成してくれます。具体的なプロンプト例は、次のとおりです。
プロンプト例
20代女性向けに、食事の写真を記録・共有できるアプリを開発しています。下記の技術要件・設計情報に沿って、アップロードされた画像ファイルの拡張子をチェックする関数を実装してください。
## 技術要件
– 開発言語：PHP（バックエンド）
– フレームワーク：Laravel
## 設計情報
### 関数名
isValidImageExtension
### 機能
アップロードされた画像ファイルの実際のMIMEタイプ（メディアタイプ）または拡張子が、許可された画像形式（jpg、jpeg、png、gif）のいずれかであるかを判定する。
### 引数
uploadedFile：アップロードされたファイルを表すIlluminate\Http\UploadedFileオブジェクト
### 戻り値
判定結果：true（適切）またはfalse（適切でない）
ChatGPTの出力例
ただし、実装対象の難易度や複雑度が上がるほど、生成AIの出力には不備が含まれやすくなります。抜け漏れや脆弱性がないか、必ず人間の目で確認し、適切に仕上げましょう。
プログラミングを効率化するChatGPTの活用法を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
テスト
テストは、開発したWebサイトやアプリに問題がないかを検証するプロセスです。バグの発見や品質の確保につながる重要なプロセスですが、作業負担が大きくなりやすい側面もあります。
生成AIは、テスト内容を具体的な項目にまとめるテストケースの作成に有効です。テスト対象の要件や設計、テストの方向性といった情報を与えることで、テストケースを作成してくれます。
具体的なプロンプト例は、次のとおりです。
プロンプト例
20代女性向けに、食事の写真を記録・共有できるアプリを開発しています。下記の機能要件とテスト方針をもとに、写真投稿機能を検証するための結合テストケースを作成してください。
## 機能要件
– ユーザーはアプリ内から写真を撮影、またはギャラリーから選択し、投稿できる
– 投稿には任意でテキストコメント（最大200文字）と、ジャンルや栄養素を示すタグ（複数可）をつけられる
– 投稿された写真と情報は、別のユーザーが閲覧できる
– アップロード可能なファイル形式はjpg、jpeg、png、gifのみ
## テスト方針
– 正常系・異常系を網羅する
– UI操作からデータベースへの保存、別ユーザーからの閲覧まで、一連の流れを確認する
– 表示速度などの非機能要件に関するテストケースは含めない
ChatGPTの出力例
このように、テストケースは基本的に表形式で出力されます。テスト観点やテスト条件など、具体的に出力してほしい情報や形式なども指定すれば、より意図に沿ったテストケースを作成できるでしょう。
Webサイト・アプリ開発におすすめの生成AIツール5選
効率よくWebサイトやアプリを開発するには、プロセスごとで異なるツールを使い分けることが効果的です。ここからは前述した企画からテストまでの各プロセスで活用できる、おすすめの生成AIツールを厳選して5つ紹介します。
ChatGPT（汎用）
「ChatGPT」は、テキスト生成を得意とする汎用的な生成AIツールです。文脈を把握する能力や自然な文章を作成する能力が高く、自然なやり取りをスムーズに行える強みがあります。
たとえば、企画のアイデア出しや要件整理、コード生成など、サービス開発における多くの用途に活用可能です。無料・アカウントなしでも使い始められるため、初めて生成AIを導入する人にも適しています。
ChatGPTの始め方・使い方を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
GEAR.indigo（汎用）
「GEAR.indigo」は、AIの活用を軸に進める「AI駆動開発」を強力にサポートする生成AIツールです。工数やコストの見積もりなど、プロジェクト初期の検討段階から活用できます。
大きな強みは、要件定義書の作成から設計書の作成、プログラムの実装まで、プロジェクト単位で段階的に開発を進められる点です。前プロセスの成果物を踏まえ、次プロセスの成果物を生成できます。
アカウントを登録すれば、無料で使い始められます。ただし、最初に付与されるクレジット（利用券）を使い切った場合、継続利用には有料プランへの移行が必要です。
Lucidchart（要件定義・設計）
「Lucidchart」は、生成AI機能を搭載したオンラインの作図ツールです。フローチャート（処理の流れを示す図）やワイヤーフレーム（Webサイトの設計図）など、要件定義や設計で必要となる図を幅広く作成できます。
生成AI機能を使えば、プロンプトによる指示を通した図の生成も可能です。図の種類を選択し、プロンプトに要件や設計に関する情報を与えれば、生成AIが作図してくれます。
アカウントを登録すれば、無料プランでも生成AI機能を利用可能です。機能や利用制限を拡張したい場合は、有料プランへの移行も検討すると良いでしょう。
GitHub Copilot（プログラミング）
