生成AIでシステム開発の工数20%短縮へ！ソニー銀行、日立など国内最新事例5選から学ぶ成功の鍵

2025.10.10
読了時間目安 7分

「AIがシステム開発を変える」——この言葉は、もはや未来の予測ではなく、現在の事実となりつつあります。開発者の不足、プロジェクトの複雑化、そしてレガシーシステムという根深い課題。これらの解決策として、生成AIの活用が急速に進んでいるのです。
しかし、「具体的にどのように活用されているのか」「成功している企業は何が違うのか」といった疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
この記事では、ソニー銀行、日立、CACといった国内企業の最新プレスリリースを基に、AIを活用したシステム開発の最前線を徹底解説します。単なる事例紹介に留まらず、各社の取り組みから見えてくる「成功の鍵」を紐解き、あなたのビジネスに活かすヒントを提供します。

AIはなぜ今、システム開発の「必須科目」となったのか？
【厳選5例】国内企業の最新AI活用事例
まとめ：AI時代を勝ち抜くシステム開発の条件とは
参考・出典

AIはなぜ今、システム開発の「必須科目」となったのか？

生成AIがシステム開発の現場で急速に普及している背景には、大きく3つの理由があります。

生産性の飛躍的向上：仕様書の自動生成、コーディング支援、テストの自動化など、AIは開発プロセスのあらゆる段階で開発者をサポートし、時間とコストを大幅に削減します。
品質の向上と標準化：AIは膨大なデータを基に最適なコードを提案したり、潜在的なバグを検出したりすることで、人為的ミスを減らし、成果物の品質を底上げします。
レガシーシステム問題への光明：更新が困難だった古い言語（COBOLなど）で書かれたシステムの解析や、新システムへの移行（モダナイゼーション）において、AIの活用が新たな突破口として期待されています。

こうした背景の中、先進企業は単なる「ツール」としてAIを導入するのではなく、開発プロセス全体を再構築する「エコシステム」としてAIを組み込み始めています。

【厳選5例】国内企業の最新AI活用事例

それでは、具体的な企業の取り組みを見ていきましょう。各社がどのような課題に対し、どうAIを活用しているのか、その戦略に注目です。

1. 金融システムの未来を拓く：ソニー銀行と富士通の挑戦

ソニー銀行は、富士通と共同で、生成AIを全面的に活用した次世代の勘定系システム開発に乗り出しました。このプロジェクトの核心は、「AIドリブンな開発エコシステム」の構築です。

目的：開発期間の20%短縮と品質向上
特徴：富士通独自の「ナレッジグラフ拡張RAG」技術を活用し、設計情報や過去の知見をAIに学習させることで、精度の高い回答を生成。これにより、仕様検討からテストまで、開発の全工程でAIが開発者を支援します。
ポイント：これは、金融という極めて高い信頼性が求められる領域で、AIを中核に据えた開発がいかに可能かを示す先進的なモデルケースです。

2. Agentic AIの推進：HMAX事業のグローバル展開加速

日立は、生成AIの進化の先にある「Agentic AI（エージェントAI）」の開発と展開を加速しています。これは、複雑なタスクを実行するために複数のツールを自律的に連携させるAIです。

目的：Agentic AIとPhysical AIを通じてHMAX（日立のAI対応ソリューション群）の展開を加速し、顧客や社会の課題を解決します。
特徴：Agentic AIは、エンジニアリング層や現場の層において、リスク分析やシステムインテグレーターの効率向上などに活用されています。日立はドイツのデータ・AIサービス企業であるsynvertを買収し、そのデータ・コンサルティング能力をGlobalLogic（日立の子会社）のデジタルエンジニアリング能力と統合。これによりAgentic AIの開発を加速し、交通、エネルギー、鉄道分野における労働力不足や知識継承といった緊急の社会課題への対応を強化します。
ポイント：日立は、生成AIからAgentic AI、そしてロボティクスやIoTを通じて物理世界と相互作用し制御するPhysical AIへと進化を牽引します。また、データバリューチェーン全体を強化し、自律的な意思決定を支えるミッションクリティカルなデータ基盤を提供します。

3. Physical AI開発の基盤確立：グローバルAIファクトリーの設立

日立は、Physical AIソリューションの開発と展開を加速するため、NVIDIA AI Factoryリファレンスアーキテクチャに基づいたグローバルな「Hitachi AI Factory」を設立することを発表しました。

