【AI初心者向け】生成AI×ローコード「GeneXus」でシステム開発DXを加速！「G.RAD.E for AI-D」が実現する生産性50%向上と高品質開発の秘訣

【AI初心者向け】生成AI×ローコード「GeneXus」でシステム開発DXを加速！「G.RAD.E for AI-D」が実現する生産性50%向上と高品質開発の秘訣

現代社会において、企業活動の根幹を支えるシステム開発は、その重要性を増すばかりです。しかし、ITエンジニアの不足や開発サイクルの短期化といった課題は深刻化しており、開発現場には大きな負荷がかかっています。そんな中、近年注目されている「生成AI」は、システム開発のあり方を大きく変える可能性を秘めています。

一方で、生成AIが直接コードを生成するだけでは、複雑な要件への対応や、長期的な品質・信頼性の担保に課題が残るケースも少なくありません。このような現状に対し、株式会社ウイングは、生成AIとローコード開発ツール「GeneXus（ジェネクサス）」を融合させた新しいプラットフォーム「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、GeneXusを活用したハイブリッドソリューションとしては日本初（※）の試みであり、システム開発の生産性を最大50%向上させ、品質も両立させることで、開発現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を強力に加速すると期待されています。

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」がどのようなソリューションなのか、その特徴や従来の開発手法との違い、そしてシステム開発にもたらす変革について詳しく解説していきます。

※GeneXusと生成AIを融合したプラットフォームとして

「G.RAD.E for AI-D」とは？システム開発の課題を解決するハイブリッドソリューション

「G.RAD.E for AI-D」は、システム開発の全工程を生成AIによって効率化・自動化することを目指した画期的なソリューションです。具体的には、システムに何を求めるかを決める「要件定義」から、実際にプログラムを記述する「コーディング」、そして正しく動作するかを確認する「テスト」に至るまで、開発ライフサイクルのあらゆるフェーズで生成AIがエンジニアを強力にサポートします。

このソリューションの最大の特長は、生成AIの「効率化」の力と、ローコード開発ツールGeneXusの「品質と安定性」を組み合わせたハイブリッドなアプローチにあります。これにより、ITエンジニアは定型的な作業や属人化しやすい業務から解放され、より創造的で戦略的な業務に集中できる環境が提供されます。結果として、システム開発全体の生産性が向上し、同時に高品質なシステムが安定して提供されることを目指しています。

開発の背景と狙い：なぜ今、このソリューションが必要なのか

「G.RAD.E for AI-D」が開発された背景には、現代のシステム開発現場が抱える複数の深刻な課題があります。

まず、ITエンジニア不足は日本だけでなく世界的な問題となっています。新しいシステム開発の需要は高まる一方で、それを担う人材が足りず、多くの企業がビジネスチャンスを逃しています。さらに、市場の変化が激しいため、システム開発には開発サイクルの短期化が求められ、これが現場のエンジニアに大きな負担をかけています。

また、近年注目を集める生成AIが直接コードを生成する手法にも、いくつかの課題が見えてきました。例えば、AIが生成したコードが常に高品質であるとは限らず、時に「幻覚」と呼ばれる誤った情報を生成してしまうこともあります。これにより、複雑な要件に対応しきれなかったり、長期的な視点での品質や信頼性の担保が難しくなったりするケースが報告されています。AIが生成したコードを手作業で修正・検証する手間がかかり、結果的に期待したほどの効率化につながらないこともあります。

「G.RAD.E for AI-D」は、これらの課題を解決するために開発されました。システム開発の核となる部分には、従来から実績のあるローコード開発ツールGeneXusの「自動生成」能力をそのまま活用します。GeneXusは、開発者が「何をしたいか」を定義するだけで、その内容に基づいてシステムを自動的に生成してくれるツールであり、これにより高い品質と安定性が保証されます。

そして、これまで人の手がかかり、特定のスキルを持つエンジニアに作業が集中しがちだった「設計情報の作成」「開発ドキュメントの作成」「テスト仕様書の作成」といった工程に、生成AIの力を活用します。これにより、品質を担保しながら開発全体の効率を飛躍的に向上させ、エンジニアが本来集中すべきクリエイティブな業務に時間を割けるようになることを目指しているのです。

