WEB制作・システム開発時の生成AIの効率的な利用方法を紹介

20年以上の実績があるシステム開発会社の視点で、システム開発会社の選び方や費用について解説しています。
「システム会社が多すぎて、何を基準に選べばいいのかわからない!」という方は、こちらの記事をご参考ください。

それでも「よくわからない……」という場合は、弊社セルバまでご相談ください。

こんにちは。代表の中山です。
WEB業界にいると生成AIもだいぶ身近になったように感じますが、世間一般的には「利用したことがない」という人も多くいます。

これからますます生成AIの精度は高くなっていき、使っている企業と使っていない企業では生産性に大きく差が出ていきます。

セルバでは生成AIを積極的に取り入れて開発をしています。
積極的に生成AIを使って、生産性の高い企業として社会に貢献していきたいと考えています。

とはいえ、生成AIを導入しただけですぐに生産性が向上したわけではありません。
試行錯誤を繰り返して「生産性の向上に効果があった」と感じ、開発に利用しているものを今回は紹介します。
WEB制作・システム開発の効率化に役立つと思いますので、ぜひ見てください。

目次

生産性向上に寄与した生成AIの利用方法

結論から言うと、生産性向上に寄与した生成AIの利用方法は下記となります。

生産性向上に寄与した生成AIの利用方法
  1. VSCode+Github Copilotによるソースコード記述
  2. ChatGPTによるソースレビュー
  3. DBテーブル設計
  4. サイトのページURLの英語名
  5. ページ内テキスト
  6. 開発で詰まった部分をChatGPTに聞く

具体的にどう活用しているのか、どのくらい生産性向上に貢献したのかを順番に解説します。

VSCode+Github Copilotによるソースコード記述

工数削減率:20%
開発全体の工数削減率:10%

Github Copilotでソースコードを自動補完をしてくれます。

ソースコードの記述で開発全体の工数の50%ほどを占めるので、そこから20%削減出来ると全体の工数が10%削減できます。
まだ取り入れていないところはさすがに取り入れた方がよいです。

ChatGPTによるソースコードレビュー

工数削減率:30%
開発全体の工数削減率:3%

一次的なコードレビューをChatGPTに任せ、その後に上長がソースコードを確認します。

ただしChatGPTからの指摘の中には、直しても効果の薄い非効率なものも含まれるので、取捨選択をするスキルが必要になります。

レビュー時のプロンプト例

Laravelで◯◯のシステムを開発しています。
以下が問題ないかコードレビューをしてください。
レビューの結果は箇条書きで出力してください。

  • PSR-2のコーディング規約に則っているか
  • クラス、変数の命名規則は正確か
  • セキュリティの脆弱性はないか
  • パフォーマンスがよい書き方をしているか

ChatGPTによるDBテーブル設計

工数削減率:50%
開発全体の工数削減率:2.5%

カラム名を考えるはじめると地味に時間が使われるので、候補を出してもらえるのはありがたいです。
さらにLaravelのマイグレーションファイルの雛形も作ってくれるので楽。
地味にマイグレーションファイルの記述はめんどくさいです。
(よく記述ミスして、何度も修正繰り返したりもしますし)

DB設計の工数自体は大きく削減出来るのですが、DB設計に使う工数の割合は開発全体で見ると通常5%ほどです。
その5%を50%減らせるので、開発全体の工数からは2.5%ほど削減されるということになります。

ClaudeによるページURLの英語名の生成

工数削減率:50%
開発全体の工数削減率:1%

テーブルのカラム名と同じく、ページのURLを考え始めると地味に工数がかかります。
それをURLでありそうな英語名にしてくれるので、便利です。

Claudeによるページ内テキスト生成

工数削減率:50%
開発全体の工数削減率:2.5%

ページタイトルや見出し、項目などのテキスト化をClaudeに依頼しています。
文章の手直しが必要になることがほとんどですが、一から考えるよりはるかに早くテキストを完成させることが出来ます。

開発で詰まった部分をChatGPTに聞く

工数削減率:30%
開発全体の工数削減率:3%

特に経験が浅くて知識が足りないエンジニアは、まずはChatGPTに聞くことを習慣づけた方がよいです。

回答の正確性が心配という声もありますが、特にエラーメッセージの解析などはほぼ正確な答えを返してくれるので、ぜひ開発に詰まったらChatGPTに聞いてみてください。

セルバで使っている生成AI

実際にセルバが業務で使っている生成AIを紹介します。

ChatGPT

生成AIの中でも一番有名ですね。
プログラム開発に強い印象です。

Claude

ページ内テキストや翻訳が必要な場合に使っています。
ChatGPTより自然な文章が出来ます。

Github Copilot

ソースコードの自動生成(補完)で使っています。
コーディング規約もある程度守ってくれるので、人が見たときにおかしなソースコードになりません。

Notion AI

この記事では詳しく触れていませんが、ブログの記事を書く際に利用しています。
ChatGPTより生成される文章が自然で、カジュアルな文章も生成できます。

まとめ

今回紹介したものは既にセルバで実施している内容ですが、これ以外にも実証を進めている使い方はいくつもあります。
それらも開発手法に取り入れた際には改めて記事にしたいと思います。

工数削減率、開発全体の工数削減率はもちろん案件によって変わってきますが、どの案件も共通して生成AIによって開発工数が下がっています。

生成AIにより開発工数が下がると、空いたリソースでシステムの質を高められます。
今後ますますAIの精度は上がってくるでしょうし、研究しておいて損はないです。

生成AIの活用方法も相談に乗らせていただくので、お気軽にご相談ください!
「生成AIでこういったことが出来ないか?」というニーズを聞かせていただけるのはセルバにとっても非常にありがたいことです。
こちらからお問い合わせください。

また「こういう用途で使っているよ」というのもあれば、教えてもらえればありがたいです。

WEBサイト制作のご相談や「制作会社が多すぎて選べない」という場合は、お気軽にご相談ください。
セルバでは制作会社の選定代行も行っています。

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中山 健のアバター 中山 健 代表取締役

株式会社セルバ代表取締役。
学生時代にアルバイトでWEB製作会社に入りプログラムを覚える。大学卒業後SIerにて金融システムの開発に携わった後、再びWEB業界へ。

WEB系のプログラム言語とサーバー構築、さらにはCOBOLも出来ます!
最近ではシステム開発だけでなく、SEOやマネタイズなどのグロースハックや企画を担当する事が多いです。

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