「GitHub Copilot」は、コード共有プラットフォーム「GitHub」で利用できるAIアシスタント機能です。コードの生成や補完、レビューなど、プログラミングをさまざまな角度から強力にサポートしてくれます。
GitHub社の親会社ということもあり、Microsoft社製の開発環境との連携が強力です。特に、Visual Studio Codeでコードを記述する際、次のコードをリアルタイムで提案してくれる機能は大きな魅力といえます。
GitHub Copilotは基本的に有料ですが、GitHub上の膨大なコードから学習した高性能な生成AIを利用できます。大半のプログラミング言語に対応できるため、幅広いチームにとって有用な生成AIツールです。
料金といったGitHub Copilotの特徴をより詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
Autify（テスト）
「Autify」は、生成AI機能を搭載したテスト自動化ツールです。WebサイトやアプリのUI操作を記録するだけでテストケースを作成できるため、専門知識がなくても導入しやすいでしょう。
生成AI機能を使えば、要件や設計に沿ったテストケースの自動生成が可能です。要件定義書や設計書を読み込み、AIがテストすべき項目を整理して出力してくれます。
Autifyは基本的に有料ですが、手動テストの工数を大幅に削減できるため、高い費用対効果が期待できます。
生成AIでサービス開発する際の注意点
生成AIはサービス開発を効率化する強力なツールですが、利用における注意点もあります。生成AIでサービス開発する際の注意点3つをおさえておきましょう。
注意点1：人間による見直し・手直しが必須
生成AIの出力物に対しては、人間による見直しや手直しが必須です。これまでにもお伝えしたように、生成AIが出力した内容には不備が含まれるケースもあります。
生成AIの出力物を安易にそのまま使用すると、後から大きなトラブルに発展することも考えられます。そのため、生成AIはあくまで補助ツールと捉え、最終的な品質は人間が担保することが大切です。
注意点2：情報漏えいのリスクに気をつける
生成AIの使い方によっては、情報漏えいにつながるリスクがあります。生成AIの種類や設定によっては、プロンプトの内容が学習されるケースがあるためです。
たとえば、チームの重要な情報をプロンプトに含めて送信すると、その情報が別のユーザーへの出力に使われることも。これは、情報漏えいにあたります。
こうしたリスクを減らすため、重要な情報は安易に生成AIへ送らないことが基本です。どうしても必要な場合は、プロンプトの内容を学習させない設定を利用しましょう。
注意点3：権利上のリスクに気をつける
生成AIの出力物をそのまま使用すると、既存の著作物が持つ権利を侵害してしまうリスクがあります。生成AIの出力物は、既存のテキストや画像、コードなどからの学習内容がベースとなるためです。
実際のところ、学習元の著作物に酷似した出力物が生成された事例もあります。こうした出力物を確認せずに使用すれば、権利侵害の問題に発展しかねません。
そのため、生成AIの出力物を商用利用する際は、必ず既存の作品と被っていないかチェックしましょう。必要に応じて専門家のアドバイスを求めるなど、権利侵害のリスクを事前に回避する対策が必要です。
生成AI活用における著作権を詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。
挫折なく生成AIでアプリを開発するなら
生成AIを有効活用してアプリを開発するためには、生成AIの活用スキルはもちろん、基本的なプログラミングスキルや開発プロセスのノウハウも欠かせません。こうした知識・スキルの習得には、体系的な学習が不可欠です。
しかし、学習項目が多岐にわたるため、効率的に進めないと多くの学習期間を費やすことになります。特に独学では、不明点や問題点があっても質問できず、挫折しやすいのが大きな難点です。
挫折なく短期間でスキルを習得するためには、生成AIに強いプログラミングスクールがおすすめです。最適なカリキュラムに沿って効率よく学習を進めつつ、挫折につながる不明点を素早く講師に質問できます。
なかでも、おすすめは「侍エンジニア」の「業務改善AI活用コース」です。人気の生成AIであるChatGPTの活用スキルに加え、需要が高いPythonのプログラミングスキルも効率よく学べます。
侍エンジニアの特長は、現役エンジニアと学習コーチの2名体制で学習をサポートする点。この挫折しづらい学習環境が「受講生の学習完了率98%」「累計受講者数4万5,000名以上」という実績につながっています。
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まとめ
今回は「生成AIを用いたサービス開発」をテーマに、初心者向けに幅広くお伝えしました。
生成AIは、サービス開発のさまざまな作業を効率化してくれる強力なツールです。しかし、その真価を引き出すためには、生成AIの活用スキルはもちろん、プログラミングをはじめとする開発スキルの習得が欠かせません。
生成AIやプログラミングの学習に不安がある場合は、スクールの利用も検討しましょう。今回の内容を参考に、ぜひ生成AIを用いたサービス開発を始めてみてください。
