コード生成AIとは、自然言語による指示や既存コードの文脈をもとに、AIがプログラムコードの生成・補完・修正・レビューを自動で行う技術です。2026年に入り、GitHub CopilotやCursor、Claude Codeのような「リポジトリ全体を理解して自律的に開発を進めるエージェント型」ツールが急速に普及し、非エンジニアでも自然言語だけでアプリケーションを作れる時代になりました。

一方で、DX推進によるシステム開発需要の高まりとエンジニア不足は依然として深刻な経営課題です。コード生成AIをどう選び、どう活用すれば開発の生産性を高められるのか。

本記事では、コード生成AIの基本から2026年最新のおすすめツール13選、活用事例、導入時の注意点までを網羅的に解説します。

この記事でわかること

• コード生成AIの仕組みと主な機能
• 導入するメリット・デメリット
• 2026年最新のおすすめツール13選（比較表つき）
• 業界別・目的別の活用事例5選
• 失敗しないツールの選び方と導入時の注意点

自社にどんな活用が可能か具体的にイメージしたい方は、100社の生成AI導入事例をまとめた資料もあわせてご活用ください。

コード生成AIとは

コード生成AIとは、自然言語処理技術とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせ、人が入力した要件やプロンプトに基づいてプログラムコードを自動生成する人工知能です。従来は熟練エンジニアの手作業に依存していたコーディング業務の一部を、AIが代替・支援できるようになりました。

コード生成AIの主な機能

利用するツールによって機能の幅は異なりますが、代表的な機能は次の4つです。

• コード生成：自然言語の指示から新規コードを出力
• コード補完：入力中のコードの続きをリアルタイムで提案
• バグの検出と修正案の提示：構文エラーや脆弱性を検知し修正案を提示
• リファクタリング支援：無駄や重複を分析し、整理されたコード案を提示

2026年時点では、これらに加えて「リポジトリ全体を読み込んで複数ファイルにまたがる修正を自律的に行う」「ブラウザやターミナルを操作してテストまで実行する」といったエージェント型の機能を備えるツールが主流になりつつあります。

コード生成AIの仕組み

コード生成AIは、主に以下の2つの技術を組み合わせて動作します。

• 自然言語処理技術：ユーザーが入力したプロンプト（指示文）の意図を理解する
• LLM（大規模言語モデル）：大量のコードデータを学習し、文脈に応じた適切なコードを生成する

LLMの仕組みについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事もあわせてご覧ください。

⇒ LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや活用事例、今後の展望を徹底解説

コード生成AI活用のメリット

コード生成AIを導入することで、開発現場には次のようなメリットが期待できます。

開発における生産性の向上

定型的なコード入力や繰り返し作業をAIに任せることで、エンジニアは単純作業の比率を減らし、設計やアイデア出しといったクリエイティブな業務に時間を割けるようになります。API仕様書やユーザーマニュアルの下書き生成に対応するツールもあり、ドキュメント整備の負担軽減にも役立ちます。

開発品質の向上

コード生成AIは、事前に大量の最適なコードパターンを学習しています。そのデータを踏まえてアウトプットするため、効率的でメンテナンスしやすいコードの生成が期待できます。

開発のスピードアップ

大量のコードを手入力する必要がなくなるため、開発全体のスピードが向上します。結果として、顧客の要望に応じたスピーディーな納品を実現しやすくなります。

ヒューマンエラーの防止

構文エラーやタイプミスといった典型的なミスをAIが自動で検知・修正してくれるため、ヒューマンエラーの防止に役立ちます。あわせてセキュリティ上の脆弱性を検出する機能を備えるツールも増えています。

コストの削減

業務効率化と開発スピードの向上は、人件費の抑制、つまりコスト削減に直結します。エンジニア不足によって人件費が高騰する中、開発単価を抑えられれば競合との差別化にもつながります。

人材の育成・開発担当者の拡大

生成されたコードにコメントや解説が付くツールを使えば、利用者は最適なコーディングプラクティスを学びながら実務を進められます。結果として、エンジニアの育成やエンジニア不足の解消にも寄与します。

コード生成AI活用のデメリット・リスク

メリットが多い一方で、コード生成AIには次のようなデメリット・リスクも存在します。

品質の信頼性にばらつきがある

AIが生成するコードの品質は、学習データとプロンプトの質に比例します。とくに複雑なロジックを要する処理では、不適切なコードが生成されるケースがあるため、人によるレビューが欠かせません。

性能に限界がある

学習していない最新技術やトレンドには対応できません。複雑な問題や微妙なニュアンス、特定の業務要件に沿った対応が難しい場合もあります。

AI依存によるスキル低下のリスク

とくに経験の浅いエンジニアがAIに頼りすぎると、自分で調べたり考えたりする機会が減り、プログラミングスキルの向上が妨げられる可能性があります。

セキュリティリスクの高まり

生成されたコードに、脆弱性やサイバー攻撃対策が不十分な箇所が含まれる可能性があります。業界のセキュリティ基準を必ずしも満たすとは限らないため、
生成後のセキュリティレビューが重要です。 

【2026年最新】おすすめのコード生成AI13選

2026年のコード生成AI市場は、「IDE統合・補完型」と「リポジトリ全体を理解して自律的にタスクを進めるエージェント型」に大きく二分されつつあります。
代表的な13ツールを比較表と合わせて紹介します。

GitHub Copilot

GitHubとMicrosoftが共同開発するコーディングアシスタントAIです。リアルタイムのコード補完・提案に加え、GitHub上のIssue（課題）を読み取ってリポジトリ全体の修正を提案する「Copilot Workspace」が一般化し、単なる行単位の補完を超えた開発支援が可能になりました。多彩なプログラミング言語に対応している点も魅力です。

Cursor

Visual Studio Code（VS Code）をベースに、AI機能を統合して開発されたAIネイティブコードエディタです。Cursor自体が特定のAIモデルを保有するのではなく、外部の主要モデルと連携できる環境を提供している点が特徴で、コードベース全体の文脈を踏まえた提案精度の高さに定評があります。

Claude Code

Anthropicが提供する、ターミナルから操作するエージェント型のコーディングツールです。リポジトリ全体を読み込んで意図を理解し、複数ファイルにまたがる修正や自律的なタスク遂行を得意とします。日本語での指示にも対応しており、非エンジニアの業務自動化用途でも活用が広がっています。

ChatGPT／Codex

OpenAIが開発した生成AIです。コード生成に特化した「Codex」機能・CLIツールが強化され、複雑なタスクの計画立案から実装まで対応できるようになりました。コード以外にも文章生成や要約など多彩な用途で利用できる汎用性の高さも引き続き強みです。

SMSデータテックでは、ChatGPTの使い方や効果的なプロンプト作成方法、活用時の注意点を解説する講座を開催しています。ChatGPTを業務で使いこなしたい方はぜひご参加ください。

Gemini Code Assist

Googleが提供するコード生成AIで、Google CloudやWorkspaceとの連携に強みを持ちます。大規模なコードベースの解析にも対応し、企業のクラウド環境での開発支援に適しています。

Amazon Q Developer

AWSが提供するコード生成AI（旧Amazon CodeWhisperer）です。機械学習を活用した汎用コードジェネレーターで、エンジニアが入力したコメントや既存コードに基づき適切な提案を行います。生成コードは自動でセキュリティスキャンにかけられ、脆弱性チェックが行われる点も安心材料です。

Windsurf

開発者の生産性向上を目的に開発されたAIネイティブエディタです（旧Codeium）。コードの自動補完・提案に加え、エージェントによる自動修正機能を搭載し、数多くのプログラミング言語に対応しています。

Devin

Cognition社が開発する、自律型のAIソフトウェアエンジニアです。タスクの計画立案からコーディング、テストの実行までを自律的に行う点が特徴で、大規模なプロジェクトにおける開発工数の削減が期待されています。

Replit Agent

ブラウザ上で動作するノーコード型の開発AIです。チャットで要望を伝えるだけで、アプリの設計・実装・デプロイまでを一気通貫でサポートし、非エンジニアでも簡単にアプリを公開できます。

Bolt.new

StackBlitz社が開発した、チャット形式でWebアプリケーションを開発できるAIツールです。要望を伝えるだけでAIが適切なコードを生成し、作成したアプリの公開まで対応しています。

v0

Vercelが提供する、フロントエンド開発に特化したコード生成AIです。デザインイメージやプロンプトからUIのHTML・CSSコードを生成でき、デザインからコーディングまでの工程を効率化します。

JITERA

Webアプリケーションのコードを自動生成する国産のAIツールです。プログラミングやテストなど、本来エンジニアが担う作業を自動化します。数十件のプロジェクトに対する実証実験では、平均60〜70％、最大90％の開発自動化に成功した実績があります。

Tabnine

初心者から経験豊富な開発者まで幅広い層が利用できるコード補完ツールです。多彩なプログラミング言語・フレームワークに対応し、AIが文脈を理解したうえで次に入力するコードを予測・提案します。オンプレミス環境での利用に対応しており、社内コードを外部に出したくない企業にも適しています。

コード生成AIの活用事例5選

コード生成AIはさまざまな開発シーンで活用されています。代表的な5つの事例を紹介します。

Webサイトの開発

フロントエンド・バックエンドの開発を効率化できます。プロンプトで指示するだけで問い合わせフォームのコードを生成したり、デザインイメージからHTML・CSSコードを自動生成したりすることも可能です。

モバイルアプリの開発

画面レイアウトやボタン配置、API連携に関するコード生成に活用できます。ユーザーの利用状況や好みを分析し、最適なUIデザインを提案してくれるツールもあります。

ゲームの開発

キャラクター、ストーリー、セリフ、シナリオ、アイテム、マップ、オブジェクトといった要素のコード生成にAIを活用できます。定型的なコード生成作業を自動化することで、開発者はクリエイティブな業務に集中できます。

API連携の実行

多くのWebサービスが公開するAPIとの連携コード（HTTPリクエストの送信やレスポンスデータの受信処理など）を生成できるため、独自アプリケーションの開発をスピードアップできます。

データ分析・機械学習

データの読み込み、前処理、可視化、モデリングといった一連の処理をコード生成AIがサポートします。専門知識がなくてもデータ分析や簡単なAI開発を始められる点が魅力です。

コード生成AI活用における注意点

コード生成AIに限らず、生成AIが作り出したアウトプットは他者の著作権を侵害するリスクをはらんでいます。生成AIが出力するデータは事前の学習データをもとに作られるため、学習データの内容によっては他者の権利を侵害する可能性があります。コード生成AIを業務で活用する際は、利用規約を確認し、著作権や商用利用に関する取り扱いを必ず事前に確認しましょう。

失敗しないコード生成AIの選び方

紹介した通り、コード生成AIには数多くの選択肢があります。自社に合うツールを選ぶための5つのポイントを解説します。

対応している言語

Python、JavaScript、Java、C++など、開発対象に応じて必要なプログラミング言語は異なります。ツールごとに得意な言語が異なるため、自社が利用する言語に対応しているかを事前に確認しましょう。

実装されている機能

コード生成機能はほとんどのツールに搭載されていますが、それ以外の機能には差があります。自社の業務課題を解決できる機能が実装されているかを重視して選びましょう。

プロジェクトとの親和性

開発プロジェクトの規模や内容に合うツールかどうかも重要です。小規模開発ならシンプルでスピーディーにコーディングできるツール、大規模開発ならカスタマイズ性やセキュリティ性の高いツールが適しています。

コスト

無料版と有料版があり、コストに応じて機能やサポートの充実度が変わります。有料ツールは機能・サポートが充実している傾向があり、定期的なアップデートも提供されるため、費用対効果を見極めましょう。

サポート内容

サポート体制が充実していれば安心して利用できます。自社のITリテラシーレベルに応じて必要なサポートの程度を見極め、コミュニティの充実度もあわせて確認しましょう。

コード生成AIの今後の展望

コード生成AIは、エージェント型ツールの台頭によって「行単位の補完」から「タスク単位の自律実行」へと進化のフェーズが移っています。今後はコード生成の精度向上に加え、テスト・デプロイ・運用監視までを含めた開発プロセス全体の自動化が一段と進むと見込まれます。一方で、生成コードのレビュー体制やセキュリティ・著作権リスクへの対応は引き続き企業側の重要な課題です。

よくある質問（FAQ）

Q. コード生成AIとは何ですか？

自然言語処理技術とLLM（大規模言語モデル）を活用し、人が入力した要件やプロンプトに基づいてプログラムコードを自動生成・補完・修正するAIです。GitHub CopilotやClaude Code、Cursorなどが代表的なツールです。

Q. コード生成AIは無料で使えますか？

多くのツールが無料プランを提供していますが、生成回数や利用できるモデル、機能に制限があるのが一般的です。本格的な業務活用には有料プランの検討をおすすめします。

Q. コード生成AIには著作権のリスクがありますか？

はい、リスクはあります。生成AIのアウトプットは学習データをもとに作られるため、内容によっては他者の著作権を侵害する可能性があります。利用前に各ツールの規約で著作権・商用利用の扱いを確認することが重要です。

Q. 非エンジニアでもコード生成AIは使えますか？

使えます。Replit AgentやBolt.newのように、チャット形式の指示だけでアプリ開発からデプロイまで完結できるツールも増えており、非エンジニアの業務自動化にも活用が広がっています。

Q. 企業でコード生成AIを導入する際に注意すべき点は？

対応言語・実装機能・プロジェクトとの親和性・コスト・サポート内容の5つを軸にツールを選定すること、生成コードのセキュリティレビュー体制を整えること、著作権・商用利用に関する社内ルールを明確にすることが重要です。 

まとめ

コード生成AIとは、コード生成・補完・バグ検出と修正案の提示などを行う人工知能です。導入することで開発業務の生産性向上や品質向上、ヒューマンエラーの防止などが期待できる一方、スキル低下やセキュリティリスクの高まりといったデメリットも存在します。

2026年現在、GitHub CopilotやCursor、Claude Codeをはじめとするエージェント型ツールの登場により、コード生成AIの選択肢はますます多様化しています。本記事で紹介した13ツールの特徴や対応言語、プロジェクトとの親和性を確認し、自社に合ったツールを選びましょう。

弊社では生成AIの活用やプログラミングに関する研修も提供しております。ご興味のある方はお気軽にご相談ください。

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導入の背景・課題

散在した社内データ、確認作業の手間や管理に苦戦…

兵庫県に本社を構え、グループ会社である（株）ジェイアールサービスネット金沢・岡山・広島・福岡を統括している（株）ジェイアール西日本デイリーサービスネット様（以下、DSN様）。同社は、JR西日本近畿地区の駅構内のコンビニエンスストアの運営や、商業施設「エキマルシェ」、25施設の「ヴィアインホテルズ」の運営をしていらっしゃいます。
　グループ会社を含めた店舗開発、設備管理の課題を洗い出していた際に、店舗や設備の情報が、紙ベースやExcel、Wordなど様々な形式で、それぞれのPCやサーバーに管理しているという実態が課題としてあがりました。

