生成AI「Claude Code」を駆使した新規プロダクト開発の実際とは

オーエムネットワークの新たな挑戦

オーエムネットワーク株式会社は、新潟に本社を置く企業で、最新技術の導入による業務効率化を推進しています。最近リリースしたAI経営ツール「R-Board」は、生成AI「Claude Code」を活用して開発され、従来の開発手法に新たな風を吹き込んでいます。特に、未経験の技術スタックを使用しながらも、スピーディーなフレームワーク構築を実現しました。

技術スタックと開発の流れ

「R-Board」の開発は現場と経営をつなぐダッシュボードを提供することを目指しています。開発チームは、フロントエンドにReact、バックエンドにはPythonのFastAPIを採用し、生成AIを利用したプログラミングを進めました。このプロジェクトでは、業務システム開発での豊富な経験を生かして、何を作るべきかをじっくり考え、その後にどう実装するかを生成AIに委ねることで、開発を加速させました。

業務効率化の成果

生成AI「Claude Code」の活用により、フレームワーク構築の期間は数日間で完了し、これまでのように数週間から数ヶ月を要していた基盤整備が飛躍的に短縮されました。これにより、アイデアから実装までのサイクルが短くなり、快速な試行錯誤が可能になったのです。

発見された新たな課題

しかし、生成AIの導入には意外な課題も生じました。その一つが「理解の追いつかない速度」という問題です。生成AIは膨大なコードを瞬時に生成しますが、開発者はその背後にあるロジックを理解するには時間が必要です。これは個々の能力の問題ではなく、速度と理解のギャップがチーム全体に影響を及ぼしました。

チーム連携の難しさ

全員が生成されたコードの詳細を十分に把握できていないため、プロジェクトの指示や技術的な説明が難しくなり、チーム内の連携がスムーズに進まない場面が増加しました。このような新しい壁に対峙することで、今後の生成AIを活用した開発現場では如何にマネジメントを行っていくかが重要なテーマとなることを実感しました。

結論：理解を重視したDX推進

今回の経験は、DXを進める際の理解の重要性を再認識させました。求められるスピードや効率化だけでなく、現場が理解し、積極的に活用できる状態を設計することが肝要です。「R-Board」はその点でも、AIによる実装スピードと業務システム開発の専門性を兼ね備え、データを視覚化し、次のアクションを考えるための支援機能を備えています。

2026年春にサービスを提供開始予定の「R-Board」は、こうした課題を乗り越え、現場のデータ活用リテラシー向上に寄与することを目指しています。私たちが得た知見が、今後のDX推進の参考となれば幸いです。