2026年11月現在、AIを活用したシステム開発は、すでに従来とはまったく異なるものになっています。
私たちの会社でも、AIを前提とした開発方法に移行しており、以前のように多くのエンジニアが長期間かけてプログラムを書くという進め方は、もはや基本ではありません。
そんな中、最近ある大規模なシステム開発案件のご相談をいただきました。
詳細は伏せますが、従来の開発手法であれば、数千万円から、場合によっては1億円程度の費用がかかってもおかしくない規模のシステムです。
今回、私たちはAIを活用して、提案段階で実際に動くシステムを作り、大幅に費用を抑えた提案をしました。
すると、お客様からこんな反応がありました。
「そんなに安いんですね」
他社からは数千万円後半から億単位の見積もりが提示されていたようです。
私が今回驚いたのは、AIで安く開発できたことではありません。
AIによって開発の方法もコスト構造も大きく変わっているのに、市場ではまだ従来の価格体系が残っているということです。
今回は、この経験を通じて感じた、AI時代のシステム開発費について書いてみたいと思います。
以前なら、確かに1億円かかっていた
私は長年システム開発に携わってきました。
以前、システム開発会社に勤めていた頃であれば、今回のような案件には8,000万円、あるいは1億円という見積もりが出てきても不思議ではありませんでした。
大規模なシステムになると、プロジェクトマネージャー、設計者、エンジニア、テスターなど、多くの人が関わります。
オフショア開発を活用しながら、数十人規模の体制を組み、半年から1年近くかけて開発する。
見積もりを作っても、エンジニアから「その金額ではリスクが高い」「もっと工数を確保した方がいい」と指摘され、さらに金額が膨らむこともありました。
これは決して不合理な話ではありません。
従来の開発方法では、実際にそれだけの人数と時間が必要だったからです。
ただし、それはあくまで従来の開発方法を前提とした話です。
AIによって実装の生産性が劇的に向上した現在、同じ計算方法をそのまま使うことには無理があります。
今回は1人で、約1週間で動くシステムを作った
今回、私は提案段階で、実際に動くシステムを作ってしまいました。
単なる画面デザインや、ボタンを押すと画面が切り替わるだけのモックアップではありません。
必要な機能を一通り実装し、実際に操作できるアプリケーションです。
もちろん、お客様との細かな認識合わせや、セキュリティ、テストなど、本番運用に向けて必要な作業は残っています。
しかし、システムとしての主要な機能は、すでに動いている状態です。
そして、それを作るのにかかった期間は約1週間でした。
しかも、この1週間、私はこの案件だけに集中していたわけではありません。
ほかにも4つ、5つと案件を並行して進めながら、その合間に開発していました。
では、何をしていたのか。
基本的には、AIに指示を出し、出来上がったものを確認し、フィードバックする。その繰り返しです。
AIに作ってもらい、人間が確認して修正を指示する。
この開発スタイル自体は、私たちにとってすでに日常的なものです。
今回、特別な技術的挑戦をしたわけではありません。普段から行っているAIを前提とした開発方法を、大規模な案件にも適用したということです。
一番時間がかかったのは「作ること」ではなく「理解すること」
今回、私が最も時間を使ったのは、プログラミングではありません。
お客様の業務を理解することです。
大規模なシステム開発では、お客様の業界特有の業務フローや、専門用語、法規制などを理解する必要があります。
当然、私がすべての業界に詳しいわけではありません。
知らない制度や法律もありますし、初めて聞く業務の仕組みもあります。
以前であれば、資料を読み込み、インターネットで調べ、専門家やお客様に何度も質問しながら、少しずつ理解していく必要がありました。
しかし、今はこの作業にもAIが協力してくれます。
知らない業界の仕組みを説明してもらう。複雑な業務フローを整理してもらう。法規制について調べ、理解を助けてもらう。
もちろん、AIの説明が必ず正しいわけではありません。特に法規制や業務上の重要な判断については、一次情報やお客様への確認が必要です。
それでも、理解に至るまでの時間は大幅に短縮できます。