カンパニーアセットソリューション室室長（工務業務）の小畠伸一様は以下のように話します。
「多店舗化が加速する中で、紙やExcelといった古い管理方法では、もはや業務が円滑に回らない状態に陥っていました。例えば、我々が管理する商業施設ではテナントの入れ替わりがあります。その際、店舗にどのような設備が整備されているのか、その設備はいつ更新されたのかなどを把握し、必要に応じて交換や刷新をする必要があります。しかし、そのデータを誰が持っているのか、誰が引き継いでいるのかが分からず、調べるのに時間を要するケースが多発していました。さらには、苦労して探し出した設備管理台帳も情報が更新されていない、不備が見られる等、データの管理方法には悩まされました。現場の担当者目線でも、情報を記載する台帳のありかが分からない、更新の仕方が統一されていないという状況で…。老朽取り換えが記載されなければ、どの設備をどの周期で交換する必要があるのかの判断が困難になります。改善の必要性は認識していたのですが、日常の業務を優先して後回しになり、問題を抱えたまま日々が過ぎていきました。」（小畠様）

SMSデータテックとの出会い

そうした中、問題解決の一案として設備管理台帳をクラウドで運用、グループ会社からも自由にアクセスできる環境を作ることが決定し、データベースシステムの構築に向け、本格的に検討が開始されました。
しかし、検討は難航します。

当時、製品調査を担当したカンパニーアセットソリューション室企画主事の北山尚代様は以下のように語ります。
「様々なサービスを調べ検討しました。ですが、1アカウントごとに課金されて高コストになってしまったり、JR西日本が規定する高度なセキュリティ要件をクリアする技術力がなかったり。あるいはUI（ユーザーインターフェース）が使いにくそうなど、どのサービスを利用したら良いのか分からなくなり、話が進まない状況が続きました。」
そんな中、DSN様と当社SMSデータテックが出会ったのが、「Japan ITWeek 名古屋2022」でした。
「当時、データベースの選定に関する悩みをお聞きし、Webデータベース『プリザンター』を活用すれば解決できると強く感じ、具体的なご提案をさせていただきました。」（弊社営業担当）
「当社はITに詳しい人材が少なく、いくらノーコード、ローコードといえども、自分たちの手で構築するには、ハードルが高いと感じていました。SMSデータテックさんから提案を受け、ここに依頼すれば、容易かつ早期に開発ができると思ったのが正直な気持ちです。」（北山様）

開発までの道のりと成果

実際に、プリザンターを活用したWebデータベースの構築プロジェクトが進み、DSN様と弊社（SDT）による打ち合わせを定期的に実施しました。細かいニーズをお聞きし、そのニーズを満たすことができるようなシステムを着々と組み上げていきました。可能な限り、実際の画面に事前に触っていただくことで、DSN様の理想形との差が生まれないように心がけてまいりました。
北山様とともに導入製品の選定を担当した企画主事の藤井洋介様は以下のように話します。
「試しにExcelで管理していた台帳を渡し、プリザンターを使ってデータベースを構築してもらったところ、非常に使いやすく、UIも親しみやすい印象を受けたことを今でも覚えています。」

環境構築の作業を進めていく中で、最も難関だった問題は、JR西日本グループの高いセキュリティレベルに対応した環境を整備することです。数十にもわたるセキュリティのチェック項目に対して、DSN様との会議を何回も重ねながら、1つ1つ確実に、丁寧に対応することを心掛けました。

「駅の図面など各種情報が万が一外部流出すると悪用されるリスクがあります。漏洩防止のためには厳重な対策が求められます。情報システムの主幹部門より提示された、セキュリティ対策のチェック項目があり、それを全て満たさないとJR西日本グループとして社内と外部のネットワークを接続できない決まりがあるため、その壁を乗り越えるのが最大の難関でした。SDTは一つひとつの項目に対応し、高い技術力で全てのチェックリストをクリアしていただきました」（企画主事　平井栄一様）

セキュリティ面だけではなく、Webデータベースの画面構成のカスタマイズも実施しました。Webデータベース構築の際には、DSN様のニーズや実際の業務フローを考慮した上で、最適なシステムの提案・構築を意識しました。
一例としてあげられるのは、書類が必要な各店舗の設備諸元情報を、プリザンターのボタン一つでExcel上に表示する機能のアドオン開発です。

今後の展望

構築の次の段階として、プリザンターへのデータの移行作業を実施しております（2023年10月現在）。DSN様や同社の運営する約500店舗の設備データ（電気・通信・給排水など）や図面、工事費、議事録、行政への届け出書類などを個々のPCやサーバーのファイルからプリザンターへ移行します。
移行が完了することで、グループ会社の店舗や設備関連のデータが全てプリザンター上で確認できるようになります。

「この作業が終われば、店舗管理、設備管理に関する全てのデータが保管された状態となり、プリザンターにアクセスすれば誰でも必要なデータを入手できる環境が整います」（企画担当リーダーの柿本貴司様）

「これまでは、各社・各店舗の設備点検が着実に行われているかを、DSNとして監査するため、現地へ出張して紙の資料を確認していました。今後はプリザンターに点検結果報告書をアップロードしておいてもらえれば、出張せずとも遠隔で確認できるようになり、業務負荷が格段に減ります」（北山様）

プリザンターでのデータの一元管理により、DSN様が統括している各店舗の情報をWeb上で確認することができ、業務効率化・経費の削減につながりました。

「パソコンに詳しいわけでもない自分たちでも簡単にカスタマイズできる点もプリザンターの優れたところ。システム構築後もSDTさんのサポートチケットがあるため、わからないことがあった際は、すぐに相談できる環境があるので、安心出来ますし、大きなポイントです。」と北山様は言います。

「プリザンターの持つ汎用性の高さと、ITリテラシーが高いとは言えない我々でも、業務アプリが作れる操作性の高さを実感しています。本来、新たな業務システムを導入するにはセキュリティ要件などを満たしているか、確認する必要があるため、導入には大変な労力を要します。導入済みのプリザンターを基盤とすれば、他の業務の効率化にも役立つのではないかと期待しています。」（小畠様）

インタビューにご協力いただいたお客様

• カンパニーマーケティング統括本部副本部長 兼 カンパニーアセットソリューション室室長　小畠　伸一　様（おばたけ　しんいち）
• カンパニーマーケティング統括本部 カンパニーアセットソリューション室 企画 担当リーダー　柿本　貴司　様（かきもと　たかし）
• カンパニーマーケティング統括本部 カンパニーアセットソリューション室 企画 主事　平井　栄一　様（ひらい　えいいち）
• カンパニーマーケティング統括本部 カンパニーアセットソリューション室 企画 主事　北山　尚代　様（きたやま　ひさよ）
• カンパニーマーケティング統括本部 カンパニーアセットソリューション室 企画 主事　藤井　洋介　様（ふじい　ようすけ）
• カンパニーマーケティング統括本部 カンパニーアセットソリューション室 企画 主事 事務スタッフ　長谷川　真暉　様（はせがわ　まさき）

会社概要

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この記事では、企業のDX推進担当者向けに、業務の効率向上と自動化を実現できる「Pleasanter（プリザンター）」について解説します。
Pleasanterを活用することで自動化できる業務や活用事例も紹介しています。

Pleasanterとは

Pleasanter（プリザンター）とは、Webデータベースを構築できるオープンソースソフトウェアです。
ローコード・ノーコード開発ツールのため、プログラムの知識がなくても活用できます。
さまざまな業務を自動化できるため、注目を集めています。

Pleasanterでできること

Pleasanterでは、自由度の高いWebデータベースを作成できます。プログラミングに詳しい人なら、JavaScriptやCSS、SQLを使ったカスタマイズも可能です。
また、PleasanterにはAPIが搭載されており、これを利用することで外部のデータベースに接続し、データを一元管理できます。

Pleasanterでできないこと

一方で、Pleasanterにはできないこともあります。
例えば、クリエイティブな業務です。独創的なアイデアが求められたり、複雑な手順を伴う業務にはPleasanterは不向きでしょう。

Pleasanterを活用して自動化できる業務

Pleasanterを活用することで自動化できる業務を4つご紹介します。

• 自動発注システムの構築
• 請求書作成
• 顧客情報の一元管理
• 自動応答

自動発注システムの構築

Pleasanterを活用することで、在庫レベルや需要予測をもとに自動で発注を行うシステムを構築できます。
在庫不足や過剰在庫などの問題を最小限に抑えつつ、効率的なサプライチェーン管理が可能です。
自動発注システムの構築については、下記の記事も参考にしてみてください。
「自動発注システムのメリットとは？導入のポイント、おすすめ製品をご紹介」

請求書作成

Pleasanterは、請求書作成にも活用できます。
契約や取引内容に基づいて自動作成されるため、作成のたびに発生する確認作業などの手間も省けるでしょう。また、送信ミスや表記ミスなどのヒューマンエラーも抑えられることもポイントです。
自動請求書の作成については、下記の記事もご覧ください。
「エクセルでの簡単な請求書作成の方法3選をご紹介！」

顧客情報の一元管理

Pleasanterでは、リアルタイムでデータ更新ができるため、顧客情報が更新された場合は即座に反映されます。また、さまざまな顧客データを集約し、一元管理できるため、データベースの煩雑化の防止にも役立ちます。
データが整理されることで、データ分析や意思決定もスムーズになるでしょう。

自動応答

Pleasanterを活用することで、顧客からの一般的な問い合わせへの自動応答も可能です。
そのためには、事前にルールを設定する必要がありますが、顧客からの一般的な問い合わせに正確な応答ができます。
その結果、顧客サポートの効率向上が期待できます。

Pleasanterの活用成功事例

実際にSMSデータテックが支援を行い、Pleasanterを導入した企業の成功事例を紹介します。

• JA三井リースアセット株式会社
• 株式会社ナチュラル・ハーモニー
• 株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット
• エム・アイ・エス テクノロジー株式会社

JA三井リースアセット株式会社

リース満了後の契約処理やグループ子会社の決算業務、保険代理店業務を中心に中古機器や動産資産のリユース事業さらに事務所移転に伴う廃棄・売却、工作機械や備品の販売などを行っているJA三井リースアセット株式会社は、査定・承認業務をDocuWorksで行っていましたが、承認プロセスがブラックボックス化することや、業務が停滞することが課題でした。これらの課題を解決すべく、ローコード開発プラットフォーム「Pleasanter」を導入しました。
現在ではPleasanterの導入により、承認プロセスの透明化や、業務時間が月20～30時間削減することができました。今後は案件管理ツールへの展開などを行い更なる業務効率化が期待されています。

詳細はこちらからご覧ください。

株式会社ナチュラル・ハーモニー

農薬・肥料を使わない自然栽培の農産物や、衣食住アイテムの小売・卸、オリジナル加工食品の販売を行う株式会社ナチュラル・ハーモニーは、Excelでの商品マスタの管理や、クラウドDBへの以降をしていきたいといった課題を抱えていました。
そこで、Webデータベース構築が可能な「Pleasanter」が解決策として浮上しました。
現在では、Pleasanterを用いて商品マスタの一元管理が可能となり、保守管理にかかる時間を月20時間程度削減することができました。今後は商品マスタだけでなく、経営データや情報システム部での活用も期待されています。

詳細はこちらからご覧ください。

株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット

JR西日本近畿地区の駅構内のコンビニエンスストアの運営や、商業施設「エキマルシェ」、25施設の「ヴィアインホテルズ」の運営を行う株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット（DSN）は、複数の店舗や施設を統括するなかで、紙やExcelでの設備管理が複雑化し、情報の不備や誰が管理しているか不明な状態になっていました。
そこで、クラウド上で設備管理台帳を運用するアイデアが浮かび上がり、Webデータベース構築が検討されました。初めは検討が難航しましたが、「Pleasanter」が解決策として浮上しました。Pleasanterの特徴である、業務データをクラウド上で一元管理できることに惹かれ、Pleasanterの使いやすさや柔軟性に加え、セキュリティ対策も万全で、独自の機能も追加できました。
現在は、500店舗以上の設備データをクラウド上で一元管理し、業務効率の向上や出張確認の手間も減少しました。将来的には他の業務にも活用し、システムの効率化や経費削減に寄与することが期待されています。
詳細はこちらからご覧ください。

エム・アイ・エス テクノロジー株式会社

エム・アイ・エス テクノロジー株式会社（MIST社）は、水晶デバイスや半導体デバイスの出荷前テスト用ソケットを専門に開発・製造・販売する企業です。
MIST社では、営業活動の課題にデータの不統一や入力ミスの発生がありました。複数のパソコンで顧客情報や注文書を管理していたり、20年分の帳票が印刷され紙で保管されていたことが原因で、情報の迅速な検索が難しく、業務が停滞していました。
これを解決すべく、ローコード開発プラットフォーム「Pleasanter」を導入しました。Pleasanterの柔軟性とSMSデータテックの技術力により、独自の業務処理がシステム化され、帳票やデータが一元管理されました。これにより、業務の効率化やミスの軽減が実現し、注文書や請求書の一元管理、業務ステータスの確認が容易になりました。今後はデータの蓄積を活かし、市場分析や営業戦略の立案にもPleasanterを活用する予定です。
詳細はこちらからご覧ください。

Pleasanterで自動化することのメリット

Pleasanterを活用して業務を自動化することによる主なメリットについて以下の3つを順に解説します。

• 定型作業の効率化
• 属人化の回避
• コスト削減

定型作業の効率化

Pleasanterによる自動化は、主に定型作業が該当します。
定型作業は日々発生するものから週次、月次のものまで、タイミングによって作業内容も変化します。Pleasanterはローコードツールのため、従来の手順を踏襲したまま自動化できます。
そのため、アウトプットの品質を損なうことなく、作業の効率化を実現可能です。

属人化の回避

Pleasanterはプログラムによる自動化ではなく、マウスなどのGUIにより自動化を実現します。
そのため、自動化の手順を可視化でき、ただ作業するだけの状況を解決できるでしょう。個々の担当者の特定のスキルや知識への依存を減少させます。

コスト削減

業務の自動化は、人的リソースやヒューマンエラーを削減できるため、結果として大幅なコスト削減に寄与します。

Pleasanterのユーザー向けサポート

Pleasanterを導入する際は、提供企業がPleasanterの認定パートナー企業かどうかを確認することをおすすめします。
認定パートナーとは、安定した運用を実現するための年間サポートサービス、トレーニング、導入支援、テクニカルコンサルなど各種のサービスを展開している企業のことです。
SMSデータテックは認定パートナー企業に登録されており、2025年度には、【Top Revenue Award 】（トップレベニュー賞）の受賞しています。
豊富な導入実績とノウハウを活かし、Pleasanterの導入支援として、お客様の業務や課題に合わせたシステム構築から、導入後の活用まで一貫してサポートしています。

まとめ

Pleasanter（プリザンター）とは、Webデータベースを構築できるオープンソースソフトウェアです。ローコード・ノーコード開発ツールのため、プログラムの知識がなくても活用できます。
Pleasanterを活用することで様々な業務の効率化が可能です。

SMSデータテックでは、Pleasanterの認定パートナーとして導入支援を行っています。Pleasanterを使った業務効率化を検討している方や、業務の効率化にお悩みのある方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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自動化を成功させる最短ルートは、いきなり全社導入を目指すのではなく、①自社と近い業種・業務の事例を1つ見つけ、②その事例に近いツール（RPA／ノーコード／内製／外注）を選び、③まず1つの業務で試して効果を確認し、④効果が出た方法を横展開する、という順番を踏むことです。