「G.RAD.E for AI-D」の主な特徴：生産性と品質を両立する3つの柱

「G.RAD.E for AI-D」には、システム開発の効率と品質を同時に高めるための、主に3つの重要な特徴があります。これらが組み合わさることで、従来の開発手法では難しかった、高速かつ高品質なシステム開発が実現します。

1. 品質と安定性：生成AIの活用とローコード開発ツールを組み合わせた独自のハイブリッドアプローチ

生成AIは非常に強力なツールですが、コードを直接生成する際には「品質のばらつき」や「意図しない誤り（幻覚）」が生じる懸念があります。特に、企業がビジネスで利用するシステムでは、高い品質と安定性が不可欠です。ここで「G.RAD.E for AI-D」が採用するのは、生成AIの利点と、ローコード開発ツールGeneXusの強みを組み合わせる独自のハイブリッドアプローチです。

GeneXusは、要件定義からデータベース設計、プログラムコード生成、UI（ユーザーインターフェース）構築まで、システム開発の多くの工程を自動化できる実績あるツールです。開発者は、GeneXusが理解できる形式でシステムの設計情報を入力するだけで、高品質なアプリケーションが自動的に生成されます。これにより、手作業によるコーディングミスや品質のばらつきが大幅に削減されます。

「G.RAD.E for AI-D」では、生成AIがGeneXusへ渡す「設計情報」の作成をサポートすることで、生成AIの「効率性」とGeneXusの「品質・安定性」を両立させています。つまり、生成AIは「何をどう作るか」という設計のアイデア出しや、そのための情報整理を担い、最終的なプログラムコードの生成とその品質保証はGeneXusが行うという役割分担です。この連携により、生成AIの弱点を補いながら、そのメリットを最大限に引き出すことが可能になります。

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、システムの成否を左右する非常に重要なフェーズです。しかし、これらの工程は専門知識が求められ、特定のベテランエンジニアにしかできない「属人化」が起こりやすいという課題がありました。

「G.RAD.E for AI-D」では、この設計フェーズに生成AIを導入することで、属人化の解消と効率化を図ります。具体的には、システムに求める機能や挙動といった「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、システム開発の深い知識がない人でも、上流工程での作業に貢献できるようになります。

例えば、「顧客管理システムに、顧客情報の登録・検索・更新・削除機能と、購入履歴の表示機能を追加したい」といった自然言語の情報を入力するだけで、AIがGeneXusが理解できるデータ構造や画面構成の設計案を自動で作り出す、といったことが可能になります。これにより、これまで何日もかかっていた設計作業が大幅に短縮され、開発プロジェクト全体のスピードアップに貢献します。

将来的には、人間が話すような「自然言語」から、直接「要件定義情報」そのものを作成する生成AIエージェントの提供も予定されています。これが実現すれば、さらに上流工程の効率が向上し、システム開発のハードルが一段と下が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、プログラムコードだけでなく、設計書や仕様書、テスト計画書といった「ドキュメント」の作成と管理は非常に重要です。しかし、開発終盤になると、これらのドキュメントを最新のシステム状況に合わせて更新する作業は大きな負担となりがちです。また、ドキュメントと実際のシステムとの間に「差分」が生じてしまい、後々の保守や改修の際に問題となることも少なくありません。

「G.RAD.E for AI-D」は、この長年の課題に対し、画期的な解決策を提供します。システムを構築する過程で、生成AIがそのシステムと「一貫性（差分が無い）」を保ったまま、必要な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。これにより、開発者は開発終盤の煩雑なドキュメント作成業務から解放されます。

システムに変更があった場合でも、ドキュメントも同時に自動更新されるため、常に最新かつ正確な情報が保たれます。これは、システムの品質検証やレビュー作業の効率を劇的に向上させるだけでなく、将来的なシステムの保守・運用におけるコスト削減にもつながります。ドキュメントとシステムが常に同期している状態は、開発チーム全体の信頼性と生産性を高める上で非常に大きなメリットと言えるでしょう。

