AI時代の開発における2つのアプローチ（第3部）— 実践的な使い分け指針と判断フレームワーク

第1部で現象を観察し、第2部で基本的な適用場面を整理した。 今回は、実際の開発現場で「どちらのアプローチを選ぶべきか」を判断するための実践的な指針とフレームワークを提供したい。

高速プロトタイピングの市場ニーズと現状

まず、現在の市場状況を整理しておこう。 ラピッドプロトタイピング材料市場は2021年に7億米ドル以上の価値を記録し、 2022年から2030年の間に年平均成長率（CAGR：Compound Annual Growth Rate）7%で成長すると予想されている。 CAGRとは、複数年にわたる投資の年平均成長率を示す指標で、7%という数値は市場が着実に拡大していることを意味する。

この成長は、新規事業開発における迅速な検証ニーズの高まりが大きな要因となっている。 特に注目すべきは、新規事業の成功率が15%という低い数値を示す中で、早期にプロダクトを開発し、 ユーザーニーズの見極めを行う取り組みが重要視されていることだ。

システム信頼性への深刻なニーズ

一方で、システムの信頼性に対するニーズも急激に高まっている。 JIPDECとITRが2025年1月に実施した国内企業1,110社を対象とした調査では、深刻な課題が浮き彫りになっている。

セキュリティリスクの現実 調査対象企業の48%がランサムウェア感染を経験しており、システムやデータを復旧できなかった企業は25.9%に達している。 つまり、半数以上の企業が完全復旧に至っておらず、一度システムが侵害されると復旧の困難さを物語っている。

運用負荷の増加 Catchpointの2024年SRE調査では、5年間にわたって減少傾向にあった運用負荷が、2024年の25%から2025年には30%に増加している。 AI技術の導入にもかかわらず、日常業務の負担が増大している実態が判明している。

リリース優先による信頼性への圧迫 回答者の3分の2以上が、リリーススケジュールを信頼性よりも優先するよう頻繁に圧力を感じていると回答している。 これは、まさに高速プロトタイピングと信頼性重視開発の使い分けが重要な理由を示している。

レガシーシステムの現実 JUASの企業IT動向調査によると、基幹システムにおいて「半分程度がレガシーシステム」「ほとんどがレガシーシステム」と回答した企業の合計は約40%を占めている。 これらのシステムの刷新においては、信頼性重視のアプローチが不可欠だ。

実践的な使い分け指針

判断基準の明確化

この市場動向と信頼性ニーズを踏まえた上で、実際の判断基準を整理してみよう。

高速プロトタイピングを選ぶべき場合

失敗してもビジネスに大きな影響がなく、主目的が仮説検証や学習で、要件が単純で明確で、短期間で結果を知りたい場合だ。 新規事業開発、eコマースサイトのユーザビリティテスト、社内ツールの検証などが典型例となる。 新規事業の成功率15%という現実を考えれば、まずはプロトタイプで検証することの価値は高い。

信頼性重視を選ぶべき場合

システム障害が事業に深刻な影響を与え、長期間の安定運用が必要で、複雑な業務ロジックや規制対応が必要で、セキュリティが重要な場合である。 企業の基幹システム、金融システム、医療システムなどがこれに該当する。 特に、ランサムウェア感染企業の48%という数値を見れば、セキュリティ要件のあるシステムでは信頼性重視が必須だ。

私のAI拡張型開発実践

プロトタイピングのニーズへの受け皿としてアジャイル開発が登場したが、アジャイルは使う人を選ぶ。 適切なスキルと経験を持つチームでなければ、かえって混乱を招くことも多い。

しかし、AI拡張型開発はウォーターフォールを高速で回すことができるため、アジャイルにこだわる必要がないと考える。 従来のウォーターフォールの問題点だった「設計・実装・テストの各段階での時間のかかりすぎ」を、AIの支援により大幅に短縮できるからだ。

私は現在、Claude CodeとGitHub Copilotを組み合わせて、信頼性重視のAI拡張型開発を実践している。 基本方針は、人間が設計と重要な判断を担当し、AIは実装とテストコード生成を支援し、 動作実績のあるコードパターンを優先し、段階的な品質向上を重視するものだ。

具体的な活用方法としては、設計段階でAIにアーキテクチャの選択肢を提案させ人間が判断し、 実装段階でAIでコード生成し人間が品質と設計一貫性を確保し、 テスト段階でAIでテストケース生成し人間が網羅性を確認し、 レビュー段階でAIで潜在的問題を指摘させ人間が最終判断を行う。

AI時代の開発者に求められる新しい役割

AI技術の発展により、開発者の役割も変化している。 従来重要だったのは、正確で効率的なコードを書くコーディング能力、 フレームワークやライブラリの詳細な知識、問題を特定し修正するデバッグ能力だった。

AI時代に重要になるのは、システム全体のアーキテクチャを設計する設計能力、 AIの提案を適切に評価し選択する判断力、曖昧な要求を明確な仕様に変換する要件分析、 AIが生成したコードの品質を担保する品質保証である。

プログラミングの「作業」はAIが支援できるが、「判断」は依然として人間の領域だ。 特に、プロトタイプから本格運用への移行判断、セキュリティリスクの評価、 ビジネス要件と技術実装の整合性確認などは、人間のエンジニアリング能力が不可欠となる。

まとめ：共存する2つのアプローチ

高速プロトタイピングと信頼性重視開発は、対立するものではなく、相互補完的な関係にある。 市場調査データが示すように、高速プロトタイピングのニーズは確実に拡大している一方で、 信頼性重視の本格開発の重要性も変わらず高い。

現代のビジネス環境では、アイデアの素早い検証と安定したシステム運用の両方が必要だ。 前者では高速プロトタイピングが威力を発揮し、後者では信頼性重視アプローチが不可欠である。

重要なのは、自分の状況と目的に応じて適切なアプローチを選択することだ。 そして、プロトタイプで成功したアイデアを本格運用システムに発展させる際の橋渡しを適切に行うことである。

AI技術は確実に開発を民主化し、より多くの人がプログラムを作れる時代をもたらした。 しかし同時に、本格的なシステム開発における人間のエンジニアリング能力の価値は、むしろ高まっているのではないだろうか。

どちらのアプローチを選ぶにせよ、AIを適切に活用し、その限界を理解した上で人間の判断力を発揮することが、 AI時代の開発者に求められる新しいスキルなのだ。 市場データが示すプロトタイピングニーズの高まりと、実際の品質要求のバランスを取りながら、 最適な開発戦略を構築していくことが、今後の成功の鍵となるだろう。