この記事は、すでに自動化の必要性は理解している方が、実際に何から手をつければよいか、どんな事例があるのか、どのツールを選べばよいのかを一気に把握できる実践ガイドです。

私たちSMSデータテックがこれまで支援してきた20件の自動化事例をもとに、実務で使える知見をまとめました。自動化の意味そのものを詳しく知りたい方は、先に以下の記事をご覧ください。

自動化の全体像：4つの領域

一口に「自動化」と言っても、対象となる業務や技術はさまざまです。本記事では、話を分かりやすくするために、対象範囲を4つの領域に整理してご紹介します。

この記事では特に、多くの企業が最初に取り組みやすい「業務自動化」と「IT運用の自動化」を中心に、事例とノウハウを解説していきます。

自動化が「今」求められる理由

自動化への関心が高まっている背景には、主に3つの社会的要因があります。

① 労働人口の減少・人材不足

少子高齢化により、日本の労働力人口は減少が続いています。限られた人員で成果を出すためには、定型業務を人の手から切り離すことが避けられません。

② 働き方改革への対応

長時間労働の是正が求められる中、単純作業や反復作業を自動化することで、従業員の負担軽減とワークライフバランスの実現が期待できます。

③ 生成AI・AIエージェントの普及

これまでRPAが苦手としていた「判断を伴う業務」も、生成AIと組み合わせることで自動化の対象に含められるようになってきました（詳細は「11. 自動化×AIエージェントのトレンド」で解説）。

自動化のメリット・デメリット

メリット

• 定型業務の時間短縮：手作業で数時間かかっていた業務が数分で完了するケースもある
• 属人化の回避：特定の担当者しかできない業務がなくなり、業務品質が均一化する
• 人的ミスの削減：入力ミスや確認漏れなど、疲労や集中力低下に起因するミスを防げる
• コア業務への集中：単純作業から解放された人材を、企画・顧客対応など付加価値の高い業務に配置できる

デメリット・注意点

• 導入コストがかかる：ツール導入や環境構築には初期費用・工数が発生する
• すべての業務を自動化できるわけではない：創造性が必要な業務や、倫理的判断が伴う業務には向かない
• 保守・運用の手間が発生する：業務フローの変更に合わせて自動化の仕組みもメンテナンスが必要になる
• 導入自体が目的化するリスク：ツール導入自体がゴールになってしまい、業務改善につながらないケースがある

4. 自動化に関連する重要キーワード7選

自動化を検討する上で押さえておきたい関連用語です。

RPA

RPAとは、「Robotic Process Automation」の略称で、ロボットによって人間が行っている作業を自動化する技術のことです。具体的には、データ入力や処理の自動化、人間の手作業の自動化などで、業務の効率化と生産性向上を実現します。

RBA

RBAとは、「Run Book Automation」の略称で、手順に従い連携した一連の業務を自動化するツールです。（Run Bookとは「運用手順書」のこと）オーケストレーションツールとも呼ばれています。

OCR

OCRとは、「Optical Character Recognition/Reader」の略称で、画像や紙に記載の内容をテキストデータに変換する技術を指します。RPAと連携することで、一歩進んだ自動化・業務効率化を実現できます。

ハイパーオートメーション

ハイパーオートメーションとは、ML（機械学習）、AI、RPAなどの先端技術や既存の仕組みを組み合わせることにより、より高度な自動化を目指すことです。ガートナーの戦略的テクノロジのトップ・トレンドに2020、2021の2年連続で取り上げられたことで注目されるようになったキーワードです。

IoT

IoTとは、Internet of Thingsの略称で、「モノのインターネット」のことです。あらゆるモノ（機器、デバイス）をインターネットと接続し、情報の収集や作業の効率化を目指したものです。最近は身近になってきており、私たちの暮らしを便利で豊かなものにしてくれる技術です。

RPAシナリオ

RPAシナリオとは、会社内でRPAを使用する際に実行する処理の手順や段取りを可視化したものです。RPAを社内で導入を成功させるためにはこのRPAシナリオの作成が重要になってきます。

自働化

自働化とは、作業者の技能や経験を活かし、それを機械やシステムと組み合わせることで、人が作業し、少ない労力で高い品質を維持できる生産プロセスを実現することです。トヨタ自動車等でも取り入れられており、特に製造業において品質保持とコスト削減、さらには作業環境の改善において有効です。

SMSデータテックの自動化成功事例

私たちSMSデータテックがこれまで取り扱ってきた20件の自動化関連の事例をご紹介します。
支援業種は製造業（半導体・医療機器）、物流・リース、金融・決済、エネルギー（太陽光発電）、IT・データセンター、通信、鉄道グループ、小売・輸入など9業種以上にわたり、RPAによる業務自動化、サーバ・ジョブ監視の自動化、ノーコードツール（Pleasanter）によるワークフロー構築まで対応領域も多岐にわたります。

自動化のお悩み逆引きチャート

「何から自動化すればいいか分からない」という方向けに、実際にお問い合わせいただいた課題と解決策を一覧化しました。同じ悩みを抱えている場合は、該当する事例記事もあわせてご覧ください。

業界別 自動化事例

課題がまだ明確ではなくとも、同じ業界で実施した自動化成功事例は、類似の自動化をすることで業務が効率化することもあります。ぜひ参考にしてください。

製造業

• 工場自動化のメリットは？今後の課題と導入事例をご紹介
• エム・アイ・エス テクノロジー株式会社様（半導体・電子デバイス）

医療

• 医療業界の自動化｜RPA導入のポイント、メリットや導入事例をご紹介
• 紙の運用からの脱却、Sanko MedicalのDX挑戦記（医療機器製造）

小売

• 小売業界のDX・自動化事例7選！
• 株式会社AXES様（輸入雑貨・小売）

物流

• 物流倉庫の自動化のトレンドはこれだ！
• 査定依頼の属人化を解消。Pleasanter導入でユーザー200アカウント、買取201件を実現（JA三井リースアセット株式会社様）

金融・決済

• 株式会社トランザクション・メディア・ネットワークス様

エネルギー

• アドラーソーラーワークス株式会社様（太陽光発電の監視自動化）

IT・データセンター

• 株式会社ブロードバンドタワー様

通信

• 情報通信業界A社様

鉄道

• 株式会社ジェイアール西日本デイリーサービスネット様

自動化を実現させる4つの方法

自社に合う自動化の始め方チェックリスト

以下の質問に答えるだけで、自社に合った自動化の進め方の方向性がつかめます。

• Q1. 自動化したい業務は「手順が決まっている定型業務」ですか？

→ YES：RPAツールの導入から検討　／　NO：まずは業務の可視化・課題抽出から着手

• Q2. 社内にITに詳しい担当者はいますか？

→ YES：内製開発やノーコードツールも選択肢に　／　NO：外注・コンサルティングの活用を検討

• Q3. 既存の社内システムとの連携が必要ですか？

→ YES：RPA以外のツール（iPaaS等）や開発も視野に　／　NO：RPA単体でも対応できる可能性が高い

• Q4. 自動化の目的は明確になっていますか？

→ NO：目的を明確にしてから着手することを強く推奨（「導入が目的化」する失敗の多くはここが原因）

自動化ツールの選び方・比較

自動化を成功させるポイントと失敗パターン

成功のポイント

1. 既存業務の可視化 → 課題の抽出 → 改善案の立案と実行、という順序を守る
2. RPAなどのツール導入そのものを目的化せず、業務改善のゴールを先に定める
3. 自動化に向かない業務（創造性・倫理判断が必要な業務）を無理に自動化しない

よくある失敗パターン

• 自動化環境は整えたが、活用しきれていない
• 既存システムとの連携がうまくいかず、かえって業務が増えた
• 目的が曖昧なままツールだけ導入してしまった

【2026年最新】自動化×AIエージェントのトレンド

これまでのRPAは「決められた手順を正確に繰り返す」ことが得意な一方、判断や例外対応が必要な業務には不向きでした。近年は生成AI・AIエージェントとの組み合わせにより、この弱点を補う動きが進んでいます。

• 問い合わせ内容を判断して振り分ける、といった「判断を伴う自動化」が実用段階に入りつつある
• RPA単体からハイパーオートメーション（AI＋RPA＋既存システムの統合）へのシフトが進んでいる
• 自動化の導入・運用自体をAIが支援するツールも登場している

12. よくある質問（FAQ）

Q. 自動化とDXの違いは何ですか？

A. 自動化は個別の業務・プロセスを効率化する取り組みです。一方DXは、デジタル技術を使って事業モデルや組織全体に変革をもたらすことを指します。自動化はDXを実現する手段の一つと位置づけられます。

Q. 自動化に向いていない業務はありますか？

A. 創造性が求められる業務や、倫理的な判断が必要な業務は自動化に向かないケースがあります。まずは定型的で手順が明確な業務から着手するのがおすすめです。

Q. 中小企業でも自動化はできますか？

A. 可能です。近年はノーコード・ローコードのツールが充実しており、専門知識がなくても着手しやすくなっています。

Q. 自動化の費用相場はどれくらいですか？

A. ツールの種類や対象業務の規模によって大きく異なります。まずは自動化したい業務を洗い出した上で、複数のツール・ベンダーを比較することをおすすめします。

13. まとめ

自動化は、単にツールを導入すれば完了するものではなく、「何を」「どこまで」自動化するのかを見極めることが成功の鍵です。
近年では、AIが台頭してきたことで、自動化の幅も広がり、より人間が「何を」「どう判断する」かが重要になってきます。
この記事で紹介した事例やチェックリストを参考に、自社に合った自動化の第一歩を踏み出してみてください。

自動化についてより具体的に相談したい方は、お気軽にお問い合わせください。

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動画生成AIは、2026年に入り音声同時生成やマルチショット生成など機能が急速に進化し、実務での活用が一段と進んでいます。一方で、話題を集めたOpenAIの「Sora」がAPIの終了時期を迎えるなど、ツールの入れ替わりが激しい分野でもあります。さらに、利用が社内で広がるにつれて「どう安全に運用するか」という新たな課題も生まれています。 

本記事では、2026年8月時点の最新情報をもとに動画生成AIの基礎知識とおすすめ15選、選び方、そして社内で安全に活用するためのルール整備まで解説します。 

結論：2026年8月時点でおすすめの動画生成AIは 

2026年8月時点でおすすめの動画生成AIは、映像品質を重視するならGoogle Veo 3.1またはRunway（Gen-4.5）、コストパフォーマンスを重視するならKling AI（Kling 3.0）、企業研修用のアバター動画ならHeyGenまたはSynthesia、記事やブログの動画化ならLumen5またはPictory.AIです。

2026年の動画生成AI、注目トレンド3つ 

音声同時生成（ネイティブオーディオ）

Google Veo 3系・Kling AI・PixVerseなどが、映像と音声（セリフ・環境音・BGM）を同一プロセスで生成できるようになりました。 

マルチショット・長尺化

従来は5秒前後が主流でしたが、複数カットをつなぐマルチショット生成や、15秒以上の連続生成に対応するツールが増えています。

高画質化とキャラクター一貫性の向上

Veo 3.1のUltraプランやKling AIの4K出力など高解像度化が進む一方、複数カット・複数生成にわたって同一人物やキャラクターの見た目を保持する技術も向上し、シリーズ的なコンテンツ制作がしやすくなっています。 

動画生成AIとは 

動画生成AIとは、テキストや画像をもとに自動で動画を作るツールのことです。撮影や編集の時間を減らし、専門知識がなくても効率的に動画を作成できます。

ここからは、主な機能と活用シーンについて解説します。 

動画生成AIの主な機能 

動画生成AIの主な機能は以下の通りです。 

• 動画・画像の生成 
• 字幕付け 
• 音声生成（ネイティブオーディオ含む） 
• アバター生成 
• 多言語翻訳 
• 動画スタイルの変換 
• 高画質化（アップスケーリング） 

ツールごとに実装されている機能が異なるため、利用する際は自分が望む機能があるか確認することが重要です。 

動画生成AIの活用シーン例 

動画生成ツールは、アイディア次第でさまざまなシーンにおいて活用できます。

具体的な活用シーンは以下の通りです。 

• 企業や商品、キャンペーンの紹介 
• 研修や解説、講義 
• アニメーションやミュージックビデオ 
• SNS 

動画生成AIを活用するメリット 

動画生成AIを活用するメリットは複数あります。ここからは、動画生成AIの活用メリットについて解説します。 

専門知識やスキルがなくても動画を作成できる 

本来、動画の作成や編集には専門的な知識・スキルが必要です。企業や商品紹介動画などを作成する際は、制作会社への依頼が一般的でした。 
ただ、動画生成AIを活用すれば初心者でも動画を作成可能です。 

動画制作の手間や時間を抑えられる 

動画生成AIの活用により、制作の手間や時間を大幅に抑えられます。これまで、動画作成には撮影や編集を合わせて数週間程度かかっていました。 

動画生成AIであれば入力した指示に従い、スピーディーな動画制作が可能です。ただし、生成AIで思い通りの動画を作成するには、入力するプロンプトが重要です。適切なプロンプトを入力しなければ、思い通りの動画が作成できません。 

品質の高い動画を作成できる 

品質の高い動画を作成できる点も、動画生成AIの活用メリットです。知識やスキルに依存せず、ニーズ・ターゲットに応じた高品質の動画を作成できます。クリエイティブなアイディアを自身で考える必要もありません。 

SMSデータテックでは、動画制作でも基本となる効率的なプロンプト作成の方法を、ChatGPTをベースとした講座を開催しています。 

おすすめの動画生成AI15選【2026年8月版】 

続いて、おすすめの動画生成AI15選を具体的に紹介します。料金は2026年8月時点の情報をもとにしており、各サービスの改定頻度が高いため、契約前に必ず公式サイトで最新情報をご確認ください。 

Runway（Gen-4.5） 

出典：Runway 公式サイト

Runwayは、2025年12月に発表された最新モデル「Gen-4.5」により、独立系ベンチマークで映像品質トップクラスの評価を得ている動画生成AIです。 プロンプトへの追従性や物理表現（布・液体・光の再現など）が大幅に向上し、映像制作会社やAI広告代理店でも実務利用が進んでいます。 

料金はクレジット制で、Free（初回125クレジット、商用利用不可）、Standard（月$15、年払いで$12、月625クレジット・5ユーザーまで）、Pro（月$35、年払いで$28、月2,250クレジット）、Max（旧Unlimitedから改称）の4段階が中心です。 

カメラワークの精緻な制御やAct-Two等の高度な編集機能を備え、Claude・ChatGPTと連携したMCP経由の自動生成ワークフローにも対応しています。メインモデルを本格運用する場合、Standardのクレジット量ではすぐに不足しがちなため、想定生産本数からプランを逆算するとよいでしょう。 

Google Veo 3.1（Gemini / Flow）

出典：Google Veo 3.1 公式サイト

Veo 3.1は、Google DeepMindが開発する動画生成モデルで、映像とセリフ・環境音・BGMを同時に生成できる点が最大の特徴です。 GeminiアプリまたはFlow（Veo専用の制作ツール）から利用でき、画像から動画への変換（Image to Video）も強力です。 

