AI開発で生産性はどこまで上がる？開発中の自社サービス「PLAYLOT-HUB」で当社試算比 約4.2～9.5倍相当を検証
株式会社コンサルリンク
～73画面・28機能を24稼働日で開発。実際の開発データから見えた、AI時代における人とAIの新たな役割分担～
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株式会社コンサルリンク（大阪市北区、代表取締役：中尾雄大、以下「当社」）は、現在開発中の自社サービス「PLAYLOT-HUB」の一次開発において、実装工程の大部分にAIコーディングエージェント「Claude Code」を活用しました。
今回、その開発実績についてGitのコミット履歴、実装ファイル、仕様ドキュメント等をもとに分析し、当社が試算した従来型開発の工数と比較したところ、実装から単体テストまでの工程において、約4.2～9.5倍の生産性に相当するという結果となりました。
本リリースでは、「AIを使えば開発が速くなる」という抽象的な話ではなく、実際の自社製品開発から得られた具体的なデータをもとに、AIを活用したシステム開発の実態と、人とAIの役割についてご紹介します。
■AIを活用したシステム開発は、実際どこまで速くなるのか？
昨今、生成AIやAIコーディングエージェントの進化により、「AIを活用したシステム開発」が急速に広がっています。
「AIを使えば開発が速くなる」
「これまで数か月かかっていた開発が短期間でできる」
こうした話を耳にする機会も増えてきました。
一方で、実際のシステム開発において、AIによってどの程度生産性が変化するのかを、具体的な開発データをもとに確認する機会はまだ多くありません。
そこで当社では、自社サービスの実開発データをもとに、AIを活用した場合の開発生産性について検証しました。
今回検証対象としたのが、現在開発を進めている自社サービス「PLAYLOT-HUB」です。
■開発中の自社サービス「PLAYLOT-HUB」とは
「PLAYLOT-HUB」は、Microsoft Entra ID／Microsoft 365と連携する企業向け社内ポータルSaaSです。
社員検索や組織図、お知らせ、ワークフロー、Knowledge-HUBなどの企業内で利用する機能に加え、テナント管理、権限管理、監査ログなど、マルチテナントSaaSとして必要となる基盤機能を備えています。
当初は社内での活用を目的として開発を開始しましたが、現在は外部企業への提供も見据え、開発を進めています。
サービスの詳細や提供開始時期については、決定次第改めてお知らせいたします。
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■1名・1か月弱で73画面・28機能を開発
今回の一次開発は、1名の開発担当者が実施しました。
2026年7月30日の初回コミットから8月26日までの開発実績は、以下のとおりです。
開発期間：2026年7月30日～8月26日
暦日：28日間
コミットのあった稼働日：24日
Gitコミット数：86コミット
画面数：73画面
機能モジュール数：28
データベーステーブル数：80
ソースコード：約58,300行
単体テスト：28ファイル
仕様ドキュメント：9種・約3,550行
単純な画面作成だけではなく、認証、権限管理、マルチテナント、ワークフロー、ファイル管理、AWSインフラ、CI/CDなども含めたWebシステムとして開発しています。
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■「AIにコードを書かせただけ」ではない
今回の開発で特徴的だったのは、AIを単純なコード生成ツールとして利用したわけではないという点です。
開発者が実現したい機能や要件、システム全体の方針をAIに伝え、それをもとにAIが既存コードや仕様を確認しながら、
「どのファイルを変更する必要があるか」
「データベースをどう変更するか」
「既存機能との整合性をどう取るか」
「どのようなテストが必要か」
といった内容を判断し、実装を進めています。
実際にKnowledge-HUBの開発では、DB設計からRepository／Storage／Service層、Server Actions、管理者・利用者画面、単体テスト、ドキュメント更新までの一連の工程を、1日・6コミットで実施しました。
つまり今回のAI活用は、「人が設計したコードをAIに書かせる」という使い方だけではなく、人が要件や方向性を決め、AIがそれをシステム全体へ落とし込みながら実装を進めるという開発スタイルです。
■従来型の開発手法では「101～228人日相当」と当社試算
同等規模のシステムを、AIコーディングエージェントを活用せず従来型の開発手法で構築した場合、どの程度の工数が必要になるのでしょうか。
