AIがなかった時代を基準に、エムズの構築プロジェクトで起きている変化の目安です。数値は当社の体感値であり、案件の規模・複雑さ・AIの適用範囲によって変動します。後述の業界データもあわせてご覧ください。
AIがない時代の総リソースを100%とした場合の、工程別内訳のイメージです。AIは開発・テストといった作業量の多い工程で効果が大きく、その分、企画段階に時間を割けるようになります。割合は当社の体感に基づくモデルで、実際の比率は案件によって変わります。
※ AIなし時代の総リソースを100%とした当社のモデル比較。とくに開発工程は作業量が多く、AIによる効率化の効果が出やすい領域です。浮いた分を企画に再配分する考え方です。業界調査でも、要件・分析フェーズは生成AIで大幅な短縮が報告される一方、開発工程は「個人の作業は速くなるが、レビュー・品質保証を含めた全体の効率化は緩やか」とされています。
| 工程 | AIなし時代 | AI時代 | 変化 |
|---|---|---|---|
| 企画 | 10% | 20% | 品質追求に集中 |
| 設計 | 30% | 20% | やや圧縮 |
| 開発 | 40% | 20% | 大きく圧縮 |
| テスト | 20% | 20% | ほぼ同等 |
| 合計 | 100% | 80% | 約2割減 |
開発・テスト工程の効率化により、リリースまでの期間も短縮。事業のスピードがそのまま競争力になります。
※ 1目盛り＝1ヶ月（標準的なWebシステム構築の目安）。要件規模により前後します。
すべてをAIで構築することは、まだ難しいのが実情です。だからこそ、AIが得意な領域と人が価値を発揮する領域をプロジェクトの中で明確に役割分担します。これが品質と効率を両立させる鍵です。
AIの効果は「使えば自動で何倍速」という単純な話ではありません。公開されている調査データを踏まえると、エムズの考え方——AIで作業を効率化し、その分を企画・品質に回す——には、しっかりとした裏づけがあります。
「個人の作業は速くなっても、レビューや品質保証を含めた組織全体の生産性向上は緩やか（一桁台）」という調査結果（DORA / DX）もあります。だからこそ、AIで生んだ余力をどこに使うか——その設計こそが成果を分けます。エムズは、その余力を企画・品質・運用に振り向けます。
AIは強力ですが、任せきりにすると品質や保守性で思わぬツケを払うことがあります。エムズは、AIの弱点を人がカバーする前提で進めます。
AIはコピー＆ペースト的なコードを量産しがち。短期は速くても、後から修正・保守の負担が増える「技術的負債」を生むことがあります。
生成量が増えるほど、人によるレビュー時間も増えます。「速く書ける」と「速く出せる」は別物。検証体制が伴って初めて成果になります。
AI生成コードには脆弱性や誤りが混じることがあります。自社開発の成熟したライブラリ資産と人のレビューで、安全性・安定性を担保します。
AIは公開情報の平均から学びます。競合と差をつける独自の発想や、現場の成功・失敗の知見は、人の経験からしか生まれません。
同じ「AIを使う」でも、進め方で結果は大きく変わります。エムズは各工程でAIと人の最適な組み合わせを設計します。
人が主導 ＋ AIで素早くたたき台
狙い・差別化・収益設計を人が描き、AIで競合調査やアイデアの整理を高速化。最も重要な工程に時間を厚く。
人が主導 ＋ AIで選択肢提示
UI/UX・アーキテクチャは人が判断。AIが技術選定の選択肢やパターンを提示し、検討を加速します。
AIが活躍 ＋ 人がレビュー
定型実装はAIで高速化し、人がコードレビューで品質と安全性を担保。保有ライブラリ資産も活用します。
AIが活躍 ＋ 人が最終判断
テストケース生成や監視をAIで効率化。公開後もデータを見ながら、人が改善の打ち手を設計します。
設計コストは人がつくっていた頃よりわずかに下がります。その分を企画段階の作り込みに振り向けることで、企画にかける労力をこれまでの倍ほどに——結果として、仕上がりの質を大きく引き上げられます。たとえばWebシステムでは——
使いやすさ・分かりやすさを磨き込み、迷わせない体験へ。
「似たサイト」で終わらせない、選ばれる理由の設計。
SEO・AI検索時代の最適化を見据えた、見つけられる設計。
収益が回り続ける仕組みを、事業計画から逆算して構築。
AIの得意分野と人の得意分野を役割分担できるようになったことで、これまで以上に質の高いものを、より速く・より無駄なくつくれるようになりました。下の数値は当社の体感に基づく目安です。
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