料金は2026年6月の改定により、Google AI Plus（月725円、200GBストレージ）、Google AI Pro（月2,900円）、Ultra（月32,000円、5xプランは月14,500円）という体系になっています。4K出力は現時点でUltraプラン向けの機能です。 

音声同時生成によりナレーション動画・SNS広告のワンストップ制作が可能な点が強みです。商用利用は可能ですが、不可視の電子透かし（SynthID）が付与されるため、利用規約を事前に確認しましょう。 

Kling AI（Kling 3.0） 

出典：Kling AI 公式サイト

中国Kuaishou（快手）が開発するKling AIは、2026年2月にリリースされた「Kling 3.0」で4K出力・マルチショット生成・音声同期に対応し、Runway Gen-4.5と並ぶ有力な選択肢となっています。 

料金プランはFree（毎日66クレジット付与、24時間で失効）、Standard（月$10前後）、Pro（月$37前後）、Premier（月$92前後）、Ultra（月$180前後）が目安です。年払いなら3割程度安くなるプランもあります。 競合サービスに比べて生成コストが低く、コストパフォーマンスに優れる点が強みです。テキスト・画像・ポーズ指定など入力の多様性も魅力といえるでしょう。 

なお、3.0は旧バージョンの2.6よりモデルサイズが大きく、1本あたりの生成時間が伸びる傾向がある点には注意が必要です。プラン名・価格は変更が多いため、契約前に公式ページで確認してください。 

PixVerse（V6） 

出典：PixVerse 公式サイト

2026年3月にリリースされたPixVerse V6は、1〜15秒の動画をリアル・アニメ・3Dアニメ・CGの4スタイルから選んで生成でき、音声生成も同一パスで完了します。 

無料プランは毎日60クレジット付与（720p・540p相当）、有料はStandard（月$10前後、720pまで）、Pro、Ultra（月$199、年払いで$149）という構成です。5秒/720pの生成には45クレジット程度が必要になります。 

スタイルの選択肢が広く、SNS向けの短尺動画やエフェクト重視の映像に向いている点が強みです。ただし、1080p以上の高解像度出力にはPro以上のプランが必要になります。 

Pika（Pika 2.5） 

出典：Pika 公式サイト

Pikaは「Pikaffects」（溶ける・爆発するなど物理法則を無視した特殊エフェクト）で知られる動画生成AIです。 2026年には最新モデル「Pika 2.5」がリリースされ、物理表現やフレーム間の一貫性が改善されました。 

料金はFree、Standard（月$8前後、透かしあり・商用利用不可）、Pro（月$28前後、商用利用可・透かし除去）の3段階です。1080p・5秒の動画生成には40クレジット程度が必要です。 

SNSでバズりやすい特殊エフェクト表現、低予算での短尺動画制作に強い一方、長尺の物語的な映像制作にはあまり向いていません。商用利用にはProプランが必須である点も押さえておきましょう。 

HeyGen

出典：HeyGen 公式サイト

HeyGenは、AIアバター動画に特化したツールです。175言語への翻訳・吹き替えに対応し、商用利用可能な形でアバター動画を作成できます。 

2026年1月に旧Teamプランが廃止され、Businessプランに統合されました。料金はFree、Creator（月$29、年払いで月$24相当、月600クレジット、1080p出力）、Pro（月$49〜99程度、4K出力・より多いクレジット）、Business（月$149〜、追加メンバー1人$20）という構成です。プラン名称・価格は変更が多いため、公式サイトでの確認をおすすめします。 

G2・Capterraで高評価を得るアバター品質、Video Agentなど自動化機能の拡充が強みです。なお、APIは2026年2月から無料クレジットの提供を終了しており、Web版のサブスクリプションとは別予算が必要になる点に注意してください。 

Synthesia

出典：Synthesia 公式サイト

Synthesiaは、テキストを入力するだけでアバターが話す動画を生成できるツールで、企業の研修・マニュアル動画で高いシェアを持ちます。 

料金はFree（月10分程度）、Starter（月$29、年払いで月$18相当）、Creator（月$89、年払いで月$64相当、月30分・最大5体のパーソナルアバター作成）、Enterprise（要問い合わせ、無制限）という構成です。 

180種超のアバター、多言語吹き替え、CTAボタン付きの動画ページ作成などマーケティング機能も充実している点が強みです。自分の顔を使った高品質な「Studio Expressアバター」は、年間契約者向けの有料アドオン（年間$1,000程度）となっています。 

Vidnoz AI 

出典：Vidnoz AI 公式サイト

Vidnoz AIは、1,000種類以上のアバターと830種類超の音声を備え、140ヵ国以上の言語に対応する動画生成AIです。 多言語のナレーション動画・研修動画づくりに向いています。

料金は無料プラン、ベーシックプラン（月2,075円前後）、ビジネスプラン（月9,073円前後）、エンタープライズプラン（要問い合わせ）という構成です。 

日本語を含む多言語対応の幅広さ、アバターと音声のバリエーションの豊富さが強みです。プラン改定が比較的頻繁なため、契約前に公式サイトで最新の料金・生成可能時間を確認してください。 

Canva 

出典：Canva 公式サイト

デザインツールとして知られるCanvaは、Magic Studio機能によりテキストから動画生成、写真からのナレーション動画作成などのAI機能を統合しています。 

料金はFree（Magic Media月50回まで）、Pro（月1,500円前後、年払いでさらに割安）、Teams（1人あたり月1,500円程度・3人以上）、Enterprise（要問い合わせ）という構成です。 

デザイン制作からそのまま動画化まで一気通貫で完結できるワークフローの一体感が強みで、マニュアル・研修・SNS用の簡易動画に最適です。ただし、高度なシネマティック表現や長尺動画には不向きで、あくまで「デザインの延長としての動画生成」という位置づけになります。 

Vrew 

出典：Vrew 公式サイト

Vrewは、台本作成から動画生成、字幕付けまでをAIが一貫して行う、国内でも利用者の多いツールです。 直感的な操作性が特徴で、動画編集の専門知識がなくても扱えます。

料金はFree（音声分析120分/月）、Light（月900円前後、年払いでさらに割安）、Standard（月1,700円前後、AI作文Pro・テンプレート機能を利用可）、Business（月4,500円前後、チーム利用・大容量向け）という構成です。 

日本語の字幕・音声認識の精度が高く、YouTube解説動画や社内向け動画の量産に向いています。一方で、実写のクリエイティブ映像生成には強みがなく、あくまで「素材のテキスト化・編集効率化」に特化したツールといえます。 

InVideo AI 

出典：InVideo AI 公式サイト

InVideoは、台本・素材・ナレーションを一つの自動生成パスに圧縮できるテンプレート型ツールです。 2026年にはSora代替としてVeo 3.1などの外部モデルも呼び出せるようになっています。

料金はFree、Plus（月$20前後）、Max（月$48前後）という構成です（正確な料金は公式サイトでの確認をおすすめします）。 

動画内にリンク・クイズ・アンケートを配置できる対話型コンテンツ制作、初心者でも扱いやすいテンプレートの豊富さが強みです。複数の外部AIモデルを組み合わせる仕様のため、生成結果の質はどのモデルを呼び出すかによって変動する点には留意が必要です。 

Filmora AI 

出典：Filmora AI 公式サイト

Filmora AIは、動画編集ソフトWondershare Filmoraが提供するAI機能で、テキストからの動画生成に加え、チャットボット形式で動画分析・改善提案を行う点が特徴です。 

料金はクレジット制で、複数のクレジットパック（例: 1,500クレジット・2,000クレジット・5,000クレジットなど）から選択する仕組みになっています。 

テキストベースの編集機能により、専門知識がなくても高品質な動画に仕上げやすく、既存の動画編集フローとの連携も強みです。ただし、生成AI単体というよりは「編集ソフト＋AI機能」という位置づけのため、ゼロから高精度な映像を生成する用途にはRunwayやKlingの方が適しています。 

Lumen5

出典：Lumen5 公式サイト

Lumen5は、ブログ記事やWebページのURLを読み込むだけで、内容を要約した動画を自動生成できるツールです。 ビジネス・教育・美容などカテゴリー別のテンプレートが充実しています。

料金はBasic（月$29前後）、Starter（月$79前後）、Professional（月$199前後）、Enterprise（要問い合わせ）という構成です。 

記事を動画化してSNSやブログの再利用コンテンツを効率的に作れる点が強みですが、オリジナルの映像表現よりも「既存テキストの動画変換」に特化しているため、ゼロベースのクリエイティブ制作には向きません。 

Pictory.AI

出典：Pictory.AI 公式サイト

Pictory.AIは、スクリプトやWeb記事URLの読み込み、テキスト・メディアのアップロードにより動画を生成できるツールで、自動翻訳・字幕付与機能が充実しています。 

料金はFree、Starter（月$25前後）、Professional（月$49前後）、Team（月$119前後）という構成です。 

多言語字幕の自動生成により、研修動画やブログの多言語展開に向いています。Lumen5と同様、記事や台本の「動画化」が主軸のため、実写系のクリエイティブ映像制作には別ツールとの併用が必要です。

Video BRAIN 

出典：Video BRAIN 公式サイト

Video BRAINは、国産の動画生成・編集プラットフォームで、パワーポイントの取り込みや画面収録、3,500種類以上のテンプレートなど法人利用に適した機能が充実しています。 

料金・生成可能本数はいずれも要問い合わせで、企業規模や利用目的に応じたカスタムプランが中心です。 

商品・サービス紹介や企業PR、教育・研修動画向けのテンプレートが豊富で、100万点以上の素材を無制限に利用できる点、国内サポート体制が整っている点が強みです。個人利用や少量利用には不向きで、法人の継続的な動画制作体制構築を前提としたサービスといえます。 

※ 2025年におススメしていたOpenAIの「Sora」は、Web版・アプリ版が2026年4月26日に提供を終了しており、API版も2026年9月24日に終了予定のため、本記事の15選には含めていません。API経由で組み込んでいる場合は、終了日までにGoogle Veo 3.1やKling AIなどへの移行を検討してください。 

用途別｜動画生成AIの選び方マトリクス 

• 広告・SNSショート動画をハイクオリティに作りたい → Runway Gen-4.5、Kling AI、PixVerse 
• 映像と音声（セリフ・BGM）を一括で作りたい → Google Veo 3.1 
• 研修・マニュアル・多言語のアバター動画を作りたい → HeyGen、Synthesia、Vidnoz AI 
• ブログ記事や台本を手早く動画化したい → Lumen5、Pictory.AI 
• YouTube解説動画や字幕付き動画を効率的に作りたい → Vrew、Filmora AI 
• デザインの延長で手軽に動画も作りたい → Canva 
• 法人で継続的に大量の動画を制作したい → Video BRAIN 

利用する動画生成AIツールを選ぶポイント 

動画生成AIは複数あり、自分に合うツールの活用が重要です。ここからは、利用する動画生成AIツールを選定する際のポイントについて解説します。 

利用目的

利用目的を明確にし、その目的を達成できるか検討しましょう。ツールごとに、強みが異なります。目的から利用シーンや生成したい動画を落とし込み、それを実現できるツールかの検証が重要です。

機能

自身の利用目的に応じた必要な機能があるかも確かめましょう。また、使い勝手の確認も欠かせません。無料プランやトライアル期間などを設けているツールが多いため、気になるツールは機能や使い勝手を試すと良いでしょう。

費用

ツールにより料金が大きく異なるため、費用の確認も重要です。費用を確認する際は、利用できる機能と生成可能な動画の時間も含めた比較がおすすめです。料金が安くても、生成できる動画の時間が短いケースがあります。

動画生成AIを安全に使うためのガバナンスチェックリスト 

便利な動画生成AIですが、活用時の注意点も存在します。特に、社内での利用が広がるにつれて「著作権に気をつける」といった一般論だけでは対応しきれないケースが増えています。ここでは、実務で使える粒度まで踏み込んで注意点を解説します。 

著作権の問題がないか確認する

動画生成AIが作り出したコンテンツによっては、他社の権利侵害にあたる可能性があります。他者コンテンツのインプットや、有名なキャラクターなどの生成を促すプロンプト入力は避けましょう。

商用利用ができるか確認する

商用利用できるかの確認も欠かせません。商用利用が許可されていない場合、動画を作成してもビジネスシーンなどでの活用はできません。利用する動画生成AIを選ぶ際に、規約などで商用利用ができるかや条件などを確認しましょう。

ディープフェイク・肖像権のリスクに注意する 

実在する人物の顔や声を再現し、本人が発言していない動画を作れてしまう点にも注意が必要です。その結果、フェイクニュースへの加担や、肖像権・パブリシティ権の侵害につながる可能性があります。 

事実か確認する 

生成AIの精度は日々向上していますが、誤った情報をアウトプットするケースがあるため、事実関係の確認も重要です。間違った情報の動画を世間に公開した場合、混乱につながる可能性があります。 

プロンプトを工夫する

作成する動画の指示であるプロンプトの工夫もポイントです。AIで出力される動画の精度はプロンプトに依存します。自分がイメージする動画の生成には、詳細なプロンプトの入力などが欠かせません。

しかし、プロンプトはうかつに入力すると情報漏洩にもつながります。精度の高いものを出力しようと、社内機密情報などが入力されていないか注意が必要です。

人が最終チェックする

生成された動画は必ず人が最終チェックしましょう。間違った情報や倫理的に好ましくない内容が含まれれば、炎上などにつながる可能性があります。

社内利用ガイドラインに入れるべき5項目 

動画生成AIを組織で継続的に活用するなら、個人の注意だけに頼らず、社内のルールとして明文化しておくことが重要です。

特に以下の5項目は、最低限のガイドラインとして整備しておくことをおすすめします。 

1. 利用可能なツールの許可リスト化：どのツールを業務利用してよいかを明確にし、シャドーIT化を防ぐ 
2. プロンプトに入力してよい情報・NG情報の切り分け：機密情報や個人情報をプロンプトに含めないよう明文化する
3. 生成物の権利処理・保存フロー：生成した動画の利用範囲や保存場所、権利関係の確認手順を定める 
4. 公開前チェック体制：最終的に誰が内容を承認し、公開の判断を行うかを決めておく
5. 生成AIの利用ログ・記録の残し方：どのツールで、いつ、何を生成したかを記録し、後から確認できるようにする 

部門別に確認しておきたい観点 

動画生成AIの導入は、マーケティング部門だけの話にとどまりません。情報システム部門や法務部門など、関係する部門ごとに確認しておきたい観点をまとめました。 

動画生成AIを社内に定着させる3ステップ 

動画生成AIは、ツールを選んで終わりではなく、継続的に活用できる体制づくりまでを見据えることが重要です。

以下の3ステップで進めると、無理なく社内に定着させやすくなります。 

1. 小規模なPoC（概念実証）：まずは1〜2つのツールを絞り、1ヶ月程度の試験導入で使い勝手や品質を確認する 
2. 運用ルールの整備：前述の社内利用ガイドラインをもとに、プロンプト入力・承認体制などのルールを整える 
3. 本導入・定着化：試験導入の結果をもとに対象部門を広げ、継続的な活用体制を構築する 

