投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」に、対話だけでWebアプリやツールを作成できる機能が実装され、開発のハードルが劇的に低下しています。本稿では、この「誰もが開発者になれる時代」において、SIerへの依存度が高い日本企業がどのように内製化やプロトタイピングを取り入れ、同時にシャドーITなどのリスクを管理すべきか、実務的な観点から解説します。
「対話」が「動くソフトウェア」になる転換点
GoogleのGeminiに実装された、自然言語の指示だけでWebアプリケーションやミニツールを生成・実行できる機能（Gemsおよび関連するレンダリング技術）が注目を集めています。これまでもコードを生成するAIは存在しましたが、ユーザーが環境構築を意識することなく、ブラウザ上で即座に「動くアプリ」として利用できる体験は、生成AIの活用フェーズが「テキスト処理」から「機能の実装」へと移行したことを象徴しています。
元記事ではこれを「反重力装置を作るより簡単」と表現していますが、ビジネスの文脈で捉え直せば、これは「アイデアを形にするコストが限りなくゼロに近づいた」ことを意味します。エンジニアでなくとも、業務フローに必要な計算ツールや可視化ダッシュボードを、その場で作成できる時代の到来です。
日本企業における「プロトタイピング」の重要性
日本のソフトウェア開発、特にエンタープライズ領域では、依然として要件定義から実装までを外部ベンダーやSIerに委託するウォーターフォール型のプロセスが主流です。しかし、このプロセスは「要件が固まっている」ことが前提であり、変化の激しい現代のビジネス環境では、仕様を固める間にニーズが陳腐化するリスクを孕んでいます。
Geminiのようなツールを用いたアプリ生成は、この課題に対する強力な解決策となります。企画担当者やPM（プロダクトマネージャー）が、エンジニアに依頼する前に自らプロトタイプ（試作品）を作成し、動作検証を行うことが可能になるからです。「こんな画面で、こんな動き」という曖昧なイメージを、実際に動くコードとして可視化することで、エンジニアとのコミュニケーションギャップを埋め、開発の手戻りを大幅に削減できます。これは、IT人材不足が叫ばれる日本において、希少なエンジニアリソースを「コア機能の実装」に集中させるための有効な手段となります。
「野良アプリ」と「コード品質」のリスク管理
一方で、プログラミングの民主化は、かつてExcelマクロ（VBA）で経験したような「シャドーIT（野良アプリ）」の問題を再燃させるリスクがあります。現場部門が独自に作成したAI生成アプリが、部門の重要業務を担うようになり、作成者の異動と共にブラックボックス化する事態は避けなければなりません。
また、生成AIが書くコードは必ずしもセキュアで最適化されたものではありません。脆弱性が含まれていたり、ライセンスに抵触するコードが混入したりする可能性もゼロではありません。したがって、企業として導入する際は、「プロトタイピングや使い捨ての業務ツールとしての利用」と「本番環境へのデプロイ」を明確に区別するルール作りが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの機能進化を踏まえ、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントは以下の3点です。
1. 「仕様書」から「動くモック」への文化変革
外部ベンダーや社内開発チームへの依頼において、長大なドキュメントを書く代わりに、AIで作成したプロトタイプを共通言語にすることを推奨します。これにより、意思決定のスピードと品質が向上します。
2. エンドユーザー開発（EUC）のガバナンス再構築
現場主導のDXを推進しつつ、作成されたツールの管理台帳を作る、あるいは機密データを扱う際のAPI利用制限を設けるなど、AI生成アプリを前提としたガバナンスガイドラインを策定する必要があります。
3. エンジニアの役割の再定義
コーディングの一部がAIに代替される中で、エンジニアの価値は「コードを書くこと」から「AIが書いたコードのアーキテクチャ設計、セキュリティレビュー、システム統合」へとシフトします。組織内の評価制度や採用基準も、この変化に合わせて見直す時期に来ています。