こんにちは！AIサービス開発室の鈴木生雄です。ポッドキャストを更新しました。
注目ニュース
NTTデータグループ、生成AIをシステム開発に積極的導入の方針
NTTデータグループが2026年度中にITシステム開発をほぼ生成AIが担う技術を導入すると、日本経済新聞が報道しました。
これまでシステム開発におけるAI活用といえば、プログラマーがコードを書くのをAIが横から手助けする「ナビゲーター」のような関係が主流でした。しかし、今回NTTデータが目指すのは、AIが「ドライバー」となり、人間はその監督に回るという完全な主従逆転です。
私もコーディングに関してはこうした動向があることは承知していました。しかし同記事には、全工程を通じてAIを活用し人間の技術者は工程全体の補佐役に特化するというふうに書かれていました。全工程を通じたAIをドライバーとする活用について、私にはイメージが湧きませんでした。多少なりともAIを触ってきている経験から、要件定義（何を作るか）やアーキテクチャ設計（どう作るか）の根幹部分は人間が主体的に行わないと使えるシステムにはならないと思ったのです。
多少なりともAIを使った経験からして、AIは指示したとおりにとりあえず動くものを作ってはくれるという手ごたえはあるのですが、そもそもそれが必要なものかは考えてくれないし、ビジネス上備えておくべき拡張性や保守性、パフォーマンスを考慮した実装をプロアクティブにはしてくれません。それでは、拡張性や保守性、パフォーマンスに関する要件をあらかじめ網羅的にAIにインプットできるかというと、自然言語によるプロンプトの表現力だけではあまりにも心許ないと思います。
私は、この文脈の共有を補完するための開発手法がSDD（Spec Driven Development）というふうに理解しています。アドホックなプロンプトではなく、事前に体系的な文書をAIと協働で作成するという発想はよいと感じていますが、これがどの程度有効なものかわからないので、今後、当社の技術者に検証を任せたいと考えています。ただ直感的には、体系的な文書に加えて、開発フレームワークやリファレンス実装を渡してやることによってはじめて、AIが実用に耐えうる安定したコードを生成するようになるような気がしています。
AIエージェントのシステム開発への活用にあたっては、他にも、人月ビジネスとの利益相反、理解負債（注意してレビューしても認知から落ちる問題）、人材育成のジレンマ、という解決すべき問題があります。しかし、システム開発への生成AIの活用がトレンドになっている以上、これを追いかけないわけにはいかないというふうに思います。
対象エピソード：
- Ep.833 さらば“人月”商売、NTTデータが描く2026年の革命──「AIネーティブ開発」の全貌（2026年1月8日配信）
ラインナップ
- Ep.833 さらば“人月”商売、NTTデータが描く2026年の革命──「AIネーティブ開発」の全貌（2026年1月8日配信）
- Ep.832 GoogleとSamsung、AI覇権への共闘──遅れるAppleを尻目に築く「Androidの鉄壁」（2026年1月8日配信）
- Ep.831 NVIDIAの製造業革命、その現在地──「物理世界」への進出はなぜ遅れているのか（2026年1月8日配信）
- Ep.830 AIブームの正体は“エネルギー争奪戦”──シリコンバレーが電力会社に変わる日（2026年1月8日配信）
- Ep.829 2026年は「史上最も高いスマホ」の年に？──TSMCとサムスンの2nm戦争、その代償とは（2026年1月8日配信）
- Ep.828 Metaの“詐欺隠し”内部文書が露呈──信頼崩壊で加速する「テック企業責任論」（2026年1月8日配信）
- Ep.827 中国AI半導体「ビレン」が香港上場──米制裁下で挑む1.7兆円の“国産化”勝負（2026年1月8日配信）
- Ep.826 覇権交代、BYDがテスラを超えた日──「走るスマホ」とデカップリングの行方（2026年1月8日配信）
- Ep.825 OpenAI、音声AIの研究体制を強化──「iPhoneの父」との新デバイス開発が加速か（2026年1月8日配信）
- Ep.824 Alibaba Cloud、画像生成の決定版「Qwen-Image-2512」を公開──オープンソースで挑む“脱・AI臭さ”の壁（2026年1月8日配信）