こうした導入設計や運用体制の構築は、社内のリソースだけで進めるのが難しい場合もあります。ルール整備や導入計画の立て方でお困りの際は、お気軽にご相談ください。 

よくある質問（FAQ） 

Q. SoraのAPIはいつまで使えますか？ 

A. OpenAIのSoraは、Web版・アプリ版が2026年4月26日に提供を終了していますが、API版は2026年9月24日まで稼働中です。本記事の15選には含めていませんが、API経由で組み込んでいる場合は、終了日までに他のモデル（Google Veo 3.1、Kling AI、Runway Gen-4.5など）への移行を計画しておく必要があります。 

Q. 無料で使える動画生成AIはありますか？ 

A. 本記事で紹介したツールの多くは無料プランを提供していますが、生成本数や解像度、商用利用の可否に制限があります。継続的にビジネス利用する場合は、有料プランへの移行を前提に検討するのが現実的です。 

Q. 動画生成AIは商用利用できますか？ 

A. ツールや契約プランによって異なります。多くのサービスでは無料プランは商用利用不可、有料プランで商用利用可能という設計になっています。利用前に必ず各サービスの利用規約を確認してください。 

Q. 社内で動画生成AIを使う際、最低限決めておくべきルールは何ですか？ 

A. 利用可能なツールの範囲、プロンプトに入力してよい情報の切り分け、生成物の権利処理フロー、公開前の承認体制、利用ログの記録方法の5点は最低限整備しておくことをおすすめします。詳しくは本記事内の「動画生成AIを安全に使うためのガバナンスチェックリスト」で解説しています。 

Q. 音声も同時に生成できるツールはどれですか？ 

A. Google Veo 3.1、Kling AI（3.0）、PixVerse（V6）などは、映像と音声（セリフ・環境音・BGM）を同一の生成プロセスで作成できる「ネイティブオーディオ」に対応しています。2026年の動画生成AIにおける主要トレンドの一つです。 

まとめ

動画生成AIとは、テキストや画像をもとに動画を制作できるツールのことです。活用すれば、知識やスキルに依存することなく、手間・時間を抑え、高品質でクリエイティブな動画を作成できます。ただ、他人の権利を侵害するケースや間違った情報が混じる場合があるため、注意が必要です。 

特に組織での利用が広がるほど、個人の注意だけでなく、社内ルールとしてのガバナンス整備が欠かせません。業務効率化は、人手不足の解消や企業競争力の向上につながるため重要です。ツールも上手に活用し、業務効率化を実現しましょう。 

SMSデータテックではAIの導入や運用について、セキュリティの観点を持ちながらご提案することが可能です。もしAI導入に不安がある方は、一度ご相談ください。 

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FM・PMにおける設備台帳とは

FM・PMにおける設備台帳とは、建物や施設に設置されている設備の情報を、管理・点検・修繕・更新のために整理した台帳です。単に「設備名と設置日を記録する一覧表」ではありません。商業施設やオフィスビル、複合施設などを管理する現場では、テナント対応、法定点検、修繕計画、資産価値の維持に関わる重要な情報基盤になります。設備台帳に含める情報としては、主に次のようなものがあります。

• 電気・通信・空調・給排水・消防・厨房設備などの設備情報
• 図面・竣工書類・工事資料
• 法定点検の結果・次回期限・届出書類
• 修繕履歴・工事費・設備の更新サイクル
• テナント入れ替え時の確認事項や対応履歴

商業施設や一定規模以上の建物では、建築基準法や消防法に基づく定期報告・点検報告が関係するケースもあります。そのため、設備台帳は日常管理だけでなく、行政への報告や監査対応に必要な資料をすぐに確認できる状態にしておくことが重要です。

商業施設の設備台帳をExcelで管理する5つの課題

Excelは手軽に使えるため、設備台帳の管理にもよく利用されます。一方で、複数物件や多数のテナントを管理する商業施設では、Excelだけの管理に限界を感じる場面も少なくありません。

1. 法定点検の期限・結果が物件ごとに分散する

法定点検や定期報告に関する情報は、期限管理が特に重要です。物件ごとにExcelファイルが分かれていたり、点検結果がPDFや紙で保管されていたりすると、次回期限や是正対応の状況を横断的に確認しにくくなります。Excelは一覧管理には便利ですが、期限が近づいた情報の抽出や、点検結果・届出書類とのひも付けには工夫が必要です。商業施設の設備管理でExcelの限界を感じやすいのは、期限管理、証跡管理、関連書類の管理が同時に求められる場面です。もしExcelの更新漏れで点検義務を怠ってしまった場合、コンプライアンス違反として行政指導の対象になるだけでなく、最悪のケースでは施設の営業停止など、企業の信用を揺るがす重大なリスクに直結します。

2. 複数施設の修繕計画を横断して把握できない

PM担当者にとって、修繕履歴や更新予定を横断して把握することは、予算計画や中長期の資産管理に直結します。しかし、物件ごとにExcel台帳が分かれていると、どの設備が老朽化しているのか、どの施設で修繕費が集中しているのか、次年度以降にどの程度の更新コストが見込まれるのかを把握しにくくなります。結果として、突発的な修繕対応が増えたり、優先順位の判断が担当者の経験に依存したりすることがあります。このように「後手後手」の修繕が続くと、本来なら計画的に抑えられたはずのコストが数倍に膨れ上がるだけでなく、突然の設備トラブルでテナントの営業を止めてしまい、損害賠償に発展する恐れもあります。

3. テナント入れ替えのたびに設備情報の確認に時間がかかる

商業施設では、テナントの入れ替えに合わせて、電気容量、空調、給排水、厨房設備、通信環境などの確認が必要になります。しかし、設備情報がExcel、図面、メール添付、共有フォルダ、担当者の個人PCなどに分散していると、必要な情報を探すだけで時間がかかります。さらに、見つけたExcelが最新版かどうか判断できない場合、現地確認や関係者への問い合わせが増え、対応スピードが落ちてしまいます。

4. 担当者に属人化し、異動・退職で情報が失われる

プロパティマネジメントにおける台帳管理では、担当者の経験や記憶に頼っている情報が少なくありません。「あの設備の履歴は前任者しか知らない」「どのフォルダに図面があるか分からない」「修繕時の経緯がメールにしか残っていない」といった状態になると、異動や退職のたびに引き継ぎ負荷が大きくなります。Excelは自由度が高い反面、入力ルールや保存場所が統一されにくく、属人化を招きやすい点に注意が必要です。

5. 外部委託先・テナントとの情報共有が煩雑になる

設備管理では、ビル管理会社、工事会社、点検会社、テナントなど、社外の関係者と情報を共有する場面も多くあります。Excelをメールで送付する運用では、どのファイルが最新版か分からなくなりやすく、誤送信や不要な情報共有のリスクも高まります。特に、図面や設備情報には施設運営上の重要情報が含まれるため、必要な相手に必要な範囲だけ共有できる仕組みが求められます。

Excel管理の課題解決には、設備台帳管理システムの一元管理が重要

Excel管理で起きる課題の多くは、単にExcelの機能不足だけが原因ではありません。設備情報、点検情報、図面、修繕履歴、テナント対応履歴が別々に管理されていることで、必要な情報をすぐに確認できない状態になっていることが大きな要因です。そのため、設備台帳の管理を見直す際は、まず「どのツールを使うか」ではなく、「どの情報を、誰が、どのタイミングで確認・更新できる状態にするか」を整理することが重要です。複数物件の設備台帳を管理する方法としては、設備情報を物件・フロア・テナント・設備単位で整理し、点検結果や修繕履歴、図面などの関連情報をひも付けて管理する仕組みが有効です。設備台帳を一元管理できる状態にすると、次のようなメリットがあります。

• 最新の設備情報を関係者が同じ場所で確認できる
• 法定点検の期限や結果を横断的に把握できる
• 修繕履歴や更新予定をもとに中長期の計画を立てやすくなる
• 図面や届出書類などの関連資料を設備情報とひも付けられる
• 担当者交代時の引き継ぎ負荷を軽減できる
• 外部委託先やテナントに必要な情報だけを共有しやすくなる

特に商業施設では、テナント管理と設備情報の一元化が重要です。テナントの入れ替えや改装工事のたびに、設備容量、図面、過去の工事履歴、行政への届出書類などを確認する必要があるため、情報が分散しているほど確認作業に時間がかかります。

失敗しない設備台帳管理システムの選び方

設備台帳をExcelから脱却してシステム化しようと考えた場合、選択肢は大きく分けて2つあります。

• 高度な機能があらかじめ備わった「設備管理の専用パッケージシステム」
• 自社の運用に合わせて自由に画面を作れる「汎用的なWebデータベース」

システム選定で失敗しないための最大のポイントは、「自社独自の運用ルールや、既存のExcelの手軽さをそのまま活かせるか」という点です。専用パッケージは多機能な反面、コストが高額になりがちで、自社の業務フローをシステム側に合わせなければならないケースも少なくありません。そのため、「コストを抑えつつ、今使っているExcelの使いやすさを活かして自社にフィットしたシステムを作りたい」という企業の間では、Webデータベースを活用して自社専用の設備台帳管理システムを構築する方法が選ばれています。
設備台帳をWebデータベースへ移行すると、Excelのように一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、更新履歴の確認が格段にしやすくなり、業務の課題をスムーズに解決できます。たとえば、Webデータベースを活用した設備管理システムでは、次のような具体的なメリットが得られます。

設備台帳をWebデータベースで管理する場合、重要なのは「ExcelをそのままWeb化すること」ではありません。現場で使いやすいように、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、テナントなどの情報をどのように関連付けるかを設計することです。この設計ができていないと、せっかくシステム化しても「入力しづらい」「必要な情報を探しにくい」といった状態が残ってしまいます。そのため、自社に最適な設備台帳管理システムを構築する際は、業務の流れに合わせて情報の持ち方を整理することが大切です。そこで、数あるWebデータベースの中でも、「既存のExcelの手軽さを最も活かしやすく、現場に合わせた柔軟な設計が低コストで実現できるツール」として、多くの企業に選ばれているのが「プリザンター」です。

プリザンターを活用した設備台帳管理方法の例

設備台帳をWebデータベースで一元管理する方法の一つとして、プリザンターの活用が考えられます。プリザンターは、ノーコード・ローコードで業務アプリを構築できるWebデータベースです。Excelのような一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、履歴管理、ダッシュボード化などを行うことができます。たとえば、商業施設の設備台帳管理では、次のような使い方が考えられます。

• 物件・フロア・テナント・設備を階層的に管理する
• 設備ごとに図面、点検結果、修繕履歴、工事資料をひも付ける
• 法定点検の次回期限や対応状況を一覧で確認する
• 複数施設の修繕履歴や更新予定をダッシュボードで可視化する
• 担当者や外部委託先ごとに閲覧・編集権限を設定する
• Excelからデータを移行し、必要に応じてExcel出力も行う

プリザンターを活用することで、設備台帳、点検情報、図面、修繕履歴を別々に管理するのではなく、同じ情報基盤の上で確認・更新しやすくなります。ただし、プリザンターは柔軟性が高い分、自社の業務に合わせた設計が重要です。どの情報を台帳化するのか、誰が更新するのか、どの画面を日常的に使うのかを整理したうえで構築することで、現場で使われる設備台帳管理システムに近づきます。

設備台帳管理システムを導入する際の進め方

設備台帳の管理を見直す際、最初からシステム選定に入る必要はありません。現在の情報がどこにあり、どの情報から一元管理すべきかを整理しないまま進めると、システム化しても使われない台帳になってしまうことがあります。ここでは、ExcelからWebデータベースへの移行を検討する前に取り組みたい3つのステップを紹介します。

ステップ1：今ある台帳・書類を棚卸しする

まずは、設備情報がどこに散らばっているかを書き出します。Excelファイル、紙の書類、共有フォルダ、メール添付、個人PC、委託先が保管している資料など、形式を問わず洗い出すことが重要です。設備台帳、点検報告書、図面、修繕見積、工事完了報告書など、関連資料も含めて確認します。この段階で意識したいのは、「整理されていない情報をシステムに移しても、整理された状態にはならない」という点です。まずは現状を可視化し、重複している情報、古い情報、更新責任が曖昧な情報を把握することが第一歩になります。

ステップ2：一元管理する情報の優先順位を決める

次に、どの情報から一元管理するかを決めます。すべての情報を一度にシステム化しようとすると、項目設計が複雑になり、現場の入力負荷も大きくなります。優先すべきなのは、更新漏れや確認遅れが業務リスクにつながる情報です。たとえば、法定点検の期限管理、テナント入れ替え時に必ず参照する設備情報、修繕判断に必要な老朽化状況などは、早い段階で一元管理の対象にしやすい情報です。最初から完璧な台帳を目指すのではなく、業務上のリスクが高い情報から整備することで、現場にとって使う意味のある仕組みになります。

ステップ3：ExcelとWebデータベースの使い分けを決める

Excel管理を見直すといっても、Excelを完全になくす必要はありません。重要なのは、元データやマスタ情報をWebデータベースに集約し、必要に応じてExcelを分析や帳票出力に活用するという使い分けです。たとえば、設備情報、点検期限、修繕履歴、図面リンクなどはWebデータベースで一元管理し、会議資料や予算検討用の集計表はExcelに出力して加工するといった運用が考えられます。このように役割を分けることで、Excelの使いやすさを残しながら、情報の分散や版管理の課題を減らすことができます。

設備台帳管理システムの構築でSMSデータテックが支援できること

設備台帳管理システムを構築する際は、ツールの導入だけでなく、自社の業務に合わせた情報設計が重要です。特にFM・PM業務では、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、委託先、テナントなど、関係する情報が多岐にわたります。SMSデータテックでは、プリザンターの導入支援を通じて、設備台帳管理に必要な設計・構築・運用改善を支援しています。具体的には、次のような支援が可能です。

• 現在のExcel管理の課題や業務内容を可視化する事前ヒアリング
• 実務に合わせた画面・項目設計
• 担当者が直感的に使えるダッシュボードの構築
• 既存システムとの連携や二重入力の解消
• セキュリティ要件に応じた環境設計・構築
• 導入後の運用改善・活用支援

プリザンターは柔軟性の高いツールですが、自由度が高いからこそ、最初の設計が使いやすさを大きく左右します。項目を増やしすぎると入力負荷が高くなり、反対に情報が不足していると業務に活用しにくくなります。そのため、設備台帳管理システムを導入する際は、現在の管理方法や業務フローを整理したうえで、自社に合った形で設計することが大切です。SMSデータテックは、インプリム社主催の「Pleasanter Partner Award 2025」において「Top Revenue Award（トップレベニュー賞）」を受賞しており、プリザンターの導入支援・構築・運用サポートを通じて、企業の業務効率化やDX推進を支援してきた実績があります。

