生成AIの次なる主戦場は「システム開発」か？ラーゲイト調査が示す業務変革と導入障壁への解

調査実施の背景

企業のDX推進において生成AIの活用は不可欠とされていますが、現場からは「セキュリティリスクへの懸念から利用範囲を制限せざるを得ない」「具体的な業務への落とし込み方がわからない」といった声が多数寄せられています。特に、機密情報を扱うシステム開発やデータ分析の領域では、利便性と安全性の間でジレンマが生じています。ラーゲイトは、こうした現場のボトルネックを可視化し、適切な内製化支援や環境構築のアプローチを提言するため、今回の実態調査を実施しました。

生成AI活用領域ランキング TOP5

調査の結果、生成AIの活用領域として「情報収集・調査・分析」がトップとなりましたが、僅差で「システム開発・運用」が2位にランクインしていることが判明しました。GitHub Copilotなどの支援ツールの普及により、開発現場での実用化が急速に進んでいる状況がうかがえます。

1. 情報収集・調査・分析（37.8%）
2. システム開発・運用（35.4%）
3. コンテンツ作成・編集（25.1%）
4. 議事録作成・要約（24.3%）
5. 社内問い合わせ対応・ヘルプデスク（23.5%）

導入・活用における課題 TOP4

生成AIの利便性が広く認識される一方で、導入・活用における課題も浮き彫りになりました。約3割の企業が「セキュリティ」に懸念を抱いており、次いで「ハルシネーション（嘘の出力）」や「スキル不足」が障壁となっている現状が示されています。

1. 情報漏洩・セキュリティリスクへの懸念（32.5%）
2. 出力精度の不確実性／ハルシネーション（27.0%）
3. 従業員のリテラシー・スキル不足（24.3%）
4. 著作権・コンプライアンスに関する法的懸念（23.0%）

ラーゲイトの考察と今後の展望

ラーゲイトの考察では、企業が生成AIの活用をさらに広げるためには、外部サービスへのデータ流出を防ぐ「セキュアな環境構築」と、AIを効果的に使いこなすための「人材育成」が急務であると指摘されています。

ラーゲイトでは、Amazon Bedrockなどのエンタープライズ向け基盤を活用し、自社専用のセキュアな生成AI環境（Dify等）の構築を支援しています。また、単なるツールの導入に留まらず、業務フローの変革（AX：AI Transformation）を見据えた内製化支援やリスキリング研修を提供し、企業の課題解決に伴走するとしています。

生成AI導入でお悩みの企業向けに、Ragate株式会社はAWS FTR認定を取得した専門チームが、生成AI開発の内製化を一気通貫で支援するサービスを提供しています。業務課題の特定から、Difyを活用したノーコード開発環境の構築、AWSサーバーレス基盤での実行環境整備、そして継続的なリスキリングまで伴走するとのことです。

• 生成AI開発内製化支援サービスの詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/d2vzlznw8

また、生成AIによるAX（AI Transformation）を推進したいが構想が描けないという企業には、MBA理論に基づくIT戦略眼でAX全体像を構想し、Difyによるノーコード開発でスピーディに価値検証を実現するサービスも用意されています。

• AX実現伴走支援・Dify開発支援サービスの詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/service/866lmotnd9u

その他のサービスについても、以下のリンクから詳細を確認できます。

• SaaS戦略とサーバーレス開発を一気通貫で提供: https://www.ragate.co.jp/service/pjuzjthqm

• 最先端AI駆動開発で迅速かつ安全なサーバーレス移行支援: https://www.ragate.co.jp/service/wptgvon2b

• クラウドネイティブ・モダンアプリケーション開発内製化支援: https://www.ragate.co.jp/service/8bhva3caw

• 『EOL/EOS 解消にとどまらない』業務課題起点の業務最適化＆サーバーレスによる中長期コスト削減: https://www.ragate.co.jp/service/aczx7ul8b

• 最先端のAI × DXを1日で速習する生成AI実践講座: https://www.ragate.co.jp/service/lb14wvn0vto

• 生成AI開発内製化と継続的リスキリング・組織定着化実現: https://www.ragate.co.jp/service/d2vzlznw8

• VMware移行とサーバーレス実装による運用効率化: https://www.ragate.co.jp/service/hzq7dvhplo

調査レポートの詳細はこちら: https://www.ragate.co.jp/media/developer_blog/uebrvm1jshh

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のラーゲイトの調査結果は、生成AIが単なる情報収集ツールを超え、システム開発という企業の基幹業務に深く浸透し始めていることを示唆しています。特にGitHub Copilotのようなツールの普及は、開発現場の生産性を劇的に向上させる可能性を秘めているでしょう。企業は、セキュリティ対策を講じつつ、AIによるコード生成やバグ検出といった機能を積極的に取り入れることで、開発コストの削減とリリースサイクルの短縮を実現できると考えられます。また、従業員のAIリテラシー向上は必須であり、セキュアな環境での内製化支援は、競争優位性を確立する上で重要な要素となると考えられます。

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