システム開発の未来を拓く「G.RAD.E for AI-D」が登場！
現代のシステム開発現場は、ITエンジニアの慢性的な不足や、ビジネス環境の変化に伴う開発サイクルの短期化といった多くの課題に直面しています。さらに、近年注目を集める生成AIは、コード生成の可能性を秘めている一方で、複雑な要件への対応や、長期的な品質・信頼性の確保において、まだ解決すべき課題を抱えています。
このような背景の中、株式会社ウイングは、システム開発の工程を劇的に効率化・自動化する新ソリューション「G.RAD.E for AI-D（グレードフォーエイド）」を発表しました。これは、生成AIの革新的な能力と、実績あるローコード開発ツール「GeneXus（ジェネクサス）」を融合させた、日本初のハイブリッドソリューションです。要件定義からコーディング、テスト、そして開発ドキュメントの作成に至るまで、システム開発のあらゆるフェーズでエンジニアを強力にサポートし、最大50%の生産性向上と品質担保の両立を目指します。
本記事では、AI初心者の方にも分かりやすいように、「G.RAD.E for AI-D」がシステム開発の現場にどのような変革をもたらすのか、その詳細と魅力について詳しく解説していきます。
「G.RAD.E for AI-D」とは？生成AIとローコード開発の融合
「G.RAD.E for AI-D」は、生成AIの柔軟な思考力と、ローコード開発ツールGeneXusの堅牢な自動生成能力を組み合わせることで、従来の開発手法が抱えていた課題を解決します。
なぜ生成AIとローコード開発の融合が重要なのか？
生成AIは、自然言語の指示からテキストやコードを生成できる画期的な技術です。しかし、システム開発においては、単にコードを生成するだけでは不十分な場合があります。特に、大規模で複雑なシステムでは、生成されたコードの品質にばらつきが生じたり、意図しない挙動（AIの「幻覚」と呼ばれる現象）が発生したりするリスクがあります。また、システム全体の整合性を保ちながら、長期的にメンテナンス可能なコードを生成し続けることは、現在の生成AI単独では難しいとされています。
ここで活きてくるのが、ローコード開発ツールGeneXusです。GeneXusは、要件定義から自動的にデータベース設計やアプリケーションコードを生成する強力なツールであり、高い品質と安定性を保証します。しかし、GeneXusに与える「設計情報」の作成や、生成されたシステムの「開発ドキュメント」「テスト仕様書」の作成といった、属人化しやすい上流工程や下流工程には、依然として人の手と時間が必要でした。
「G.RAD.E for AI-D」は、この両者の強みを最大限に引き出します。生成AIは、GeneXusの得意とする「コード生成」以外の部分、つまり「設計情報の作成支援」「開発ドキュメントの自動生成」「テスト仕様書の作成」といった、これまでエンジニアの大きな負担となっていた工程に活用されます。これにより、GeneXusが持つ高い品質と安定性を維持しつつ、開発ライフサイクル全体の生産性を劇的に向上させることが可能となるのです。
「G.RAD.E for AI-D」の主な特徴を深掘り
「G.RAD.E for AI-D」は、システム開発の各フェーズでエンジニアを強力にサポートする、以下の3つの主要な特徴を持っています。
1. 品質と安定性：生成AIとローコード開発ツールの独自のハイブリッドアプローチ
生成AIによるコードの直接生成は、時に品質のばらつきや、実際の動作に問題がある「嘘のコード」を生み出す可能性があります。これは、ミッションクリティカルなシステム開発においては大きなリスクとなります。
「G.RAD.E for AI-D」では、この問題を回避するために、実績豊富なローコード開発ツールGeneXusでの自動生成を開発の核としています。生成AIは、GeneXusが自動生成を行うための高品質な「設計情報」を作成する役割を担います。これにより、生成AIの柔軟性とGeneXusの堅牢性を組み合わせ、高い品質と安定性を両立したシステム開発を実現します。まるで、優秀な設計士（生成AI）が精度の高い設計図を作り、それを熟練した職人（GeneXus）が確実に形にするようなイメージです。
2. 設計自動生成：GeneXus連携で、開発知識がなくても高品質な設計情報を自動作成
システム開発の上流工程である要件定義や設計は、高度な専門知識と経験が求められ、属人化しやすい傾向にあります。しかし、「G.RAD.E for AI-D」は、この課題を解決します。
要件定義情報を入力するだけで、生成AIがローコード開発ツールGeneXusへ渡すための高品質な設計情報を自動で生成します。これにより、システム開発の専門知識が少ない方でも、上流工程の品質を保ちながら進めることが可能になります。これにより、特定のエンジニアに依存することなく、開発チーム全体の生産性を高め、属人化のリスクを軽減できます。
将来的には、自然言語（日常の言葉）から直接要件定義情報を作成する生成AIエージェントの提供も予定されており、さらに開発の上流工程がスムーズになることが期待されます。
3. ドキュメント自動生成：構築システムと「差分の無い」ドキュメント・テスト仕様書を同時作成
システム開発において、設計書やテスト仕様書などのドキュメント作成は、非常に時間と労力がかかる作業です。さらに、システムが変更されるたびにドキュメントを更新しなければならず、実際のシステムとドキュメントの内容に「差分」が生じてしまうことも珍しくありません。この差分は、後のメンテナンスや引き継ぎの際に大きな問題となります。