プリザンターによる設備台帳管理システムの導入事例

SMSデータテックでは、JR西日本デイリーサービスネット様におけるプリザンター活用を支援した事例があります。
同社では、駅構内の店舗や商業施設、ホテルなどを運営するなかで、店舗・設備に関する情報が紙、Excel、Word、個人PC、サーバーなどに分散していることが課題になっていました。テナントの入れ替え時には、店舗にどのような設備があるのか、いつ更新されたのか、どの資料が最新版なのかを把握する必要があります。しかし、情報の所在や更新状況が分かりにくい状態では、必要な資料を探すだけでも時間がかかります。
そこで、約500店舗の設備データ、図面、工事費、議事録、行政への届出書類などをプリザンターへ移行し、Web上で一元管理できる環境づくりを進めました。
導入の結果、これまで各拠点や個人PCに散らばっていた「最新の設備情報」や「過去の修繕履歴」へ、関係者全員がアクセスできるようになりました。これにより、情報検索にかかっていた膨大な時間が大幅に削減され、テナント入れ替え時の対応スピード向上や、引き継ぎ・情報共有の効率化という確かな成果に繋がっています。
この事例は、複数店舗や複数施設の設備台帳を管理する企業にとって参考になるケースです。設備台帳を単なるExcelファイルとして保管するのではなく、関係者が同じ情報を参照できるWebデータベースとして整備することで、確認作業や情報共有の負担を減らしやすくなります。自社でも同じように、店舗・設備・図面・工事関連資料が複数の場所に分散している場合は、どのような手順で一元管理へ移行したのかを確認しておくと、導入後のイメージを持ちやすくなります。
➡約500店舗規模での設備データ一元管理事例を見る

まとめ

複数物件や商業施設の設備台帳をExcelだけで管理し続けると、テナント入れ替え時の確認負荷、法定点検の期限管理、修繕計画の把握、担当者への属人化、外部関係者との情報共有といった課題が表面化しやすくなります。FM・PM業務における設備台帳は、単なる一覧表ではなく、施設運営の安全性、業務効率、資産価値の維持を支える情報基盤です。だからこそ、設備情報、点検結果、図面、修繕履歴を分散させず、関係者が必要な情報にアクセスできる状態を整えることが重要です。まずは、現在の台帳・書類・図面・点検記録がどこに保管されているのかを棚卸しし、どの情報を優先的に一元管理すべきかを整理することから始めてみてください。そのうえで、Webデータベースやプリザンターを活用することで、Excelの使いやすさを活かしながら、FM・PM業務に適した管理体制を構築しやすくなります。運用の属人化を防ぐためにも、導入を検討している方はお気軽にご相談ください。

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この記事でわかること

• どの業務を効率化・自動化できるか
• AIやFAQを使った対応負荷の減らし方
• 標準化・自動化の進め方
• 守りの情シスから攻めの情シスへ変わる考え方
• ITアウトソーシングを活用する判断ポイント

なぜ情シス業務の効率化が必要なのか

情シスの仕事は、以前よりも複雑になっています。社内システムだけでなく、クラウドサービス、SaaS、リモートワーク環境、セキュリティ対策、生成AI活用など、対応すべき範囲が広がっているためです。一方で、情シスの人員が十分に増えている企業ばかりではありません。少人数の情シスが、問い合わせ対応、端末管理、アカウント管理、障害対応、社内調整まで担っているケースも多くあります。この状態が続くと、情シスは常に目の前の作業に追われます。結果として、業務改善やDX推進に時間を使えず、会社全体のIT活用も進みにくくなります。情シス業務の効率化は、担当者を楽にするだけではありません。会社全体の生産性を高めるための取り組みです。

情シス業務で効率化しやすい領域

情シス業務の中には、人が毎回対応しなくてもよい業務があります。特に、手順が決まっている作業や、同じ内容が繰り返される問い合わせは、効率化しやすい領域です。

まず取り組みやすいのは、問い合わせ対応の整理です。問い合わせ内容を確認すると、「パスワードを忘れた」「VPNにつながらない」「社内システムにログインできない」「共有フォルダにアクセスできない」といった、同じような質問が何度も発生していることがあります。

こうした問い合わせは、FAQや社内ナレッジとしてまとめることで、社員が自分で解決しやすくなります。さらにAI検索やチャットボットを組み合わせれば、情シス担当者が毎回手作業で回答する負担を減らせます。

生成AIを使った情シス業務効率化の具体例

生成AIは、情シス業務をすべて代わりに行うものではありません。ただし、文章作成、情報整理、手順書作成、問い合わせ対応の補助などでは大きな効果が期待できます。

• FAQ・問い合わせ対応の自動化
  「パスワードを忘れた」「Teamsにログインできない」といった問い合わせ内容をAIが整理し、チャットボットを活用することでお問い合わせ対応の自動化を行うことができます。
• SaaS・クラウドサービス導入時の情報整理
  ベンダー資料や設定マニュアルを要約させることで、「どの機能が重要か」「事前に何を確認すべきか」を短時間で把握しやすくなります。
• 定型業務のマニュアル化
  PCキッティングやアカウント発行などの作業メモをもとに、教育用マニュアルやチェックリストを作成できます。属人化防止や引き継ぎ効率化にもつながります。

生成AIは、情シス担当者の判断を置き換えるものではなく、作業時間を短縮する補助ツールとして使うのが現実的です。そのため、生成AIを活用したとしても「攻めの情シス」にはなりません。

守りの情シスから攻めの情シスへ変わるには

従来の情シスは、トラブル対応や社内ITの維持管理が中心でした。もちろん、これらは今でも重要です。しかし、AI時代の情シスには、会社全体の業務効率化を支える役割も求められています。

• 従来の情シス　＜守りが中心＞
  • トラブルが起きてから対応する
  • 問い合わせに人力で答える
  • 端末やアカウントを個別に管理する
  • IT運用を維持する
• これからの情シス　＜守りを固めながら攻めにも時間を使う＞
  • 問題が起きにくい仕組みを作る
  • FAQやAIで仕組み化し、問い合わせの発生を抑える
  • ルール化・標準化をしてミスを減らす
  • ITで業務改善を進める

攻めの情シスとは、新しいツールを入れるだけではありません。現場の業務を理解し、どこにムダがあるのか、どこを自動化すれば効果が出るのかを考え、会社全体の働き方を良くする情シスです。そのためには、まず日々の運用業務を整理し、負担の大きい作業から順番に効率化することが大切です。

情シス業務を効率化する進め方

情シス業務の効率化は、いきなり大規模なシステムを導入するよりも、現状把握から始めることが重要です。

1. 現状把握：問い合わせ件数、作業時間、属人化している業務を整理する
2. 優先順位付け：件数が多い業務、ミスが起きやすい業務から着手する
3. 標準化：手順書、申請ルール、対応フローを整える
4. 自動化：FAQ、チャットボット、ワークフロー、管理ツールを活用する
5. 見直し：効果を確認し、改善を続ける

最初に取り組むべきなのは、問い合わせ内容の整理です。問い合わせを分類するだけでも、どの業務に時間がかかっているかが見えてきます。次に、同じ作業が繰り返されている業務を標準化します。たとえば、入社時のアカウント作成、退職時の権限削除、PC貸与、SaaS申請などは、フローを決めることでミスや漏れを減らせます。そのうえで、FAQ、チャットボット、ワークフロー、端末管理ツールなどを活用すれば、情シス担当者の負担を段階的に減らせます。

AIやツールで効率化が進まない場合はITアウトソーシングも選択肢

AIやツールは便利ですが、導入しただけで業務が自動的に整理されるわけではありません。たとえば生成AIも、元となるFAQや手順、対応履歴が整理されていなければ十分に活用できません。また、ツール導入後も、アカウント管理・権限設定・問い合わせ対応・SaaS管理などの運用負荷は残り続けます。つまり、「ツールを導入すること」と「現場負荷が減ること」は必ずしも同じではないのです。

そのような場合は、ITアウトソーシングの活用も有効です。ITアウトソーシングを活用すると、ヘルプデスク、キッティング、端末管理、アカウント管理、SaaS管理、定型的な運用業務などを外部に任せることができます。これにより、社内の情シス担当者は、業務改善、DX推進、セキュリティ強化、AI活用の検討など、より重要な仕事に集中しやすくなります。特に、以下のような状況では、ITアウトソーシングが有効です。

• 情シス担当者が少人数
• AIやツールを活用できるほどデータの整理ができていない
• SaaSやシステムが増え続けている
• DXやAI活用を進める余裕がない
• 情シスが“なんでも屋”化している

ITアウトソーシングは、情シスの仕事をなくすものではありません。むしろ、情シスが本来やるべき価値の高い仕事に集中するための手段です。情シス業務の属人化をなくし、AI時代に合った効率的な運用体制を作る手段として、ITアウトソーシングを検討する企業も増えています。

SMSデータテックのITアウトソーシング

SMSデータテックのITアウトソーシングでは、ただ業務のアウトソーシングをするのではなく、現状把握として業務の整理から、代行サービス、サポート、引継ぎ対応、情シスの業務効率化や生成AI活用まで幅広いサービスを提供しています。貴社の一員となって小さな困りごとから会社全体の生産性向上までサポートいたします。「忙しすぎて具体的な悩みまで落とし込めない」という状況でも問題ありません。一緒に業務の整理から進めていきます。まずは小さなお悩みをご相談ください。

まとめ

AI時代の情シスには、すべての作業を自分たちで抱え込むのではなく、仕組みで効率化していくという考え方が必要です。 情シスの価値は、単にトラブルを処理することだけではありません。ITを使って会社全体の働き方を良くすることにあります。そのためには、日々の運用業務を軽くし、改善や企画に使える時間を作ることが欠かせません。生成AIを活用することで、問い合わせ対応やマニュアル作成、報告書作成などの補助に活用できます。自動化ツールやFAQ、ワークフローを組み合わせることで、日々の運用負荷を減らすこともできます。しかし、社内だけで改善が進まない場合は、ITアウトソーシングを活用することも有効です。現状の把握から業務整理を専門家と一緒に行うことで情シス業務だけでなく、DX推進、業務改善、IT戦略の立案といった攻めの業務もスムーズに進めることができます。AI時代の情シスに必要なのは、すべてを人力で抱え込むことではありません。仕組み化、自動化、外部活用によって、会社全体を支える働き方へ変えていくことです。情シス業務の属人化をなくし、AI時代に合った効率的な運用体制を作りたい方は、ITアウトソーシングの活用を検討してみてください。

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一方で、実際にAI導入を進めようとすると、「何から始めればよいかわからない」「ChatGPTなどを契約したものの、現場で使われていない」「社内ルールやセキュリティ面が不安」といった課題に直面する企業も少なくありません。

AIは、ツールを導入するだけで成果が出るものではありません。自社の業務課題を整理し、業務への落とし込みや社員研修、運用ルールの整備などを進める必要があります。しかし、これらをすべて社内だけで担うには、AI推進体制の整備や最新技術のキャッチアップ、現場への定着支援まで継続的に行う必要があり、負担が大きくなりがちです。

こうした課題を解決する手段として、AI導入を研修・コンサルティング・システム構築・定着支援の面から支援する会社やサービスが増えています。そこで本記事では、AI導入支援会社に依頼できることや選び方、おすすめのAI導入支援会社・サービス10選を紹介します。

AI 導入支援会社とは

AI導入支援会社とは、企業がAIを業務で活用できるように、導入前の課題整理から研修、システム構築、運用改善、社内定着までを支援する会社です。

AI導入というと、ChatGPTやAIチャットボット、AI議事録ツールなどを契約することをイメージする方もいるかもしれません。しかし、AIツールを契約しただけでは、業務改善につながらないケースもあります。

たとえば、生成AIを契約しても、社員が使い方を理解していなければ利用は広がりません。また、利用ルールが整備されていない状態では、機密情報や個人情報の取り扱いに不安が残ります。さらに、どの業務にAIを活用すべきかが曖昧なままでは、費用対効果も判断しづらくなります。AI導入支援会社は、こうした課題に対して、AI活用の方針策定、業務の洗い出し、社員研修、AIエージェントや業務システムの構築、導入後の改善などを支援します。

つまり、AI導入支援会社は、単にAIツールを紹介するのではなく、企業がAIを実務で使える状態にするための支援を行う会社だといえます。

AI 導入支援会社に依頼できること

AI導入支援会社に依頼できる内容は、会社によって異なります。主な支援内容は、AI活用方針の整理、社員向け研修、業務への落とし込み、AIシステムやAIエージェントの構築、導入後の運用改善などです。

特に、生成AIの業務活用では「どのツールを使うか」だけでなく、「どの業務にどう組み込むか」が重要になります。文章作成や議事録作成のような個人作業の効率化から、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応、営業資料作成、データ分析、月次レポート作成など、AIを活用できる領域は多岐にわたります。

ただし、すべての業務に同じように効果が出るわけではありません。最初から大規模な開発を行うよりも、効果が見えやすい業務から小さく始め、現場の反応を見ながら広げていく進め方が現実的です。AI導入支援会社に相談することで、自社の業務内容や組織体制に合わせて、どこからAI活用を始めるべきかを整理しやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際のポイント

AI導入支援会社を選ぶ際に特に重要なのは、「自社の業務に合わせて、安全に・継続的に使われる状態まで支援できるか」です。知名度やサービス名だけで判断するのではなく、導入前の設計から現場定着、セキュリティ・運用改善まで伴走できるかを確認しましょう。

特に、以下の4点は事前に確認しておくとよいでしょう。

• 研修だけでなく、実務への落とし込みまで支援できるか
• 決められたパッケージではなく、自社業務に合わせて柔軟に設計・改善できるか
• 機密情報や個人情報の扱い、権限管理などセキュリティ面まで相談できるか
• 単発の導入支援ではなく、導入後の改善や運用定着まで長期的に支援できるか

AI導入支援会社といっても、得意領域は会社によって異なります。社員研修や人材育成に強い会社もあれば、AIエージェントやRAG構築などの実装に強い会社もあります。また、業務改革や組織変革とあわせてAI活用を支援する会社もあります。

「社員のAIリテラシーを高めたい」のか、「AIを使った業務システムを構築したい」のか、「まずは自社で何ができるか整理したい」のかによって、選ぶべき会社は変わります。

そのため、サービス名や機能だけで比較するのではなく、自社がAI導入で解決したい課題に対して、どこまで支援してもらえるのかを確認しましょう。

AI 導入支援会社おすすめ10選

ここからは、AI導入を検討している企業におすすめのAI導入支援会社・サービスを紹介します。

本記事では、単体のAIツールではなく、コンサルティング、研修、構築、定着支援などを提供している会社・サービスを中心に取り上げています。

1. デジライズ

デジライズは、AIリスキリングとコンサルティングを通じて、企業のAI活用を支援する会社です。

AIを一部の担当者だけで使うのではなく、組織全体に浸透させることを重視している点が特徴です。社員研修に加えて、実際の業務でAIをどう活用するかまで支援を受けられるため、AIを社内に定着させたい企業に向いています。

全社的にAI活用を広げたい企業や、研修と実装支援をまとめて依頼したい企業に適した選択肢です。AI導入を一時的な施策ではなく、組織全体の変化につなげたい場合に検討しやすい会社です。

2. キカガク

キカガクは、生成AI導入支援やAI人材育成に強みを持つ企業です。

生成AI搭載システムの開発支援に加えて、導入コンサルティングや研修などの導入後支援にも対応しています。AI導入を外部に任せきりにするのではなく、社内にAIを扱える人材を育てながら進めたい企業に向いています。

特に、将来的な内製化を見据えてAI活用を進めたい企業にとって、教育と実装をバランスよく相談しやすい会社です。AI活用の企画からPoC、開発、人材育成までを組み合わせて進めたい場合に適しています。

