# AI駆動開発とは？開発のどこをAIに任せ、どこを人が担うか

> AI駆動開発とは、設計・実装・テスト・レビューといった開発の工程にAIを組み込み、開発を速く、品質を保ちながら進める方法です。AIに任せられる作業と人が担うべき判断、品質の保ち方、チームへの広げ方を解説します。

- URL: https://enhanced.co.jp/articles/ai-driven-development-guide/
- 公開日: 2026-10-06
- カテゴリー: [AI駆動開発](https://enhanced.co.jp/topics/ai-development/)
- タグ: AI開発, AI駆動開発, Claude Code, エンジニア
- 発行: エンハンスド株式会社 (https://enhanced.co.jp/)

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AI駆動開発とは、**設計・実装・テスト・レビューといったソフトウェア開発の工程にAIを組み込み、開発を速く、品質を保ちながら進める方法**です。AIにコードを書かせるだけではなく、「何をAIに任せ、何を人が判断するか」を開発の進め方として決めておくことが、ふつうのAIの利用との違いです。

この記事では、開発部門の責任者やエンジニアに向けて、AI駆動開発の考え方と、チームで取り入れるときのポイントを解説します。

## AI駆動開発で何が変わるのか

これまでの開発では、仕様を読み、コードを書き、テストを書き、レビューするまでを、すべて人が手で進めてきました。AI駆動開発では、このうち**手を動かす作業の多くをAIが担い、人は「何を作るか」と「できたものが正しいか」の判断に時間を使う**ようになります。

いまは、ChatGPT・Claude・Gemini などの対話型のAIに加えて、GitHub Copilot のようにエディタに組み込まれたAIや、Claude Code のようにリポジトリを読んで複数のファイルを書き換えるAIエージェントも使われています。

## 開発のどこをAIに任せられるか

| 工程 | AIに任せやすいこと | 人が担うこと |
| --- | --- | --- |
| 要件・設計 | 要件の整理、設計案のたたき台、抜けの指摘 | 何を作るかの決定、設計の採否 |
| 実装 | コードの生成、既存コードの修正、定型的な書き換え | 方針の指示、生成されたコードの確認 |
| テスト | テストケースの洗い出し、テストコードの生成 | 何を確かめるべきかの判断 |
| レビュー | 明らかな誤りや書き方のばらつきの指摘 | 設計として正しいか、仕様を満たすかの判断 |
| 調査・保守 | 既存コードの読み解き、エラーの原因の候補出し | 原因の確定、直し方の決定 |

ポイントは、**AIの出力を「最終成果物」ではなく「下書き」として扱う**ことです。AIはもっともらしいが誤ったコードを書くことがあるので、確かめる工程を必ず残します。

## 品質を保つための3つの工夫

### 1. 小さく指示し、小さく確かめる

一度に大きな機能をAIに任せると、どこが誤っているかが分かりにくくなります。機能を小さく分けて指示し、その都度動かして確かめるほうが、結果として速く進みます。

### 2. テストを先に用意する

何をもって「正しい」とするかを、テストとして先に決めておきます。AIが書いたコードをテストで確かめられるようにしておくと、レビューの負担が減り、品質も安定します。

### 3. AIが書いたコードのレビューの基準をそろえる

AIが書いたコードを、人が書いたコードと同じ基準でレビューします。特に、セキュリティ（入力の検証、認証・認可、秘密の情報の扱い）と、ライセンスや権利の扱いは、人が必ず確かめます。

## チームに広げるときのつまずき

AI駆動開発を個人の工夫にとどめると、次のようなことが起きます。

- AIの使い方や習熟度が、エンジニアによってばらばら
- AIを開発の工程にどう組み込むかの、チームとしての型が無い
- AIが書いたコードの扱い方やレビューの仕方が、人によって違う

チームで取り入れるときは、**使うツールと、工程ごとのAIの使い方、レビューの基準をチームで決める**ところから始めます。共通の前提をそろえるには、全員で同じ内容を学ぶ研修が効果的です（[AI活用研修 for エンジニア](https://enhanced.co.jp/services/ai-training/engineer/)）。

## 事例：AI駆動開発研修で、エンジニアのスキルを底上げ

システム開発・データマネジメントを手がける株式会社アレックスマネジメント様では、AI駆動開発への取り組みを進めるなかで、エンジニア一人ひとりのAIの使い方や習熟度にばらつきがありました。

そこで、AI・LLM・AIエージェントの基本と、開発でAIに何を任せられるかを全員で確認したうえで、ChatGPT・Claude・GitHub Copilot などを開発環境に組み込み、コード生成・修正・デバッグ・テストまでを実際に手を動かして体験する研修を行いました。さらに、学んだ進め方を自社の開発プロセスにどう組み込むかを整理し、研修後も現場で使い続けられる形に落とし込みました（[導入事例を読む](https://enhanced.co.jp/case/case-08/)）。

## よくある質問

### AI駆動開発で、エンジニアは不要になりますか？

なりません。AIが手を動かす作業を担う分、何を作るかを決め、できたものが正しいかを判断する人の役割は、むしろ重要になります。

### 社内のコードをAIに渡しても大丈夫ですか？

利用するサービスの設定（入力したコードを学習に使うかどうか、データの保存場所）を確かめてから使います。法人向けのプランや、社内の環境で動かせるサービスを選ぶ方法もあります。

### どのツールから始めればよいですか？

まずは、エディタに組み込まれたAIや、対話型のAIで、コードの説明や小さな修正から試すのがおすすめです。慣れてきたら、複数のファイルをまとめて扱うAIエージェントを、範囲を決めて取り入れます。

## まとめ

- AI駆動開発は、開発の工程にAIを組み込み、人は判断に集中する進め方
- AIの出力は下書きとして扱い、テストとレビューで必ず確かめる
- 小さく指示し、テストを先に用意し、レビューの基準をそろえる
- チームで取り入れるときは、ツール・使い方・レビューの基準を共通にする

エンハンスドでは、AI駆動開発による業務システム・AIシステムの開発と、開発チームへのAI駆動開発の研修を行っています（[AI駆動開発事業](https://enhanced.co.jp/services/ai-development/)）。

**あわせて読みたい**

- [生成AIの社内研修はどう進める？目的別の研修の選び方と、定着までの5ステップ](https://enhanced.co.jp/articles/generative-ai-corporate-training-guide/)
- [社内の資料をAIに答えさせるには？社内ナレッジ検索（RAG）の仕組みと進め方](https://enhanced.co.jp/articles/internal-knowledge-search-rag/)

## 参考資料

- [GitHub Copilot のドキュメント（GitHub）](https://docs.github.com/ja/copilot)
- [OWASP Top 10 for LLM Applications（OWASP Gen AI Security Project）](https://genai.owasp.org/llm-top-10/)
- [安全なウェブサイトの作り方（IPA）](https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websecurity/about.html)
- [AIと著作権について（文化庁）](https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html)

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出典: 「AI駆動開発とは？開発のどこをAIに任せ、どこを人が担うか」エンハンスド株式会社 https://enhanced.co.jp/articles/ai-driven-development-guide/