「G.RAD.E for AI-D」は、構築するシステムと一貫性（差分の無い）を保ったまま、設計書やテスト仕様書などのドキュメントを自動で作成します。システム変更時には、それに合わせてドキュメントも自動的に更新されるため、常に最新の状態が保たれます。これにより、開発終盤の煩雑なドキュメント作成業務からエンジニアを解放し、検証やレビュー作業の効率を劇的に向上させることができます。
従来の開発手法との比較
「G.RAD.E for AI-D」の優位性を理解するために、従来の開発手法と比較してみましょう。以下の表は、開発速度、品質・安定性、文書作成、属人性の排除の観点から、それぞれの特徴をまとめたものです。
スクラッチ開発（従来の手法）
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開発速度: 人手でコードを書くため、時間がかかります。特に複雑なシステムでは、開発期間が長期化しやすいです。
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品質・安定性: エンジニアのスキルや経験に大きく依存します。腕の良いエンジニアがいれば高品質なシステムを構築できますが、そうでない場合は品質が不安定になるリスクがあります。
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文書作成: 作成・更新作業が非常に大きな負担となります。
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属人性の排除: 作成したエンジニアしかシステムの内容を完全に把握できていない状態になりがちで、他のエンジニアが修正・保守を行うのが困難です。
生成AIのみ（ChatGPTなど）
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開発速度: コードは一瞬で生成されるため、非常に速いです。
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品質・安定性: 生成AIが生成するコードには「幻覚」と呼ばれる、実際には動作しないコードが含まれることがあります。そのため、品質が不安定で、期待通りに動かないケースも少なくありません。
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文書作成: 文書作成の手間はかかりますが、システムとの整合性を保つのが難しいという課題があります。
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属人性の排除: AIへの指示文（プロンプト）の書き方に依存するため、標準化が難しく、属人性が残る可能性があります。
G.RAD.E for AI-D（AI × GeneXus）
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開発速度: AIによる設計支援とGeneXusによる自動生成の組み合わせにより、最も速い開発速度を実現します。
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品質・安定性: GeneXusエンジンが動作を保証するため、生成AI単独の場合に懸念される品質のばらつきがなく、確実な品質と安定性を確保できます。
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文書作成: システムと完全に同期した仕様書やテスト仕様書が自動で生成されるため、文書作成の負担が大幅に軽減されます。
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属人性の排除: 標準化されたプロセスと自動生成により、誰でもシステムの修正・保守が可能となり、属人化を排除できます。
このように、「G.RAD.E for AI-D」は、従来の開発手法や生成AI単独の手法が抱える課題を解決し、高速かつ高品質なシステム開発を実現する画期的なソリューションと言えるでしょう。
「G.RAD.E for AI-D」のシステム全体像とプロセス
「G.RAD.E for AI-D」は、システム開発の全体像を包括的にカバーし、各フェーズで効率化と自動化を推進します。具体的なプロセスは以下の通りです。
① 要件定義フェーズ
このフェーズでは、システムがどのような機能を持つべきか、どのような目的を達成すべきかを明確にします。将来的には、生成AIエージェントが自然言語で書かれたドキュメントを解析し、エンジニアとのヒアリングを通じて、GeneXusへ渡すための構造化された要件定義情報を自動で作成する予定です。これにより、要件定義の精度が向上し、後の開発工程での手戻りを大幅に削減できます。
② 設計・開発フェーズ
要件定義フェーズで作成された情報を元に、生成AIがGeneXusへ渡すための設計データを生成します。GeneXusはこの設計データを読み込み、アプリケーションやデータベースを自動で生成します。これにより、手作業でのコーディングやデータベース設計が不要となり、開発期間が大幅に短縮されます。また、GeneXusが自動生成するため、一貫した品質が保たれます。
③ テストフェーズ
システムが構築された後、そのシステムが正しく動作するかを確認するテストは非常に重要です。このフェーズでは、「G.RAD.E for AI-D」が開発ドキュメントと同時にテスト仕様書やテストデータを自動で出力します。これにより、テスト設計の労力が削減され、テストの網羅性と正確性が向上します。さらに、外部のテスト自動化ツールとの連携も可能で、テスト工程全体の効率化を促進します。