従来の開発手法との比較：「G.RAD.E for AI-D」がもたらす変革

「G.RAD.E for AI-D」の導入が、従来のシステム開発にどのような変革をもたらすのかを理解するために、代表的な開発手法と比較してみましょう。

① スクラッチ開発（従来の手法）

• 開発速度: 遅い。全てのコードを手作業で書くため、非常に時間がかかります。特に大規模なシステムでは、開発期間が長期化しやすい傾向があります。

• 品質と安定性: エンジニアのスキルや経験に大きく依存します。優秀なエンジニアがいれば高い品質を実現できますが、そうでない場合は品質が不安定になるリスクもあります。

• 文書作成: 負担が非常に大きい。設計書や仕様書、テスト計画書などを全て手作業で作成・更新する必要があり、これが開発終盤の大きな重荷となります。

• 属人性の排除: 困難。特定のエンジニアが書いたコードや設計は、その人にしか分からない部分が多くなりがちで、後任者への引き継ぎや保守が難しくなります。

② 生成AIのみ（ChatGPTなど）

• 開発速度: 速い。AIがコードを瞬時に生成するため、短時間で多くのコードを準備できます。

• 品質と安定性: 不安定。AIが生成するコードには「嘘」（幻覚）が含まれることがあり、そのままでは動作しないケースやセキュリティ上の問題を含むケースもあります。複雑な要件への対応も難しい場合があります。

• 文書作成: 手間がかかる。AIが生成したコードとドキュメントとの整合性を取るのが難しく、手作業での調整が必要になることが多いです。

• 属人性の排除: 不明。AIへの指示文（プロンプト）の質や、それを書く人のスキルに依存するため、結果的に属人化を完全に排除できるかは不透明です。

③ G.RAD.E for AI-D（AI × GeneXus）

• 開発速度: 爆速。生成AIによる設計情報の作成と、GeneXusによる自動生成の組み合わせにより、これまでの手法の中で最速の開発速度を実現します。

• 品質と安定性: 確実。GeneXusエンジンが厳密なルールに基づいてプログラムを自動生成するため、動作が保証され、高い品質と安定性を担保します。生成AIの「幻覚」リスクを回避できる点が大きな強みです。

• 文書作成: 自動化。システム構築と完全に同期した設計書やテスト仕様書が自動で生成されます。これにより、ドキュメント作成の負担がゼロになり、常に最新の正確な情報が保たれます。

• 属人性の排除: 標準化。AIが生成した設計情報とGeneXusの自動生成により、誰でも理解しやすく、修正・保守が可能なシステムが構築されます。これにより、開発の属人性が大幅に排除され、チーム全体での開発・運用が可能になります。

この比較から、「G.RAD.E for AI-D」が、開発速度、品質、文書作成、属人化排除というシステム開発の主要な課題全てにおいて、既存の手法を上回る優位性を持っていることがお分かりいただけるでしょう。

「G.RAD.E for AI-D」システム全体像とプロセス：開発の流れを理解する

「G.RAD.E for AI-D」がどのようにシステム開発を効率化するのか、その全体像とプロセスを見ていきましょう。

1. 要件定義フェーズ

システム開発の最初のステップは、どんなシステムを作りたいのか、どんな機能が必要なのかを明確にする「要件定義」です。このフェーズでは、人間がシステムに求める機能や要望（要件定義情報）をAIが解析し、必要に応じてヒアリングをサポートします。将来的には、人間が話すような自然言語から、直接要件定義情報を作成する「要件定義エージェント」という生成AIが実装される予定です。これにより、要件定義の精度とスピードが飛躍的に向上することが期待されます。

2. 設計・開発フェーズ

要件定義で明確になった情報を元に、システムの具体的な「設計」を行い、実際にプログラムを「開発」するフェーズです。ここで「G.RAD.E for AI-D」の真価が発揮されます。

まず、生成AIが解析・整理した要件定義情報に基づいて、ローコード開発ツールGeneXusへ渡すための「設計データ」を高品質に自動生成します。この設計データは、GeneXusがシステムを自動生成するために必要な「指示書」のようなものです。GeneXusはこの設計データを読み込むことで、実際に動作するアプリケーションや、データを保存するデータベース（DB）を自動的に生成します。

