新潟のスタートアップが生成AIを活用した新技術開発に挑戦！

生成AIを活用した新しいプロダクト開発の挑戦

新潟県新潟市に拠点を置くオーエムネットワーク株式会社は、AI経営ツール「R-Board」の開発において生成AI「Claude Code」を活用し、未経験の技術スタックによる開発に成功しました。本記事では、その詳細な取り組みの経緯や成果、直面した課題についてご紹介します。

1. 背景と目的

ビジネスのデジタルトランスフォーメーション(DX)を進める中で、企業は新たな技術の導入に挑戦しています。「R-Board」は、経営判断を支援するAIツールであり、開発の根底には、過去20年以上にわたって蓄積した業務理解と設計ノウハウが活かされています。現場と経営をつなげ、ユーザーが「次の一手」を考えられるような機能を提供することを目指しています。

2. 開発手法と技術スタック

今回の開発に採用された技術スタックは以下の通りです。

- フロントエンド：React
- バックエンド：Python（FastAPI）

この技術スタックは、オーエムネットワークにとって初めての経験で、社内リソースも用意されていない中でのゼロからの開発が求められました。フレームワーク構築に長い時間がかかるところを、生成AIを駆使することで短期間で完成させることができました。

3. 成果とスピードの革新

生成AIの導入によって、開発のスピードが劇的に向上しました。従来、数週間から数ヶ月かかっていた基盤の構築が、数日で終わったのです。プロトタイプの実装も、アイデアからわずか数時間で実現可能となり、試行錯誤のサイクルを迅速に回すことができる環境が整いました。このアプローチは、まず試すことを重視するアジャイルな開発を実現するための重要な鍵となりました。

4. 課題と新しい壁

一方で、生成AIを活用したことで新たな課題も浮き彫りになりました。それは、生成されたコードが迅速に作成される一方で、その理解が追いつかないという問題です。具体的には、生成AIが産み出したコードの細かな処理を開発者が把握することが難しく、チーム内での指示や連携に困難をもたらしました。特に、プログラムの流れを理解できないがために、チームがスムーズに機能しないといった壁を感じるケースが増えました。

5. DX推進への示唆

今回の開発を通じて得られた重要な気づきは、理解がないままの速度は役に立たないということです。BIツールの導入も同様に、ツールの性能が高くても、それを使いこなせるリテラシーがなければ意味がありません。DX推進に取り組む企業にとっては、スピードや効率化だけでなく、「現場が理解し活用できるようにする設計」が必須です。

6. まとめ

生成AI「Claude Code」を活用した「R-Board」の開発は、新潟の技術革新を象徴する試みです。新たな速さを得る一方、理解を深めることの重要性も明らかにされました。これからもオーエムネットワークは、コンセプトに基づいた高品質なサービスを提供すべく邁進していきます。DXを進める皆様には、この知見を今後の施策に役立てていただけることを願っています。