近年、ChatGPT を活用したシステム開発の効率化が注目されています。特に、ChatGPTは コーディング支援や設計サポートに役立つため、エンジニアの作業工数削減に大きく貢献します。
本記事では、ChatGPT を活用した場合にシステム開発のどのフェーズで工数を削減できるのか、また メリット・デメリットについて徹底解説していきます。
株式会社タイムバースでは、実際に ChatGPT を活用して 数々のシステム開発 を行い、6割以上の工数削減 を実現しました。
また、実際に稼働しているシステム も多数あり、開発現場での実績 に基づいた情報を提供します。
本記事を読むことで、以下のような 「開発の現場でChatGPTをどう活用すればいいのか」 という疑問を解消できます。
- ChatGPTはどこまで開発に活用できるのか？
- 開発工数を削減するためのChatGPTの具体的な使い方は？
- 開発現場での活用事例とレビューを知りたい！
- ChatGPTを導入する際の注意点とは？
また、本記事では ChatGPTを活用した開発プロセス を 要件定義・設計・コーディング という3つのフェーズに分けて解説します。
そのうえで、開発を効率化するための具体的な手法 を紹介し、「ChatGPTを活用すれば、どれだけの工数を削減できるのか？」 を明確にします。
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目次
1. ChatGPTで工数削減ができる開発フェーズ
システム開発において、ChatGPT を活用することでどの程度の工数削減が可能なのか？
実際に株式会社タイムバースでは、要件定義・設計・コーディングの各フェーズでChatGPTを活用し、開発工数を最大6割削減できています。
本章では、開発のどのフェーズでどの程度の工数削減が可能か？ を詳しく解説していきます。
① 要件定義（削減率：3〜4割）
ChatGPTを活用するメリット
要件定義は、クライアントの要望を整理し、開発の方針を決定する重要なフェーズです。
この段階でChatGPTを活用すると、以下のメリットがあります。
- ヒアリング内容の整理
- クライアントから受け取った要件を、ChatGPTに要約させることでドキュメント作成がスムーズに。
- 例：「この要件を箇条書きでまとめて」
- 要件ドキュメントの作成
- ChatGPTは要件をMarkdownやExcel形式に変換可能。
- 例：「この内容をMarkdownで要件定義ドキュメントにまとめて」
- ユースケースの洗い出し
- 「このシステムのユースケースを一覧にして」とChatGPTに指示するだけで、開発の準備が加速。
実際の活用レビュー
開発者視点のレビューとして、ChatGPTを要件定義に使うことで、3〜4割の作業時間を短縮できたと実感しています。
特に、クライアントとの打ち合わせ後に要件をまとめる作業が格段に楽になりました。
② 設計（削減率：5〜6割）
ChatGPTを活用するメリット
設計フェーズでは、システムの全体像を決め、開発を円滑に進めるための土台を作ります。
この段階でChatGPTを活用すると、以下のメリットがあります。
- DB設計のたたき台作成
- 例：「この業務要件に基づいたテーブル設計を考えて」
- ChatGPTが初期案を作成し、開発者が微調整するだけで完成。
- API仕様書の作成
- 例：「この仕様でAPI設計をOpenAPI形式で書いて」
- 開発に必要なREST APIの設計がスムーズに。
- クラス設計の自動生成
- 例：「C#のリポジトリパターンでクラスを設計して」
実際の活用レビュー
開発者視点のレビューでは、設計フェーズでChatGPTを活用すると5〜6割の工数削減を実感しました。
特に、テーブル設計やAPI設計のスピードアップが大きなメリットでした。
③ コーディング（削減率：6割以上）ChatGPTを活用するメリット
コーディングフェーズでは、ChatGPTを活用することで、定型的な処理や複雑なアルゴリズムの作成が大幅にスピードアップします。
- CRUD処理の自動生成
- 例：「C#でこのテーブルのCRUD処理を実装して」
- 開発の初期段階でChatGPTを活用すると、定型処理のコーディング時間を大幅に短縮。
- リファクタリング
- 例：「このコードをより簡潔に書き直して」
- テストコードの生成
- 例：「このクラスに対するユニットテストを書いて」
実際の活用レビュー
開発者視点のレビューでは、CRUD処理などの定型的なコードはChatGPTに任せるだけで6割以上の工数削減が可能でした。
特に、開発スピードを求めるプロジェクトではChatGPTが強力な武器になると感じました。