今回、PLAYLOT-HUBで実装した画面・機能、バックエンド、各種基盤機能などをもとに、従来型の開発手法で構築した場合に必要となる工数を当社で試算しました。
画面実装73画面で約37～110人日、バックエンド設計・実装で約14～28人日。
さらに、ワークフローエンジン、Knowledge-HUB、組織図ビジュアルエディタ、認証・マルチテナント・RBAC基盤、AWSインフラ・CI/CD、テスト・ドキュメント整備などを加えると、
合計：約101～228人日
という試算になりました。
1人月を20人日として換算すると、約5～11人月相当の規模です。
本試算は、AIを用いて今回の実装内容から従来型開発における工数を算出し、その結果について、システム開発経験18年の本プロジェクト開発担当者が、自身のこれまでの開発経験および今回の実装内容と照らし合わせて妥当性を確認した、当社独自の参考値です。
実際の開発工数は、要件、開発環境、開発者の経験・スキル、既存資産の活用状況などによって異なります。
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■実績24稼働日。当社試算との比較で約4.2～9.5倍相当
これに対して、今回のPLAYLOT-HUB一次開発は、1名の開発担当者が実施し、コミットのあった稼働日ベースで24人日でした。
当社が試算した従来型開発の工数101～228人日と比較すると、
101人日 ÷ 24人日 ＝ 約4.2倍
228人日 ÷ 24人日 ＝ 約9.5倍
となります。
つまり今回の実績では、当社試算との単純比較で約4.2～9.5倍の生産性に相当する結果となりました。
カレンダー期間で見ても、当社試算では約5～11人月相当となる規模の開発を、1名・1か月弱で進めたことになります。
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もちろん、これは「AIを使えば、どのような開発でも必ず4～9倍速くなる」という意味ではありません。
プロジェクトや要件、開発者の経験、既存ライブラリの活用状況、AIへ与える情報などによって結果は大きく変わります。
今回の数値は、PLAYLOT-HUBの一次開発という特定の条件下における実績と、当社独自の試算を比較した参考値です。
一方で、実際の自社製品開発にAIを組み込み、その結果を具体的なデータから検証したことで、AIを開発プロセスへ適切に組み込むことによって、従来とは大きく異なる生産性を実現できる可能性が見えてきました。
■AIがすべてを自動で開発したわけではない
今回の結果を正しく捉えるためには、人とAIの役割分担についても触れておく必要があります。
PLAYLOT-HUBは自社製品であり、今回の開発担当者自身がサービスの企画・要件を考えながら開発しています。
そのため、一般的な受託システム開発で必要となる、
「お客様へのヒアリング」
「業務要件の整理」
「要件の合意」
「仕様調整」
などの要件定義にかかる工数は、今回の比較には含まれていません。
実際のお客様向けシステム開発では、今回の開発実績に加えて、これらの工程に必要な工数が発生します。
また、AIにすべてを任せているわけではありません。
何を作るのか。
どのような仕様にするのか。
AIの実装内容が適切なのか。
こうした要件・意思決定・レビューは人が担っています。
今回の結果は、AIが人を完全に置き換えた結果ではなく、人が判断すべき部分と、AIが得意とする実装部分を分担した結果だと考えています。
■今回の検証範囲は「実装から単体テストまで」
もう一点、今回の数値を見るうえで重要なのが、比較対象とした開発工程の範囲です。
今回の一次開発では、実装に加えて単体テストを実施し、lint、型チェック、単体テスト、ビルドが通過する状態までを対象としています。
一方で、実際のお客様向けシステム開発で必要となる結合テスト、総合テスト、受入テスト、本番運用などの工程は、今回の生産性比較には含めていません。
そのため、本リリースで紹介する約4.2～9.5倍という数値は、当社が試算した従来型開発の工数との比較による、主に実装から単体テストまでの開発工程における参考値として捉える必要があります。
■AI開発でも「品質」をどう担保するか
開発速度だけを追求しても、品質が低下してしまっては実際のシステム開発には利用できません。
そこで今回の開発では、AIによる実装と並行して、品質を維持するための仕組みも整備しました。
単体テスト28ファイルを実装し、lint・型チェック・テスト・ビルドが通過する状態を継続的に維持。
さらに、仕様ドキュメント9種・約3,550行を整備し、画面・権限・業務フローなどを変更した場合には、関連するドキュメントも同時に更新する運用としています。
GitHub ActionsによるCI/CDや、監査ログ、マルチテナント分離、サーバー側での権限判定なども初期段階から実装しています。