目的：日立の中核事業部門全体で、Physical AIソリューションの開発と展開を加速する集中型インフラを構築します。
特徴：AI Factoryは、NVIDIA HGX B200システムやNVIDIA Blackwell GPUなどの強力なコンピューティングリソースによって支えられています。このインフラにより、カメラやセンサーを通じて物理環境から情報を取得・解釈し、アクションを実行する高度なPhysical AIモデルの迅速な開発と展開が可能になります。AI Factoryは、米国、EMEA、日本に戦略的に分散配置され、日立のグローバルチームが低遅延でリソースにアクセスし、「One Hitachi」としてシームレスに連携できるようにします。
ポイント：このイニシアチブは、日立のオペレーティングモデルであるLumada 3.0ビジョンを達成するための基本的なステップです。日立は、IT、OT（オペレーショナルテクノロジー）、およびハードウェアの専門知識を統合する独自の能力を活用し、産業用AI市場をリードすることを目指します。

4. 開発効率化への挑戦：横浜銀行とTrust

地域金融機関の横浜銀行は、金融DXを推進するTrust株式会社と協業し、生成AIを活用したシステム開発・運用保守の効率化に向けた実証実験を開始しました。

目的：生成AIソリューション「Trust TLanP®」を活用し、システム開発プロセスにおける効率化の効果と適用範囲を検証することです。横浜銀行は、中期経営計画の一環として生産性向上を目指しており、本取り組みを通じてIT戦略の高度化とシステム開発の効率化を加速させます。
特徴：実証実験では、Trustの金融ITノウハウと生成AIを融合した独自技術「Trust TLanP®」を活用します。まず内製開発プログラムの設計書作成業務に適用し、効率化を検証。今後は外部委託システムへの適用も検討し、開発コスト削減、期間短縮、プロセスの抜本的改善を目指します。
ポイント：この取り組みは、地域金融機関としては初の試みです。横浜銀行はTrustとの連携を通じ、生成AIやAIエージェントをシステムの超上流・上流工程に積極的に活用し、サービスの向上と地域社会の持続的な発展に貢献していきます。

5. 開発の在り方を変える協業：CACとJitera

システムインテグレーター（SIer）であるCACは、開発自動化プラットフォームを提供するJiteraと協業し、新たな開発モデルを推進しています。

目的：生成AIを活用してシステム開発を革新する「AI×SI Transformation」の推進。
特徴：Jiteraのプラットフォームがソースコードの自動生成などを担い、CACは要件定義やプロジェクト管理といった上流工程に注力。これにより、開発の高速化と品質向上を両立させます。
ポイント：AIの登場により、SIerのビジネスモデル自体が変化しつつあることを象徴する事例です。AIと人間の協業による、新しい価値創出の形と言えるでしょう。

まとめ：AI時代を勝ち抜くシステム開発の条件とは

今回ご紹介した5つの事例から、AIを活用したシステム開発を成功に導くための共通項が見えてきます。

明確な目的意識：「生産性向上」「レガシー脱却」「品質向上」など、何のためにAIを導入するのかを明確にすることが第一歩です。
質の高いデータ活用：AIの性能は学習データに大きく依存します。ソニー銀行の「ナレッジグラフ拡張RAG」のように、社内の知見やデータをいかにAIに与えるかが鍵となります。
人間との協業：AIはあくまで「副操縦士」です。要件定義や最終的な意思決定など、人間にしかできない領域を見極め、最適な協業体制を築くことが重要です。

AIによるシステム開発は、もはや避けては通れない大きな潮流です。この変化を脅威と捉えるか、チャンスと捉えるか。今回ご紹介した先進企業の事例を参考に、ぜひ自社におけるAI活用の第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。

参考・出典

本記事は、以下の資料を基に作成しました。

ソニー銀行（https://sonybank.jp/）：ソニー銀行と富士通、AIドリブンなシステム設計開発を目指し、勘定系システムの機能開発に生成AIを適用開始 (2025年10月06日)（アクセス日：2025年10月07日）
https://sonybank.jp/corporate/disclosure/press/2025/1006-01.html
日立グローバル（https://www.hitachi.com/en/）：Hitachi Announces NVIDIA AI Factory to Accelerate Physical AI Innovation (2025年09月25日)（アクセス日：2025年10月07日）
https://www.hitachi.com/New/cnews/month/2025/09/250926b.pdf?utm_source=chatgpt.com
日立グローバル（https://www.hitachi.com/en/）：日立は、ドイツのデータおよびAIサービス企業であるSynvertの買収に合意し、Agentic AIとPhysical AIの開発を加速し、HMAX事業のグローバル展開を推進します。 (2025年09月24日)（アクセス日：2025年10月07日）
https://www.hitachi.com/New/cnews/month/2025/09/250924.html?utm_source=chatgpt.com
Trust株式会社：横浜銀行とTrust、生成AIでシステム開発を効率化する実証実験を開始 (2025年09月29日)（アクセス日：2025年10月07日）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000131321.html?utm_source=chatgpt.com
株式会社シーエーシー：CAC、生成AIでシステム開発を革新する「AI×SI Transformation」の推進に向け、Jiteraとパートナーシップ契約を締結 (2025年09月01日)（アクセス日：2025年10月07日）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000120.000024483.html