3. ChatGPTを活用する上での注意点（デメリット）
ChatGPT を活用することで、開発工数を大幅に削減できることは間違いありません。
しかし、無条件に全てのシステム開発を任せられるわけではなく、いくつかの課題もあります。
① 大規模・複雑なシステムでは設計までがベター
ChatGPTの課題
- ChatGPT は、細かい部分まで完璧に理解できるわけではない。
- システムが大規模になればなるほど、要件や設計の整合性を取る作業が必要になる。
- 特に100以上のテーブルがあるような大規模システムでは、すべての関係性をChatGPTが把握しきれない。
具体的な開発レビュー
タイムバースでの実体験
- 小規模システム（10テーブル程度）→ 設計・コーディングまでChatGPT活用可能
- 中規模システム（30テーブル以上）→ 設計まで活用。コーディングは人の管理必須
- 大規模システム（100テーブル以上）→ 設計すらもすべては任せられない。あくまで補助
結論
小～中規模の開発ならコーディングまでChatGPTを活用可能。大規模開発では設計までにとどめるべき。
② ChatGPTは過去の会話を完璧に記憶できない
ChatGPTの課題
- 開発を進めるうちに、過去の指示を忘れることがある。
- 長期間にわたるプロジェクトでは、ChatGPTが初期に設定したルールを思い出せなくなる。
- これは、ChatGPTの「一度の会話で記憶できるトークン数」に制限があるため。
具体的な開発レビュー
実際に起きた問題
- 最初に指示したコーディングスタイルが、途中で変わってしまう
- API設計のルールを途中で忘れる
- 「過去の設計に基づいてコードを書いて」と指示しても、前提を理解していない
対策
- 開発のルールをドキュメント化し、適宜貼り付ける
- 大きな開発では、チャットを分けて管理する
- ChatGPTに「前回の指示を覚えている？」と確認する
結論
ChatGPTに長期的な記憶を期待しない。開発のルールはエンジニア側で管理する。
③ コード品質のばらつき
ChatGPTの課題
- コードの品質が一定ではない
- 動作しないコードを生成することもある
- セキュリティの考慮が不足していることがある
具体的な開発レビュー
実際に経験した問題
- C#の非同期処理（async/await）が適切に記述されていない
- SQLインジェクション対策が不完全なコードを生成
- エラーハンドリングが不十分（try-catchがない）
対策
- 必ずエンジニアがコードをレビューする
- 特にセキュリティ対策は、人間がしっかりチェック
- 単体テストを作成し、ChatGPTのコードを検証する
結論
ChatGPTが生成したコードをそのまま使わず、エンジニアが必ずレビューすることが前提。
④ 1つのチャットだけで開発を完結させるのは難しい
ChatGPTの課題
- 一つのチャットに全ての情報を詰め込むと、処理が遅くなる
- トークン制限により、長い開発では過去の内容がカットされる
- 複雑なプロジェクトでは、複数のスレッドを活用する必要がある
具体的な開発レビュー
実際の開発での失敗例
- API仕様を詰め込んでいたら、会話が重くなり反応が遅くなった
- 途中でChatGPTが「この会話の初めの内容を思い出せない」と言い出した
- 一つのスレッドで全てを管理しようとしたら、むしろ効率が下がった
対策
- 要件定義・設計・コーディングでチャットを分ける
- 大きな開発では、適宜新しいスレッドを作成
- 過去の会話の要点をドキュメント化し、適宜コピペして指示する
結論
ChatGPTのチャットは万能ではない。開発のフェーズごとにスレッドを管理するのが重要。
5. ChatGPTを活用するなら、開発者が管理するのが鉄則
ChatGPTのメリット
- 要件定義の工数を3〜4割削減できる
- 設計の工数を5〜6割削減できる
- コーディングの工数を6割以上削減できる
- 特にC#などの型安全な言語では、コーディング補助として有用
ChatGPTのデメリット
- 大規模な開発では、設計までにとどめるのがベスト
- 長期間のプロジェクトでは、ChatGPTの記憶に頼らずドキュメント化が必須
- コードの品質が一定ではないため、必ずエンジニアがレビューする
- 一つのスレッドで管理しようとせず、適宜チャットを分ける
6. ChatGPTを活用した開発はタイムバースにお任せ！
株式会社タイムバースでは、ChatGPTを駆使した開発プロセスを活用し、相場の半額でWebアプリやシステム開発を提供しています。
ChatGPTを活用した開発支援を受けたい方は、ぜひご相談ください！