AI開発において重要なのは、「AIにどれだけ多くのコードを書かせるか」だけではありません。
AIが高速に開発できる環境と、生成されたものを継続的に検証できる仕組みをセットで構築することが重要だと考えています。
■AIによって「エンジニアの仕事」が変わり始めている
今回の開発を通じて見えてきたのは、単純に「プログラミングが速くなった」ということだけではありません。
人がコードを1行ずつ書く時間が減ることで、
「何を作るべきか」
「ユーザーにとって何が必要か」
「どのような仕様にすべきか」
「AIが作ったものが本当に正しいか」
といった、より上流の判断に時間を使える可能性が生まれています。
これまでエンジニアが多くの時間を費やしてきた「実装」という工程をAIが支援することで、人は要件整理、設計、顧客との対話、レビュー、品質管理など、より判断や創造性が求められる領域へ比重を移していく。
私たちは、これがAI時代におけるシステム開発の一つの形になると考えています。
今回の検証からも、AIは単に開発速度を高めるだけではなく、人が本来担うべき要件定義や設計、顧客との対話といった上流工程へ、より注力できる可能性が見えてきました。
AIを「人の代替」とするのではなく、「人がより価値の高い業務に集中するための支援ツール」として活用することが重要だと考えています。
■「AIを使った」ではなく、「AIでどれだけ変わったか」を実績として
生成AIをシステム開発に利用する企業は、今後さらに増えていくと考えられます。
一方で重要なのは、「AIを使って開発しています」ということではなく、AIによって実際の開発がどのように変わり、どれだけの成果につながったのかを検証することです。
今回のPLAYLOT-HUB一次開発では、
73画面、28機能モジュール、80テーブル、約58,300行のシステムを24稼働日で開発し、従来開発の目安と比較して約4.2～9.5倍の生産性に相当する
という一つの検証結果を得ることができました。
もちろん、これはすべてのプロジェクトで同じ結果が得られることを保証するものではありません。
要件の複雑さ、プロジェクト規模、既存資産、AIへ与える情報、開発者のスキルなどによって結果は変わります。
それでも今回、実際の自社製品を一から開発した結果として具体的な数値を得られたことは、今後AIを活用したシステム開発を進めていくうえで、一つの重要な検証結果になったと考えています。
■Claude Codeを選んだ理由や、当社のAI開発に対する考え方
今回の開発で活用したAIコーディングエージェント「Claude Code」。
数あるAIコーディングツールの中からなぜClaude Codeを選んだのか、他のAIツールとの違いや、実際の開発でどのように活用しているのかについて、実際の開発者だからこそ分かる活用の背景や考え方を当社HPでご紹介しています。
▶ 「ClaudeCode」が開発現場で選ばれる理由
また、AIに任せる部分と人が担うべき部分、今後のシステム開発にAIをどのように活かしていくのかなど、当社がAI開発に取り組む背景や考え方についてもご紹介しています。
▶ 当社がAI開発に取り組む理由
■AI開発をはじめ、システムに関するご相談を承ります
当社では、今回のPLAYLOT-HUB開発で得られた知見を、自社サービスの開発だけでなく、お客様へのシステム開発・DX支援にも活用してまいります。
AIによる開発効率化だけを目的とするのではなく、お客様との対話や課題整理、要件定義、設計、レビュー、品質管理といった人が担うべき工程を大切にしながら、AIを適切に組み合わせることで、より価値の高いシステム開発を目指します。
また、当社では新規のシステム開発だけでなく、既存システムの保守・運用や改修、現在利用しているシステムのベンダー変更など、システムに関する幅広いご相談を承っております。
「AIを活用したシステム開発について相談したい」
「既存システムの保守・運用を見直したい」
「現在のシステムを改修・改善したい」
「システム開発・保守を依頼するベンダーを変更したい」
など、システムに関するお悩みがございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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■会社概要
会社名 ：株式会社コンサルリンク
本社 ：大阪府大阪市北区中崎西２丁目４−１２ 梅田センタービル 14F
代表者 ：代表取締役 中尾雄大
設立 ：2017年12月
事業内容 ：ITコンサルティング
DX支援
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アプリ開発
各種ソフトウェア設計・開発
ソフトウェア導入支援
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記事提供：PRTimes