3. AVILEN

AVILENは、生成AI導入を上流から支援し、ビジネス活用を実現するためのサービスを提供しています。

生成AIの導入支援だけでなく、データ利活用できる組織づくりや、AI技術の企画・開発・導入にも対応している点が特徴です。社員教育とAIソリューションの両方に対応しているため、データ・AI活用を組織的に進めたい企業に向いています。

生成AIの活用だけでなく、データ分析や機械学習を含めたAI活用を検討している企業にも適しています。AI人材育成と実装を並行して進めたい場合に検討しやすい会社です。

4. スキルアップAI

スキルアップAIは、AI・DX人材育成を中心に、企業のAI活用力向上を支援する会社です。

人材育成計画の策定から評価、研修、実データを活用した課題解決型プログラム、AI開発・導入支援までを一貫して提供している点が特徴です。

AI導入の前段階として、まずは社員の理解度を高めたい企業や、部署ごとにAI活用力を底上げしたい企業に向いています。単なる座学ではなく、実務に近いテーマでAI活用を学ばせたい場合にも検討しやすい会社です。

5. JMAC

JMACは、製造業・サービス業を中心に、業務改善や組織改革、DXなどを支援するコンサルティングファームです。

生成AIを活用した組織変革プログラムを提供しており、AIを単なるツール導入ではなく、業務改革や経営課題の解決につなげたい企業に向いています。

特に、現場業務の改善や組織全体の変革とAI活用を結びつけたい企業に適しています。技術導入だけでなく、業務プロセスや組織のあり方まで見直したい場合に候補となる会社です。

6. パーソルワークスイッチコンサルティング

パーソルワークスイッチコンサルティングは、生成AI技術と業務プロセスの両方に精通したコンサルタントが、AIエージェントの業務実装を支援するサービスを提供しています。

特徴は、「どの業務をAIに任せ、どの業務を人間が担うか」の切り分けから、実装、検証、運用安定化まで支援している点です。導入済みのAIツールが現場に定着しないという課題に対しても、伴走型の定着化支援を行っています。

AIを単なるチャット利用にとどめず、業務プロセスの中に組み込みたい企業に向いています。AIエージェントの導入や、既存AIツールの活用定着に課題を感じている企業におすすめです。

7. Ridge-i

Ridge-iは、生成AIコンサルティング・開発サービスを提供するAI企業です。

生成AI活用に向けたDX戦略の構築から、AIシステムの設計・開発、オペレーション構築、人材育成までをワンストップで支援している点が特徴です。また、大規模言語モデルの研究開発やチューニング開発にも対応しています。

高度なAI活用や独自AI開発を検討している企業に向いており、生成AIを経営や業務に深く組み込みたい場合に候補となります。単なる研修やツール導入ではなく、戦略設計から開発まで踏み込んで相談したい企業に適しています。

8. Laboro.AI

Laboro.AIは、オーダーメイド型AIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行う会社です。

AI開発に先立つビジョンや戦略策定、導入ロードマップの策定、運用のためのコンサルティング支援にも対応している点が特徴です。汎用的なAIツールでは対応しづらい、自社固有の業務課題に合わせたAIを開発したい企業に向いています。

一方で、まずはAI研修や小規模な定着支援から始めたい企業よりも、具体的なAI開発テーマがある企業に適した会社です。独自AIモデルやAIエージェントを自社の業務に合わせて作り込みたい場合に検討しやすいサービスです。

9. 株式会社インディゴデータ

株式会社インディゴデータは、中小企業向けAI伴走支援サービス「ヒトタスAI」を提供する会社です。

特徴は、AI導入を「ツールを入れて終わり」にせず、現場で使われる状態まで支援する点にあります。AI初心者向けの研修・定着支援から、継続的にAI活用を相談できるAI伴走顧問、業務に合わせたAI構築・運用まで、企業の状況に合わせた支援を受けられます。

特に、ChatGPTなどを導入したものの現場で使われていない企業や、AIを使いたいが何から始めればよいかわからない企業に向いています。大規模なAI開発よりも、まずは身近な業務からAI活用を始め、効果を見ながら広げていきたい企業にとって相談しやすいサービスです。

また、Difyなどを活用した業務フロー自動化や、既存システムへのAI機能追加にも対応しているため、研修だけでなく実務への落とし込みまで支援を受けたい企業にも適しています。

10. 株式会社SMSデータテック

株式会社SMSデータテックは、働くAI「Claude Cowork」の導入から組織定着までを支援する「Claude Cowork内製化支援」を提供しています。

特徴は、AIを「質問に答えるもの」として使うだけでなく、実際の業務を進める「働くAI」として活用する点にあります。Claude Coworkは、PC上のファイルにアクセスし、依頼内容をもとにデータの読み取り、整理、分析などを行うことができます。

たとえば、営業データの整理、マーケティング施策の分析、月次レビュー資料の作成、会議資料のたたき台作成など、従来は人が手作業で行っていた業務の効率化が期待できます。

特に、生成AIやSaaS、RPAなどを導入したものの、業務全体の自動化や内製化につながっていない企業に向いています。単なるAIツールの導入ではなく、業務設計から運用定着まで支援を受けたい場合に検討しやすいサービスです。

また、SMSデータテックはシステム運用領域で25年の実績があり、業務効率化だけでなく、セキュリティや運用管理の観点を踏まえてAI活用を設計できる点も強みです。AIを安全に活用しながら、社内で運用できる状態まで整えたい企業に適しています。

AI 導入支援会社のタイプ別の選び方

AI導入支援会社は、大きく分けると「伴走支援・コンサル型」「研修・人材育成型」「開発・実装支援型」「AIエージェント内製化型」の4つに分類できます。

自社の課題がまだ明確でない場合は、まず伴走支援・コンサル型の会社に相談し、業務課題や導入方針を整理するところから始めるとよいでしょう。特に、現場で使われる状態まで支援してほしい場合は、単発の研修やパッケージ導入ではなく、継続的に改善できる支援体制があるかを確認することが大切です。

一方で、すでに「社内ナレッジ検索をAI化したい」「問い合わせ対応を自動化したい」「独自AIモデルを作りたい」といったテーマが明確な場合は、開発・実装支援型の会社が適しています。

また、生成AIを導入したものの、日々の業務削減につながっていない場合は、AIエージェント内製化型のサービスを検討するとよいでしょう。AIを単なるチャットツールとしてではなく、実務を進める存在として活用することで、より具体的な業務効率化につなげやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際の注意点

AI導入支援会社を選ぶ際は、目的が曖昧なまま依頼しないことが大切です。

「とりあえずAIを導入したい」という状態では、支援内容も抽象的になりやすく、導入後の成果を判断しづらくなります。問い合わせ対応を効率化したいのか、資料作成を効率化したいのか、社内ナレッジを検索しやすくしたいのか、社員のAIリテラシーを高めたいのかなど、まずは目的を整理しておきましょう。

また、AI研修だけで終わらせないことも重要です。研修はAI活用の第一歩ですが、研修を受けただけで業務が変わるとは限りません。実際の業務に合わせた活用例やプロンプトテンプレート、社内ルール、運用フローを整備することで、AI活用は定着しやすくなります。

セキュリティやガバナンスも後回しにしてはいけません。生成AIを業務で使う場合は、機密情報や個人情報の扱い、入力してよい情報の範囲、利用ログの管理、権限設定などを整理する必要があります。安全にAI活用を進めるためにも、運用ルールまで相談できる会社を選びましょう。

AI 導入を成功させる進め方

AI導入を成功させるには、段階的に進めることが重要です。

1. 現状業務と課題を整理する
2. AI化しやすい業務を選ぶ
3. 一部の部署や業務で小さく試す
4. 社内ルールや活用テンプレートを整備する
5. 利用状況を見ながら改善を続ける

まずは、どの業務に時間がかかっているのか、どの作業が属人化しているのか、どの業務でミスや手戻りが発生しやすいのかを確認します。そこから、AIで効率化しやすい業務を選び、一部の部署や特定業務で試すと、効果や課題を把握しやすくなります。

試験導入で効果が見えたら、AI利用ガイドラインや業務別プロンプト集、確認フロー、活用事例集などを整備します。社員が迷わずAIを使える状態を作ることで、AI活用は現場に定着しやすくなります。

導入後は、利用状況や現場の声をもとに改善を続けましょう。AI導入は一度設定して終わりではありません。業務の変化や利用状況に合わせて改善することで、継続的な業務改善につなげることができます。

ただし、これらをすべて自社だけで実施するには、AI推進室のような体制づくりや、最新技術・セキュリティ動向の継続的なキャッチアップが必要になります。AI技術は変化が速いため、準備に時間をかけすぎると、導入時点で活用方法が古くなってしまう可能性もあります。すべてを社内だけで抱え込まず、必要に応じてAI導入支援サービスを活用することも検討しましょう。

まとめ

AI導入支援会社は、企業がAIを業務で活用できるように、課題整理、研修、構築、運用改善、社内定着までを支援する存在です。

特に、AIを導入したいが何から始めればよいかわからない企業や、ChatGPTなどを導入したものの現場で活用が進んでいない企業は、AI導入支援会社への相談がおすすめです。

SMSデータテックではClaude Cowork内製化支援サービスを提供しています。システム運用で培ったセキュリティ・運用管理の知見を踏まえ、貴社の業務・体制に合わせたAI活用可能性と課題を無料診断で整理できますので、お気軽にお問い合わせください。

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こんにちは！マーケターから未経験のエンジニアに転身した社員Tです。
開発を始めて1年が経ち、サーバーサイド開発にも触れるようになりました。
今回は、Javaを使用したダッシュボードAPIの作成についてご紹介します。
これまでフロントエンド中心の開発を行っていた私が、サーバーサイドのAPI開発に挑戦していく様子をお届けします。

本記事の対象の方

• サーバーサイド開発をこれから学びたい方
• JavaでのAPI開発に興味がある方
• ダッシュボードの作成を通じて、実践的な技術を学びたい方

Javaとは？

Javaは、非常に人気のあるオブジェクト指向プログラミング言語で、さまざまなアプリケーションの開発に広く使用されています。

詳しい説明については、過去のブログ記事をご参照ください。
⇒関連記事はこちら

環境構築

環境構築に関しては、内容が広範囲にわたるため、別の記事で詳細に解説する予定です。

ダッシュボードAPIの作成

今回作成したいのは、こんなダッシュボード画面です。ユーザーがコースを選択することで、自分の学習状況を一目で確認できるようにすることを目指しています。

全体の作成の流れとしては、下記の通りとなります。

1. ユーザー情報を取得
2. コース情報を取得
3. 各グラフ描画に必要なデータを取得

今回は、3.各グラフ描画に必要なデータを取得するAPIの実装について詳しく触れていきたいと思います。5つグラフがありますが、右下の同資格受験者との比較グラフを作成します。

1. ユーザー情報の取得については、過去のブログ記事をご参考ください。
⇒関連記事はこちら

2. コース情報の取得については、過去のブログ記事をご参考ください。
⇒関連記事はこちら

試験情報取得APIの設計

エンドポイント

/top/getScoreDistribution

• HTTPメソッド: POST
• リクエストボディ: ユーザーID、コースID
• レスポンス: 模擬試験のスコアリスト

リクエスト例

{
    "courseId":"7",
    "userId":"175"
}

今回はパスパラメータではなく、リクエストボディからユーザーIDとコースIDを受け取る設計にしています。これにより、柔軟なデータの受け渡しが可能となります。

レスポンス例

{
    "scoreDistribution": {
        "A": 5,
        "B": 3,
        "C": 2,
        "D": 10
    },
    "errorMessageList": null
}

試験情報取得APIの実装

モデルクラスの作成

模擬試験履歴を表すエンティティクラスを作成します。このクラスはデータベースの trial_exam_history テーブルに対応し、各試験の履歴情報を管理します。

 1package jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity;

 2 

 3import java.io.Serializable;

 4import lombok.Data;

 5 

 6/**

 7 * TrialExamHistoryテーブルEntity

 8 */

 9@Data

10public class TrialExamHistoryEntity implements Serializable {

11 

12    /** シリアルバージョンUID */

13    private static final long serialVersionUID = 1L;

14 

15    /** 試験履歴ID */

16    private Integer trialExamHistoryId;

17 

18    /** 試験ID */

19    private Integer trialExamId;

20 

21    /** 試験回数 */

22    private Integer trialExamTimes;

23 

24    /** 試験スコア */

25    private Integer trialScore;

26 

27    /** ユーザーID */

28    private Integer userId;

29}

MyBatisのMapper設定

このクエリでは、RANK() 関数を用いて、各ユーザーの試験履歴をスコアの降順でランク付けし、最も高いスコアの試験のみを取得しています。

 1<mapper namespace="jp.co.smsdatatech.questiongenerate.repository.TrialExamHistoryMapper">

 2 

 3    <select id="selectLatestTrialExamHistoryList" resultMap="TrialExamHistoryResultMap" resultType="jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity.TrialExamHistoryEntity">

 4        SELECT

 5            highest_score_exam.user_id,

 6            highest_score_exam.trial_exam_id,

 7            highest_score_exam.trial_exam_score,

 8            highest_score_exam.trial_exam_times

 9        FROM

10            (

11                SELECT

12                    teh.user_id,

13                    teh.trial_exam_id,

14                    teh.trial_exam_score,

15                    teh.trial_exam_times,

16                    RANK() OVER (PARTITION BY teh.user_id ORDER BY teh.trial_exam_score DESC, teh.trial_exam_times DESC) AS rank_num

17                FROM

18                    trial_exam_history teh

19                JOIN

20                    trial_exam AS exam

21                    ON teh.trial_exam_id = exam.trial_exam_id

22                WHERE

23                    exam.course_id = #{courseId}

24            ) AS highest_score_exam

25        WHERE

26            highest_score_exam.rank_num = 1;

27    </select>

28</mapper>

サービスクラスの作成

trialExamHistoryMapper.selectLatestTrialExamHistoryList(courseId) を呼び出し、試験履歴を取得します。

 1/**

 2 * 指定したコースIDに基づいて、複数ユーザーの最新試験履歴を取得する。

 3 *

 4 * @param courseId コースID

 5 * @return 最新の模擬試験履歴リスト

 6 */

 7@Transactional(readOnly = true)

 8public List<TrialExamHistoryEntity> selectLatestTrialExamHistoryList(Integer courseId) {

 9 

10    log.debug("コースID {} の最新の模擬試験履歴を取得します。", courseId);

11 

12    // データベースから複数ユーザーの最新試験履歴を取得

13    List<TrialExamHistoryEntity> latestTrialExamHistoryList = trialExamHistoryMapper

14            .selectLatestTrialExamHistoryList(courseId);

15 

16    log.debug("取得した複数ユーザーの最新模擬試験履歴リスト: {}", latestTrialExamHistoryList);

17 

18    return latestTrialExamHistoryList;

19}

コントローラークラスの作成

selectLatestTrialExamHistoryList(courseId) で最新の試験履歴を取得。取得した履歴データをもとに、スコア範囲ごとの人数をカウントし、レスポンスとして返却します。

