IT技術の発展によって様々なシーンでAIが活用されるようになりました。AIは今も世界中の技術者によって発展し続けており、例えば文字だけでなく画像を認識・生成できるようになるなど、様々な作業を補う存在として活用されています。
今回は、AIを搭載したソフトウェアの具体的な活用方法の事例や、ソフトウェア開発業務にAIを活かしていく場合に有用なツールなどについて、詳しく解説します。
▼もしAIを使った開発を検討している場合は、Automagica Labで無料の開発相談をしてみませんか？
目次
AIを搭載したソフトウェアが活用されるシーン
まず、AI技術を活用したことで様々なビジネスシーンで利用されているソフトウェアについて、その使用場面の一例を紹介しましょう。
社内のドキュメント検索
「過去に作った資料」や「営業が提出した請求書」など、あらゆる社内ドキュメントを検索するソフトウェアもAIを搭載することによって大きく発展しました。
これはそもそも一般的なパソコンに搭載されている「検索機能（フォルダ内にあるデータを探し出す機能）」を上回る高度な能力を備えたソフトウェアとして多数提供されています。
例えば単なるキーワードを元に検索するだけではなく、ドキュメント内の構造・段落などもモデルとして学習し、検索者のキーワードなどから意図を察知して回答を提供することなども可能です。
このような機能を持つことで、例えば「請求書Aの形式にのっとった請求書を探す」や「改訂を繰り返しているドキュメントの最新版を見つけ出す」といった作業が容易になります。
また、技術力の発展と共に文章だけでなく画像にも対応可能なソフトウェアが出てきており、写真データや設計図などが多い現場においても導入しやすくなっています。
社内にあるドキュメントを探すという作業そのものはそこまで時間をかけずに終えられる作業であるかもしれません。しかし、1か月あるいは一年といった期間で考えると、そこに費やす時間は累計で数十時間にまで及ぶという説もあります。
このようなソフトウェアを導入することで業務の無駄を削減し、生産性を高められることでしょう。
売上予測
ビジネスにおいて非常に重要な意味を持つ、需要・売上予測も、AIを搭載したソフトウェアが得意とする分野です。
売上予測を行うためには過去の売上データを参考にするのはもちろんのこと、その日の天候など様々な要素を複合的に参照する必要があります。
AIは、そもそもが「大量のデータを学習することで、精度を高めていく」という仕組みを持つため、データさえあれば人間が行うよりも簡単かつ正確に売上を予測することができるのです。
こういった正確な売上予測ができることで機会損失を防ぎつつ、過剰在庫を抱えてしまうリスクを大幅に減らせるでしょう。
在庫管理
在庫管理に特化したAIソフトウェアもあります。例えば倉庫内に保管されている商品の個数や場所などをシステムが読み取り、注文などに応じてピックアップして運ぶといった作業を自動化することができるのです。
こうすることで発注業務などが簡略化できることに加えて、在庫を正確に把握するための棚卸作業などをする必要がなくなります。
かつてはシステムによる在庫管理を始める前に全ての在庫のデータ登録作業が必要となっていましたが、昨今はOCR（光学的文字認識）技術が発展し、「ラベルなどをスキャンして、そこから必要な文字を読み取る」といったことも可能になりました。
そのため人間の手で在庫を登録するといった手間や導入コストを抑えつつ、業務を自動化できるケースも増えています。
AIがソフトウェア開発をサポートする時代に
AIは一般的な企業を支援するだけではなく、実は、ソフトウェアを開発するITエンジニアの支援も得意としています。次に、そういった方向性に特化したAIツールを紹介します。
copilot
「copilot（コパイロット）」とは「副操縦士」という意味を持つ英単語であり、IT業界においては「AIによるコーディング入力支援ツール」として利用されています。
代表的なものとしてはGitHub社が提供しているもので、エンジニアがプログラミング言語を用いて、ソフトウェアのソースコードを記述しているとその内容を自動的に読み取り、最適なコードを候補として提示するのです。
AIはソースコード全体を学習してパターンを学び、全体の方向性や法則を判断した上で提案を行ってくれるため、後は「提示されたコードが本当に正しいものか」という点に注意するだけで開発を進めることができるでしょう。
chatGPT
まるで人間と対話をしているかのように錯覚させる、非常に優れたAIチャットとして世間を賑わせた「chatGPT」も、ソフトウェア開発に活用できます。
仕様を文章で丁寧に説明することで適切なコードを提示して貰えるだけでなく、自分が書いたコードがうまく動かない時に誤っている箇所を指摘して貰うことや、コードやライブラリの使用方法・注意点などを教えて貰うことも可能です。
また、情報を検索しなければならない場面などにchatGPTを活用することで、よりスピーディに回答を得られるようになります。
注意点としては、提示されたコードが正しいあるいは最適であるとは限らない、ということを理解しておくことがあげられます。また、質問するためには、前提条件などを適切に表現する必要があるため、慣れないうちは難しく感じることもあるでしょう。
AIによって便利になる開発
では、様々なAIによって、具体的にどのような支援が行われ、開発が便利になるのでしょうか。
デバッグの必要がなくなる
AIツールを活用することで、これまでのような沢山の人によるデバッグが不要になりつつあります。
デバッグとは、完成したソフトウェアにバグ（エラー）が発生していないかを確認する作業であり、特にゲームを製作する場合などでは、大量のデバッガー（デバッグを行う人）によって調査が行われています。
多くの場合、デバッグは実際にユーザーが使用している時を再現して行いますが、AIは出来上がったソフトウェアのソースコードをチェックしバグの有無を判定することが可能です。
モデル学習によって精度が高まれば高まるほど、時間や手間がかかるデバッグの必要はなくなっていくことでしょう。
UI UXをAIが提案してくれるようになる
AIは一般的に文字認識に優れており、画像やイラストといった分野においては、人間の方に分があると思われがちです。
しかし、技術の進歩と共に画像認識技術も向上しました。このため、ソフトウェア開発で欠かせない、「UI（ユーザーインターフェース）」や「UX（ユーザーエクスペリエンス）」といった、ソフトウェアやアプリの画面そのものや、画面の使い勝手の良さ・分かりやすさを示す部分においても、AIがフォローできるようになっています。
そういった部分は、人間の感性や経験に基づいて設計されるのが一般的でしたが、そうやってデザインしたものをデッサンや画像として読み込むことで、最適なソースコードを提供することが可能となりました。
また、数多に存在するソフトウェアやWEB画面などを学習し、作成したUIを読み込んで使いやすさなどを評価、更に「このボタン配置の方がよいのでは？」といった具合に提案を行う、というAIも珍しくありません。
コードの先をAIが予測してくれるようになる
「copilot」などでも紹介した通り、入力されたソースコード類を学習し、その先に記述すべきコードを予測・提案するAIも沢山あります。特に一般的なコードであれば精度も高く、プログラマが少しコードを記述するだけで、コードの全てを提案してくれるケースすら珍しくないのです。
また、ヒントなどを次々と提示して貰えるため、入力中のコードの疑問点なども即時に解決でき、プログラミングの速度が飛躍的に向上する可能性も期待できます。"
AIを活用する機会はどんどん増えている
「AIとは、人間のように答えを返してくれるチャットツール」といった認識を持っている人も珍しくはありません。しかし、実際は知らないうちに様々な場面にAI技術が活用されており、IT企業・非IT企業や大企業・中小企業といったものを問わず、その恩恵を受け始めていることでしょう。業務効率の改善や時間短縮のためにも、その特性を理解しながら積極的にAIを活用してみることをおすすめします。