そして、業務を理解したら、何を作るべきか判断し、AIに指示を出す。出来上がったものを確認して、フィードバックする。
この繰り返しです。
プログラムを一行ずつ書くことが開発の中心ではないというのは、私たちにとってすでに当たり前のことです。
むしろ、何を作るべきかを理解し、判断することにこそ、人間の時間を使っています。
それでも、大規模システムの開発費がゼロになるわけではない
ここは誤解してほしくないところです。
AIを使えば、どんな大規模システムでも1週間で完成して、そのまま納品できると言いたいわけではありません。
特に大企業向けのシステムでは、実装以外にも多くの作業が必要です。
例えば、関係者との要件調整です。
大規模な企業では、部署ごとに要望が異なり、業務の進め方も違います。それらを整理して合意形成するには、どうしても時間がかかります。
また、品質保証も重要です。
単体テスト、結合テスト、業務シナリオに沿ったテスト、セキュリティテスト、負荷テストなど、実際の運用を想定した検証が必要になります。
AIによる自動テストだけでなく、必要に応じて専門のテスト会社や人間による検証も行うべきでしょう。
さらに、既存システムとの連携、データ移行、運用設計、障害発生時の対応なども考えなければなりません。
こうした部分には、今後も相応の費用がかかります。
ただし、私が疑問に感じているのは、そこではありません。
実装に必要なコストが劇的に下がったにもかかわらず、従来と同じ規模の開発費が本当に必要なのか、ということです。
今回の案件でも、残された品質保証や本番対応に一定の費用を見込んでいます。
それでも、従来のように何千万円もかかるとは考えていません。
「見積もってから作る」から「作ってから提案する」へ
もう一つ、AIによって変わったのが、システム開発の進め方そのものです。
従来の受託開発は、おおむね次のような流れでした。
- お客様から相談を受ける
- 概算見積もりを提示する
- 契約して要件定義を行う
- 詳細な見積もりを作る
- 設計・開発を行う
- テストして納品する
この進め方には、一つ大きな難しさがあります。
お客様は、実際に完成するまで、本当に欲しかったものができているのか十分に確認できないということです。
仕様書や画面設計書を見ても、完成したシステムの使い勝手を正確に想像するのは難しいものです。
結果として、開発途中や納品直前になって「思っていたものと違う」という問題が発生することもあります。
一方、私たちが現在行っているのは、もっと直接的な方法です。
お客様の要望を聞いて、まず実際に動くものを作ってしまう。
そして、それを見てもらいながら提案する。
「こういうシステムを作る予定です」ではなく、「こういうシステムを作りました。実際に触ってみてください」と言えるわけです。
もちろん、提案段階で作るものは、本番品質を保証した完成品とは異なります。
それでも、実物を見ながら議論できれば、お客様との認識のズレを早い段階で発見できます。
開発会社にとっては、契約前に開発するリスクがあります。しかし、AIによって実装コストが大幅に下がった今、そのリスクも以前より取りやすくなっています。
私たちはすでに、このような開発方法を実践しています。
これは単に従来の開発工程をAIで効率化するという話ではありません。
受託開発のビジネスモデル自体を変えるという話です。
なぜ、今も数千万円から億単位の見積もりが出てくるのか
今回、私が最も興味深く感じたのは、まさにこの点です。
AIによってシステム開発の生産性が劇的に向上したこと自体は、今さら驚くことではありません。
私たちも、すでにそれを前提として仕事をしています。
しかし、今回の案件では、他社から数千万円後半から億単位の見積もりが出ていました。
もちろん、各社の見積もり条件や品質保証の範囲まで完全に比較できているわけではありません。
それでも、従来型のシステム開発の価格体系が、まだ市場に根強く残っていることを改めて実感しました。
なぜ、こうした状況が起きるのでしょうか。
私は、既存のシステム開発会社が、急にはビジネスモデルを変えられないことが大きな理由の一つだと考えています。
システム開発業界では、長年「人月」という単位で費用を計算してきました。