 1/**

 2 * 最新の模擬試験履歴を取得（スコア範囲ごとの人数分布のみ返却）。

 3 *

 4 * <h3>機能概要</h3>

 5 * コースIDに基づいて、スコア範囲ごとの人数分布を取得する。

 6 *

 7 * <h3>処理フロー</h3>

 8 * 1. リクエストデータのバリデーション<br>

 9 * 2. サービスクラスを呼び出して、スコア範囲ごとの人数分布を取得<br>

10 * 3. スコア範囲ごとの人数分布が見つからない場合はエラーメッセージを設定<br>

11 * 4. スコア範囲ごとの人数分布を返却

12 *

13 * @param form    UserIdForm

14 * @param result  バリデーション結果やエラーを格納

15 * @return スコア範囲ごとの人数分布 ScoreDistributionResponseForm

16 */

17@PostMapping("/top/getScoreDistribution")

18public ScoreDistributionResponseForm getScoreDistribution(

19        @RequestBody @Validated({ ValidationGroups.Step1.class, ValidationGroups.Step2.class }) UserIdForm form,

20        BindingResult result) {

21    log.debug("TopRest (getScoreDistribution) 呼び出し開始");

22 

23    ScoreDistributionResponseForm responseForm = new ScoreDistributionResponseForm();

24    List<String> errorMessageList = new ArrayList<>();

25 

26    // バリデーションエラーがある場合、詳細なエラーメッセージを追加

27    if (result.hasErrors()) {

28        for (FieldError fieldError : result.getFieldErrors()) {

29            String errorMessage = messageSource.getMessage(fieldError, Locale.getDefault());

30            errorMessageList.add(errorMessage);

31        }

32        responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);

33        return responseForm;

34    }

35 

36    Integer courseId = form.getCourseId();

37 

38    // 最新の模擬試験履歴リストを取得

39    List<TrialExamHistoryEntity> latestTrialExamHistoryList = trialExamHistoryService

40            .selectLatestTrialExamHistoryList(courseId);

41 

42    // リストが取得できなかった場合

43    if (CollectionUtils.isEmpty(latestTrialExamHistoryList)) {

44        errorMessageList

45                .add(messageSource.getMessage(ErrorMessages.TRIAL_EXAM_HISTORY_NOT_FOUND, null,

46                        Locale.getDefault()));

47        responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);

48        log.debug("最新の模擬試験履歴が見つかりませんでした");

49        return responseForm;

50    }

51 

52    // スコア範囲ごとの人数をカウントする

53    Map<String, Integer> scoreDistribution = new HashMap<>();

54    for (TrialExamHistoryEntity history : latestTrialExamHistoryList) {

55        int score = history.getTrialScore();

56        ScoreEnum range = ScoreEnum.getRange(score);

57        if (range != null) {

58            // スコア範囲に該当する人数を取り出し、1を加算する

59            int currentCount = scoreDistribution.getOrDefault(range.name(), 0);

60            scoreDistribution.put(range.name(), currentCount + 1);

61        }

62    }

63 

64    // スコア分布をResponseFormにセット

65    responseForm.setScoreDistribution(scoreDistribution);

66 

67    log.debug("TopRest (getScoreDistribution) 呼び出し終了");

68 

69    return responseForm;

70}

Enumクラスの作成

今回は、試験のスコア範囲を管理するために ScoreEnum を作成しました。スコアがどのランク（A, B, C, D）に属するかを判定するために使います。

 1package jp.co.smsdatatech.questiongenerate.enums;

 2 

 3import lombok.Getter;

 4 

 5/**

 6 * スコア範囲を表す列挙型クラス。

 7 *

 8 * <p>

 9 * 各範囲はスコアの最小値と最大値によって定義されます。

10 * スコアを基に適切なスコア範囲を判定する機能を提供します。

11 * </p>

12 */

13@Getter

14public enum ScoreEnum {

15    A(90, 100),  // A範囲：90〜100

16    B(80, 89),   // B範囲：80〜89

17    C(70, 79),   // C範囲：70〜79

18    D(0, 69);    // D範囲：0〜69

19 

20    private final int minScore;

21    private final int maxScore;

22 

23    // コンストラクタ

24    ScoreEnum(int minScore, int maxScore) {

25        this.minScore = minScore;

26        this.maxScore = maxScore;

27    }

28 

29    // スコアがこの範囲に含まれるかどうかをチェック

30    public boolean isInRange(int score) {

31        return score >= minScore && score <= maxScore;

32    }

33}

実装内容の振り返り

今回の実装では、SQLのRANK()関数とENUMクラスを活用して、ダッシュボード画面のデータ集計を効率的に行いました。

1. SQLの RANK() 関数について

RANK()関数は、特定の条件でデータを順位付けするために使用しました。RANK()を活用することで、プログラム側でループを回して順位を計算する必要がなくなり、SQLだけで効率的にデータを取得できるようになりました。

2. ENUMクラス ScoreEnum について

ScoreEnumは、スコアをランク（A, B, C, D）に分類するために作成しました。ENUMを使うことで、スコアの評価ロジックを統一し、可読性を向上させることができました。また、メソッドを定義することで、スコアがどのランクに属するかを簡単に判定できるようになり、コードの保守性も向上しました。

まとめ

今回のブログ記事を通して、ダッシュボード画面のすべての実装が完了しました。まだまだ改善の余地はあるかと思いますが、より良い書き方を模索しながら、さらに保守性や拡張性の高い実装を目指していきたいと思います。
長らく見ていただいてありがとうございました。次回は、テストやデータベース操作について、自身の学びをまとめていきたいと思います。

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こんにちは！マーケターから未経験のエンジニアに転身した社員Tです。
開発を始めて1年が経ち、サーバーサイド開発にも触れるようになりました。
今回は、Javaを使用したダッシュボードAPIの作成についてご紹介します。
これまでフロントエンド中心の開発を行っていた私が、サーバーサイドのAPI開発に挑戦していく様子をお届けします。

本記事の対象の方

• サーバーサイド開発をこれから学びたい方
• JavaでのAPI開発に興味がある方
• ダッシュボードの作成を通じて、実践的な技術を学びたい方

Javaとは？

Javaは、非常に人気のあるオブジェクト指向プログラミング言語で、さまざまなアプリケーションの開発に広く使用されています。

詳しい説明については、過去のブログ記事をご参照ください。
⇒関連記事はこちら

環境構築

環境構築に関しては、内容が広範囲にわたるため、別の記事で詳細に解説する予定です。

ダッシュボードAPIの作成

今回作成したいのは、こんなダッシュボード画面です。ユーザーがコースを選択することで、自分の学習状況を一目で確認できるようにすることを目指しています。

全体の作成の流れとしては、下記の通りとなります。

1. ユーザー情報を取得
2. コース情報を取得
3. 各グラフ描画に必要なデータを取得

今回は、3.各グラフ描画に必要なデータを取得するAPIの実装について詳しく触れていきたいと思います。5つグラフがありますが、左下のスコア遷移表の制作に取り掛かりたいと思います。

1. ユーザー情報の取得については、過去のブログ記事をご参考ください。
⇒関連記事はこちら

2. コース情報の取得については、過去のブログ記事をご参考ください。
⇒関連記事はこちら

試験情報取得APIの設計

エンドポイント

/top/getTrialExamHistory

• HTTPメソッド: POST
• リクエストボディ: ユーザーID、コースID
• レスポンス: 模擬試験のスコアリスト

リクエスト例

{
    "courseId":"7",
    "userId":"175"
}

今回はパスパラメータではなく、リクエストボディからユーザーIDとコースIDを受け取る設計にしています。これにより、柔軟なデータの受け渡しが可能となります。

レスポンス例

{
    "trialExamHistoryList": [
        {
            "trialExamHistoryId": 63,
            "trialExamId": 1,
            "trialExamTimes": 5,
            "trialScore": 90,
            "userId": null
        },
        {
            "trialExamHistoryId": 69,
            "trialExamId": 1,
            "trialExamTimes": 2,
            "trialScore": 75,
            "userId": null
        },
        {
            "trialExamHistoryId": 72,
            "trialExamId": 1,
            "trialExamTimes": 1,
            "trialScore": 70,
            "userId": null
        }
    ],
    "errorMessageList": null
}

試験情報取得APIの実装

モデルクラスの作成

模擬試験履歴を表すエンティティクラスを作成します。このクラスはデータベースの trial_exam_history テーブルに対応し、各試験の履歴情報を管理します。

 1package jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity;

 2 

 3import java.io.Serializable;

 4import lombok.Data;

 5 

 6/**

 7 * TrialExamHistoryテーブルEntity

 8 */

 9@Data

10public class TrialExamHistoryEntity implements Serializable {

11 

12    /** シリアルバージョンUID */

13    private static final long serialVersionUID = 1L;

14 

15    /** 試験履歴ID */

16    private Integer trialExamHistoryId;

17 

18    /** 試験ID */

19    private Integer trialExamId;

20 

21    /** 試験回数 */

22    private Integer trialExamTimes;

23 

24    /** 試験スコア */

25    private Integer trialScore;

26 

27    /** ユーザーID */

28    private Integer userId;

29}

MyBatisのMapper設定

MyBatisのMapperインターフェースを定義し、模擬試験履歴を取得するメソッドを宣言します。指定されたユーザーIDとコースIDに基づいて直近5回分の模擬試験履歴を取得しています。

 1package jp.co.smsdatatech.questiongenerate.repository;

 2 

 3import java.util.List;

 4import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

 5import org.apache.ibatis.annotations.Param;

 6 

 7import jp.co.smsdatatech.questiongenerate.entity.TrialExamHistoryEntity;

 8 

 9/**

10 * TrialExamHistoryテーブルMapper

11 */

12@Mapper

13public interface TrialExamHistoryMapper {

14 

15    /**

16     * 指定されたユーザーID、コースIDに基づいて直近5回分の模擬試験履歴を取得する。

17     *

18     * @param userId   ユーザーID

19     * @param courseId コースID

20     * @return 模擬試験スコアリスト

21     */

22    List<TrialExamHistoryEntity> selectTrialExamHistoryList(

23            @Param("userId") Integer userId,

24            @Param("courseId") Integer courseId);

25 

26    /**

27     * 指定したコースIDに基づいて、複数ユーザーの最新試験履歴を取得します。

28     *

29     * @param courseId コースID

30     * @return 最新の試験履歴リスト（各ユーザー1件）

31     */

32    List<TrialExamHistoryEntity> selectLatestTrialExamHistoryList(

33            @Param("courseId") Integer courseId);

34}

サービスクラスの作成

次に、サービス層でデータベースから直近5回分の模擬試験履歴を取得するメソッドを実装します。このメソッドは、ユーザーIDとコースIDをもとに、模擬試験履歴をデータベースから取得します。

 1/**

 2 * 模擬試験履歴リスト作成Service

 3 */

 4@Slf4j

 5@Service

 6public class TrialExamHistoryService {

 7 

 8    private final TrialExamHistoryMapper trialExamHistoryMapper;

 9 

10    // コンストラクタインジェクションを使用

11    @Autowired

12    public TrialExamHistoryService(TrialExamHistoryMapper trialExamHistoryMapper) {

13        this.trialExamHistoryMapper = trialExamHistoryMapper;

14    }

15 

16    /**

17     * 指定されたユーザーID、コースIDに基づいて直近5回分の模擬試験履歴を取得する。

18     *

19     * @param userId   ユーザーID

20     * @param courseId コースID

21     * @return 模擬試験履歴リスト

22     */

23    @Transactional(readOnly = true)

24    public List<TrialExamHistoryEntity> selectTrialExamHistoryList(Integer userId, Integer courseId) {

25 

26        log.debug("ユーザーID {} のコースID {} の模擬試験履歴を取得します。", userId, courseId);

27 

28        // データベースから模擬試験履歴を取得

29        List<TrialExamHistoryEntity> trialExamHistoryList = trialExamHistoryMapper.selectTrialExamHistoryList(userId, courseId);

30        log.debug("取得した模擬試験履歴リスト: {}", trialExamHistoryList);

31 

32        return trialExamHistoryList;

33    }

34}

コントローラークラスの作成

@PostMapping アノテーションを使って、/top/getTrialExamHistory というエンドポイントを定義します。このエンドポイントは、ユーザーIDとコースIDを含むフォームを受け取り、バリデーションエラーがあればエラーメッセージを返します。

 1/**

 2 * 模擬試験履歴を取得.

 3 *

 4 * <h3>機能概要</h3>

 5 * ユーザーIDおよびコースIDに基づいて、模擬試験履歴を取得する。

 6 *

 7 * <h3>処理フロー</h3>

 8 * 1. リクエストデータのバリデーション<br>

 9 * 2. サービスクラスを呼び出して、模擬試験履歴を取得<br>

10 * 3. 履歴が見つからない場合はエラーメッセージを設定<br>

11 * 4. 模擬試験履歴またはエラーメッセージリストを返却

12 *

13 * @param form    ユーザーIDとコースIDのリクエストフォーム

14 * @param result  バリデーション結果やエラーを格納

15 * @return 模擬試験履歴リスト TrialExamHistoryResponseForm

16 */

17@PostMapping("/top/getTrialExamHistory")

18public TrialExamHistoryResponseForm getTrialExamHistory(

19        @RequestBody @Validated({ ValidationGroups.Step1.class, ValidationGroups.Step2.class }) UserIdForm form,

20        BindingResult result) {

21    log.debug("TrialExamHistoryRest (getTrialExamHistory) 呼び出し開始");

22 

23    TrialExamHistoryResponseForm responseForm = new TrialExamHistoryResponseForm();

24    List<String> errorMessageList = new ArrayList<>();

25 

26    // バリデーションエラーがある場合、詳細なエラーメッセージを追加

27    if (result.hasErrors()) {

28        for (FieldError fieldError : result.getFieldErrors()) {

29            String errorMessage = messageSource.getMessage(fieldError, Locale.getDefault()); // Localeを指定

30            errorMessageList.add(errorMessage);

31        }

32        responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);

33        return responseForm;

34    }

35 

36    Integer userId = Integer.parseInt(form.getUserId());

37    Integer courseId = form.getCourseId();

38 

39    // 模擬試験履歴リストを取得

40    List<TrialExamHistoryEntity> trialExamHistoryList = trialExamHistoryService.selectTrialExamHistoryList(userId,

41            courseId);

42 

43    // リストが取得できなかった場合

44    if (CollectionUtils.isEmpty(trialExamHistoryList)) {

45        errorMessageList

46                .add(messageSource.getMessage(ErrorMessages.TRIAL_EXAM_HISTORY_NOT_FOUND, null,

47                        Locale.getDefault()));

48        responseForm.setErrorMessageList(errorMessageList);

49        log.debug("模擬試験履歴が見つかりませんでした");

50        return responseForm;

51    }

52 

53    responseForm.setTrialExamHistoryList(trialExamHistoryList);

54    log.debug("TrialExamHistoryRest (getTrialExamHistory) 呼び出し終了");

55 

56    return responseForm;

57}

実装内容の振り返り

今回はシンプルに直近5回分の試験履歴を取得する実装でしたが、今後はキャッシュの活用や、SQLクエリ内で全件取得後に絞り込むのではなく、最初から直近5回分だけを取得するように修正することで、データベースへの負荷を軽減でき、より実用的に利用できるようになると感じました。

まとめ

シンプルな実装ではありましたが、SQLの書き方やキャッシュの導入余地など改善点も見えてきました。今後はパフォーマンスを意識した設計を取り入れ、より実用的なAPIに仕上げていきたいと思います。

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