このように、「G.RAD.E for AI-D」は、システム開発の最初から最後まで、生成AIとGeneXusの連携によって、一貫した効率化と品質向上を実現するプラットフォームです。
提供形態と今後のリリーススケジュール
「G.RAD.E for AI-D」は、急速に進化するAI技術を迅速に製品へ反映し、ユーザーからのフィードバックを元に品質を高めるため、段階的な機能公開（順次リリース）方式を採用しています。
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フェーズ1（2026年2月頃）: 設計情報作成、ドキュメント生成機能のベータ版が先行登録ユーザー向けに提供開始されます。
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フェーズ2（2026年7月頃）: 「G.RAD.E for AI-D」の正式版がリリースされる予定です。
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フェーズ3（2026年12月頃）: フル機能版の提供と、エンタープライズ機能の拡充が計画されています。
これらのスケジュールは開発状況により変更される可能性があります。最新情報は公式サイトにて随時更新されるため、興味のある方はぜひご確認ください。
リリース記念セミナー開催のお知らせ
「G.RAD.E for AI-D」のリリースを記念し、オンラインセミナーが開催されます。
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タイトル: 「作る」から「創る」へ。SIerの生存戦略 ～「G.RAD.E for AI-D」が実現する、開発からの脱却と進化〜
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日時: 2026年2月12日（木）14:00～15:30
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形式: Zoomによるオンライン開催
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主な内容: 生成AIの台頭がSIer（システムインテグレーター）にもたらす影響と、その中で生き残るための戦略、「G.RAD.E for AI-D」がシステム開発にどのような変革をもたらすかについて解説されます。
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参加費: 無料
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申し込み方法: 以下のURLよりお申込みください。
このセミナーは、システム開発に関わる方々にとって、今後のビジネス戦略を考える上で貴重な機会となるでしょう。
今後の展望と株式会社ウイングについて
株式会社ウイングは、「G.RAD.E for AI-D」を通じて、システム開発のあり方を根本から変革することを目指しています。今後3年以内に導入企業200社を目標とし、各企業の人材不足によるビジネス停滞の解消に向けて、開発を推進していく方針です。
株式会社ウイングの概要
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会社名: 株式会社ウイング
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代表取締役社長: 樋山 泰三
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設立: 1991年5月
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所在地: 新潟県新潟市中央区米山2-4-1 木山第三ビル
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URL: https://weing.co.jp
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事業内容: LowCodeシステム構築支援、LowCode製品およびサービス販売、導入支援、先端技術を利活用したDXシステム構築と販売
株式会社ウイングは、長年にわたりローコード開発の分野で実績を積み重ねてきた企業です。その経験と知見が、「G.RAD.E for AI-D」という革新的なソリューションに結実しました。
まとめ：システム開発のDXを加速する「G.RAD.E for AI-D」
「G.RAD.E for AI-D」は、生成AIの最先端技術とローコード開発ツールGeneXusの強みを組み合わせることで、システム開発の生産性向上と品質担保を両立させる画期的なプラットフォームです。ITエンジニア不足や開発サイクルの短期化といった現代の課題に対し、開発工程の自動化と効率化を通じて、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に推進します。
要件定義からドキュメント作成、テストに至るまで、開発ライフサイクルの全フェーズでAIがエンジニアをサポートすることで、エンジニアはより創造的で価値の高い業務に集中できるようになります。この新たなソリューションが、日本のシステム開発現場に大きな変革をもたらすことは間違いありません。今後の展開に大いに注目していきましょう。
