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[IT Leaders Tech Strategy LIVE 事業成長のカギは[情シスの開発力] 生成AI時代のシステム開発]

2025年5月20日(火)

エンジニアの“あらゆる”業務効率化が至上命題に

　エンジニアはとかく多忙だ。開発エンジニアの1日のスケジュールを見ると、本業のコーディングやテスト以外に、メールなどによる各種連絡、会議、技術調査などの多種多様な業務が「みっちり」と詰め込まれている。状況は、インフラ担当であれセキュリティ担当であれ、そう変わりはない。

　その中でのDXによる開発需要の高まりを受け、エンジニアはより多くの作業をこなすことが求められるようになっている。グーグル・クラウド・ジャパン ソリューションズ アーキテクトの長谷部光治氏は、「この要求に応えるには、1日の中のあらゆる業務の効率化が鍵を握ります。これが可能になって初めて、新たな開発のための時間確保が可能となります」と語る（写真1）。

　そのためのツールとして今、注目を集めているのが、幅広い用途で活用が見込める生成AIだ。エンジニアの担当業務は冒頭に述べた通り、エンジニアにとっての「本業」と、それ以外の「共通業務」に大別され、グーグルでは同社の多様なツールへの生成AI「Gemini」による新機能の実装を通じ、両者の効率化を加速させている。

　長谷部氏はまず、共通業務の支援に向けた、クラウド型グループウェア「Google Workspace」で用意する各種の生成AI機能について解説した（図1）。

Google WorkspaceアプリをGeminiでより便利に

　会議後の議事録作成やメールの返信など、共通業務には煩雑なものが多い。この問題を解消すべくグーグルが用意したGeminiによる新機能が、オンライン会議ツール「Meet」の「議事録作成機能」と、メーラーである「Gmail」の「返信文面のドラフト作成機能」だ。前者の利用により、記憶頼りゆえの内容の誤りが回避でき、後者では、伝えたい内容のプロンプトによる指示を通じ、適切なニュアンスの文面を手間なく用意できる。

　また、「ドキュメント」では、「文書要約機能」や、メーラーと同様のプロンプトの指示によるテンプレートやドラフトの作成も実現している。「スプレッドシート」では、格納したデータから引き出せる洞察や、分析に効果的なカテゴライズ手法などについてGeminiからから提案を受けることが可能だ。

「Gemini Advanced」が複雑なプロジェクトを多角的に支援

　Gemini Advancedは組織内のあらゆる役職の利用を想定した、Geminiの最新機能に優先アクセスが可能な生成AIだ。グーグルでは現在、Gemini Advancedに多様な機能を追加中だが、特徴的な機能として長谷部氏が紹介したのがレポート作成機能の「Deep Research」だ。

　「人がレポートを作成する際には、さまざまなサイトを検索し情報を収集したうえで文面に内容を落とし込みます。Deep Researchはこの一連の作業を丸ごと代行します」（長谷部氏）

　Geminiは大量データを読み込めることも強みだ。この点を生かし、例えば開発チームで利用するソースコードのリポジトリをまとめてアップロードして共有したうえで、必要に応じてそこから洞察を引き出すといった使い方ができるのだという。

　AIを搭載したリサーチアシスタントの「NotebookLM Plus」も同様の使い方が可能だという。自身の膨大なデータをNotebookLM Plusに貯め込んでおくことで、各種の質問により、サマリーやタイムライン、概要説明といった回答を得ることができる。

一連のエンジニアリング業務もGeminiで包括支援

　一方で、グーグルはエンジニアの本業向け生成AI機能の拡充にも余念がない。近年になり、生成AIによるコードの自動生成が開発効率化で注目を集めるが、そこでグーグルのアプローチの一番の特徴は、「Gemini for Google Cloud」の広範なポートフォリオによる、エンジニアリング業務全体の支援を指向している点だ（図2）。中でも、柱となるのが「Gemini Code Assist」である。

開発ライフサイクルを加速させる「Gemini Code Assist」

　Gemini Code Assistは、多様なIDEや開発環境に対応したコード作成の支援機能だ。「設計から運用までの開発ライフサイクル全体を支援します」と長谷部氏は力を込める（図3）。

　IDE内でのコード記述を受けてのリアルタイムなコード補完／生成、自動修正の提案はもちろん、生成されたコードが他社のライセンスに該当する場合には、その通知や帰属情報の提案も受け取れ、開発効率化のみならず、ライセンス条項の遵守にも役立つ。チャットによるコードの説明機能も当然用意され、各クラスの処理など、コードの内容のより効率的な把握が可能だ。

　テストの実施でも大いに活用を見込める。テスト計画の生成時に問題となりがちなのが、ソースコードにテストコードがないケースだ。「その場合、エッジケースを適切に網羅する必要があり、作業はかなり大変です。それをGemini Code Assistは代行したうえでテスト計画も提案します」（長谷部氏）。作成されたテスト計画を基に自然文でテストコードの生成も依頼できる。

　コード編集のために用意されているのが、自然文の指示によりIDEから生成AIを用いてコードを編集する「Code Transformation」だ。例えば、コメントのないコードへのコメント付与などの指示が可能だ。

　生成AIにより提案されるコードは、世の中にソースコードの学習に基づくベースモデルで生成されたものであり、自社のコード規約から外れていることが一般的だ。対して、自社のソースコードに基づきコードを生成させる機能が「Code Customization」である。

　「ユーザー企業ではベースモデルのコードよりもCode Customizationのコードのほうが約70%も高い採択率を示しています。コードがGeminiのトレーニングに使用されることはなく、安心して利用いただけます」（長谷部氏）

エンジニアリングを支援する充実したツールと機能

　長谷部氏によると、Gemini Code Assistの利用は急拡大を続けているという。その1社である損害保険ジャパンではテストコード作成時間の半減を実現しており、住友ゴムではプロンプトによる開発が本格的に立ち上がりつつあるという。

　これら以外にも、グーグルでは、環境構築やトラブルシューティング、セキュリティログの検索、データからの洞察獲得、DB開発と管理の強化などを目的とする生成AIを用いたエンジニアリング支援機能を現在進行形で開発中だ。加えて、アプリ開発全体を支援するスイート製品「Gemini in Firebase」やローコード開発ツール「Gemini in AppSheet」などでも、AIによる開発支援を加速させる計画だ。

　「Google WorkspaceとGemini for Google Cloudにより、エンジニアのあらゆる業務の効率化が可能です。それらで用意した、AI機能によりぜひとも開発を加速させ、その成果をより大きなものにしていただければ幸いです」（長谷部氏）

　生成AIによるアプリ開発は、いよいよ本格普及期に差し掛かりつつある。

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