さらに重要なのは、この開発プロセスの中で、構築されるシステムと完全に一致する「開発ドキュメント」や「テスト仕様書」「テストデータ」もAIが同時に自動出力することです。これにより、ドキュメントの作成漏れや、システムとの不整合を防ぎ、開発の後半でドキュメント作業に追われることがなくなります。

3. テストフェーズ

システムが設計通りに、そして期待通りに動作するかを確認するのが「テスト」フェーズです。前述の通り、「G.RAD.E for AI-D」では開発と同時にテスト仕様書やテストデータが自動生成されます。これにより、テストの準備にかかる時間を大幅に短縮し、効率的かつ網羅的なテスト実行が可能になります。また、外部のテスト自動化ツールとの連携も想定されており、テストプロセス全体の自動化と効率化をさらに推進することが期待されます。

このように、「G.RAD.E for AI-D」は、要件定義から開発、テストまでの一連のシステム開発プロセスをAIとGeneXusが連携してサポートすることで、開発全体をよりスムーズで効率的なものに変えていきます。

提供形態とリリーススケジュール：段階的な機能公開で進化し続ける

「G.RAD.E for AI-D」は、急速に進化するAI技術を迅速に製品に反映し、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、機能を一度に全て公開するのではなく、「機能ごとの順次リリース（段階的公開）」という方式を採用しています。

• フェーズ1（2026年2月頃）: まずは、設計情報作成機能と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る予定です。これにより、コアとなる効率化機能が先行して体験できるようになります。

• 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。この段階で、より多くのユーザーがこの革新的なソリューションを利用できるようになるでしょう。

• フェーズ3（2026年12月頃）: フル機能版の提供と、大規模企業向けのエンタープライズ機能の拡充が予定されています。これにより、あらゆる規模の企業が「G.RAD.E for AI-D」を活用できるようになることが期待されます。

なお、開発状況により、スケジュールや公開順序が変更となる可能性もあります。最新の情報は、公式サイトにて随時更新されるので、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：SIerの未来を語る

「G.RAD.E for AI-D」のリリースを記念して、オンラインセミナーが開催されます。このセミナーでは、生成AIがもたらすシステム開発の変革と、SIer（システムインテグレーター）がどのように進化していくべきかについて深く掘り下げられます。

• 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〜

• 日時：2026年2月12日（木）14:00～15:30

• 開催形式：Zoomによるオンライン開催

• 主な内容：生成AIの台頭がSIerに与える影響、そして「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し、SIerが「作る」作業から「創る」価値提供へとシフトするための戦略について解説されます。

• 参加費：無料

• 申し込み方法：https://weing-dx.com/gradeseminar20260212/よりお申込みください。

生成AI時代のシステム開発の未来に関心のある方、特にSIerの方々にとっては、見逃せない貴重な機会となるでしょう。

今後の展望：企業と社会のDXを加速する「G.RAD.E for AI-D」

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200社への導入を目標とし、各企業が抱える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。

このソリューションが普及することで、より多くの企業が迅速に高品質なシステムを導入できるようになり、日本全体のDX推進が加速することが期待されます。システム開発の効率化は、単にコスト削減だけでなく、新しいサービスの創出や既存ビジネスの競争力強化にも直結するため、「G.RAD.E for AI-D」は社会全体に大きなインパクトを与える可能性を秘めていると言えるでしょう。

まとめ：生成AIとローコードの融合が拓くシステム開発の未来

「G.RAD.E for AI-D」は、生成AIの進化とローコード開発の確実性を融合させることで、システム開発の現場が長年抱えてきた課題に対し、革新的な解決策を提示しています。

このソリューションの登場により、開発の生産性は最大50%向上し、同時にシステムの品質が担保されます。また、設計やドキュメント作成といった属人化しやすい工程が自動化され、エンジニアはより高度な創造的業務に集中できるようになります。これにより、ITエンジニア不足の解消や開発負荷の軽減、そして企業のDX推進が強力に後押しされるでしょう。

「作る」作業の多くをAIとGeneXusに任せ、「創る」価値に人間が集中する、そんな新しいシステム開発の未来が「G.RAD.E for AI-D」によって現実のものとなる日も近いかもしれません。今後の機能拡充や導入事例の増加に、引き続き注目が集まります。