エンジニアが何人、何ヶ月必要なのか。
例えば、月100万円のエンジニアが10人で6ヶ月働けば、それだけで6,000万円です。
そこにプロジェクト管理費やテスト費用、リスク対応費用などが加われば、見積もりはさらに大きくなります。
従来の開発方法であれば、これは合理的な計算でした。
しかし、AIによって必要な人数や期間が大幅に減るのであれば、当然、見積もりも変わるはずです。
ところが、大きな開発会社ほど、既存の組織体制や開発プロセスを急に変えることは難しいでしょう。
多くのエンジニアを抱え、従来の人月単価を前提に売上を立ててきた会社が、突然「今までの10分の1の人数で開発できます」と言い始めるのは簡単ではありません。
既存の社員の役割、評価制度、営業方法、収益構造まで変える必要があるからです。
また、AIを導入していても、従来の開発工程の一部を効率化するだけにとどまっている場合もあると思います。
例えば、エンジニアがAIを使ってプログラミングの速度を上げる。
もちろん、それも有効です。
しかし、それだけでは従来の開発体制を大きく変えることにはなりません。
AIを前提として、そもそも何人必要なのか、どの工程が必要なのか、どういう順序で開発するのかを見直さなければ、コスト構造は大きく変わりません。
従来の開発方法にAIを追加することと、AIを前提に開発方法そのものを作り直すことは、まったく違います。
私たちは後者の方法で開発しています。
そして今回、技術的にはすでに実現できていることが、市場の価格にはまだ十分に反映されていないのだと感じました。
これからのシステム開発会社に求められるもの
これからのシステム開発会社に求められる役割は、すでに変わっています。
プログラムを大量に書くために、多くのエンジニアを集めることが価値の中心だった時代から、AIを活用して、少人数で効率的にシステムを実現する時代へと移っています。
私たちにとって、これは将来の予測ではなく、現在の開発の前提です。
その中で、人間が担うべき仕事は明確です。
お客様の業務を理解すること。
本当に必要な機能を見極めること。
複雑な要望を整理し、適切なシステムの形に落とし込むこと。
そして、完成したシステムが安全に、安定して使えることを保証すること。
今回の案件でも、私が最も時間を使ったのは、お客様の業務を理解し、何を作るべきかを判断することでした。
プログラムを書く作業は、AIが担ってくれます。
だからこそ、人間はもっと本質的な仕事に集中できるようになっています。
一方で、従来型の開発会社がすぐにこの形へ移行できるとは限りません。
組織の規模が大きければ大きいほど、変化には時間がかかります。
その間は、同じようなシステムに対して、従来型の開発会社とAIを前提とした開発会社の間で、大きな価格差が生まれる状況が続くのではないでしょうか。
まとめ：技術はすでに変わった。市場はこれから変わる
今回の経験で改めて感じたのは、AIの技術的な進化そのものではありません。
AIによってシステム開発の方法が変わったことは、私たちにとってすでに日常です。
以前なら数十人規模で半年から1年かけていたようなシステムを、今では1人でも短期間で動く状態まで作れる。
もちろん、そこから本番運用に向けた品質保証やセキュリティ対策などは必要です。
それでも、開発に必要なコスト構造は、以前とはまったく異なります。
一方で、今回のように、従来の価格体系で数千万円から億単位の見積もりが出てくるケースもあります。
ここに、技術の進化と市場の変化の間にある時間差を感じました。
そして、この時間差は、今後徐々に縮まっていくはずです。
従来型の開発会社も、いずれはAIを前提とした開発体制に移行していくでしょう。そうしなければ、価格競争力を維持することが難しくなっていくからです。
私たちはすでに、AIを前提とした開発方法で、お客様にシステムを提供しています。
システム開発の価格は、何人のエンジニアが何ヶ月働いたかではなく、何を実現し、どのような品質と責任を提供するのかによって決まるべきだと考えています。
技術はすでに変わっています。これから大きく変わるのは、市場の方です。
そのシステム、本当に1億円かかりますか？
システム開発を発注する企業にも、開発を提供する企業にも、改めて考えていただきたい問いです。