私は普段、中小企業向けにWebシステムやアプリ開発を行っています。

最近、AIを使った開発をかなり実践する中で、「システム開発の流れそのものが変わってきている」と強く感じています。

今回は、

  • AI時代の開発フローはどう変わるのか？

  • エンジニアの価値はどう変わるのか？

  • これから求められる役割は何か？

について、現場感ベースで整理してみます。

従来のシステム開発の流れ

以前の一般的なシステム開発は、いわゆるウォーターフォール型でした。

要件定義
↓
基本設計
↓
詳細設計
↓
開発
↓
単体テスト
↓
結合テスト
↓
総合テスト
↓
納品

つまり、

「前工程を確定させてから次に進む」

という考え方です。

これはこれで合理的でした。

なぜなら、昔は「作るコスト」が非常に高かったからです。

  • 実装に時間がかかる

  • 修正コストが高い

  • 作り直しが大変

  • UI変更だけでも重い

  • 一度作ると戻れない

なので、

「最初にできるだけ決め切る」

必要がありました。

でもAIで前提が変わった

最近は、AIによって試作コストが激減しました。

例えば今は、

  • AIでHTMLモックを作る

  • AIで管理画面を作る

  • AIでCRUDを実装する

  • AIで認証を作る

  • AIでAPI連携する

といったことが、以前とは比較にならない速度でできます。

つまり、

「まず作ってみる」

が圧倒的にやりやすくなった。

これが非常に大きい変化です。

AI時代の開発フローはこうなると思う

私は今後、開発フローはこう変わっていくと思っています。

業務理解 / FDE
↓
超高速プロトタイプ
↓
実際に触る
↓
フィードバック
↓
AIで即修正
↓
運用しながら改善
↓
継続的E2Eテスト
↓
仕様が後から固まる

かなり従来と違います。

先に作っちゃって、テストや運用しながらどんどん変えていく、、、というモデル。
アジャイル開発っぽいですよね。

昔から「アジャイル開発」の概念はあったけど日本企業にはなかなかうまく根付きませんでした。
しかし今度こそAIのおかげでウォーターフォールからの脱却ができると思います。

「設計してから作る」ではなく、「作りながら設計する」

これが一番大きな変化かもしれません。

昔は、

  • Word、Excelの仕様書

  • 画面遷移図

などを大量に作ってから開発していました。

でも今は、

「文章で議論するより、触った方が早い」

ケースがかなり増えています。

実際、私も最近は、

  • AIで仮UI、HTMLモックを作る

  • Vercelなどで仮公開する

  • お客さんに触ってもらう

という流れをかなり使っています。

すると、

「あ、やっぱりこうしたい」
「思っていたのと違った」
「このボタンいらない。この機能欲しい。」

がすぐ分かる。

これは仕様書だけでは見えません。

要件定義とプロトタイピングが融合していく

昔の要件定義は、

「文章で確定する作業」

でした。

でもAI時代は、

「試作しながら要件を固める」

に変わっていくと思います。

つまり、

  • 要件定義

  • UI設計

  • プロトタイピング

の境界が曖昧になっていく。

これはかなり大きな変化です。

エンジニアが不要になるわけではない

ここは誤解されやすいですが、

私は「エンジニア不要論」はかなり違うと思っています。

なくなるのは、

「言われた通りにコードを書く価値」

です。

むしろ今後は、

  • 業務理解

  • 要件整理

  • 優先順位付け

  • AIへの指示

  • AIレビュー

  • テスト設計

  • E2Eテスト

  • 品質担保

  • 運用設計

の価値が上がる。

つまり、

「AIに正しく仕事をさせる能力」

が重要になる。

ハーネスエンジニア的な役割が重要になる

最近、「ハーネスエンジニア」という言葉も聞くようになりました。

これはざっくり言うと、

「AIをうまく働かせるための制御役」

です。

例えば、

  • AIへの指示

  • タスク分割

  • コンテキスト整理

  • AIレビュー

  • Git運用

  • テスト

  • ガードレール設計

などを行う役割です。

昔のように「全部自分で書く」というより、

「AI開発ラインを管理する」

に近い。

これは今後かなり重要になると思います。

逆に重要性が増すのはE2Eテスト

AIは「それっぽいコード」を作るのは得意です。

ただ、

  • 実運用で壊れないか

  • 権限がおかしくないか

  • UXが破綻していないか

  • データ整合性が保たれているか

  • 想定外ケースで落ちないか

は普通に壊します。

だから今後は、

  • シナリオテスト

  • E2Eテスト

  • 回帰テスト

  • 実データ検証

の重要性がさらに増すと思っています。

つまり、

「コードを書く能力」

より、

「壊れている場所を見抜く能力」

の価値が上がっていく。

一括請負より「継続改善型」が合う時代かもしれない

AI時代は、

  • 作るのが速い

  • 途中で認識が変わる

  • 実際に触るまで分からない

  • 修正コストが下がる

ので、

「最初に全部決め切る」

より、

「小さく作って改善する」

方が合理的になっていくと思っています。

なので最近は、

  • 要件整理

  • プロトタイプ作成

  • 実際に触ってもらう

  • 合意できたら継続改善

というスタイルがかなり合っていると感じています。

中小企業向けの「専用SaaS」が増えていく気がする

これからは、

  • 超巨大ERP

  • 汎用SaaS

だけではなく、

「その会社専用の小さいSaaS」

が大量に増えていく気がしています。

AIによって、開発コストが大きく下がってきているからです。

中小企業でも、

「自社に合わせたシステム」

を持てる時代になっていくかもしれません。

最後に

AI時代は、

「エンジニアが不要になる」

というより、

「求められる価値が変わる」

時代だと思っています。

  • 上流ではFDEや業務整理

  • 中流ではハーネスエンジニア的な役割

  • 下流ではE2Eテストや品質保証

の重要性が上がっていく。

そして開発そのものも、

「設計してから作る」

から、

「試作して、触って、改善する」

へ変わっていく。

私自身も、AIを活用しながら、中小企業向けに「小さく早く始められる専用SaaS」を作る方向にシフトしていきたいと考えています。