生成AIによる業務システム・ツール自作（内製化）の実態調査2026

調査概要

• 調査名称： 生成AIによる業務システム・ツール内製化の実態調査
• 調査方法： セルフ型ネットリサーチ「Fastask」を用いたインターネット調査
• 実施期間： 2026年6月24日～2026年6月30日
• 有効サンプル数： 324名
• 対象者条件： 事前のスクリーニング調査で「生成AIを活用したシステム開発やツールの自作（内製化）に取り組んでいる、もしくは開発・導入の手続きを進めている」と回答したビジネスパーソン

生成AIを活用して実際にリリースに至ったシステム・ツールの総数

「あなたがこれまでに、生成AIを活用して開発・構築に着手し、実際にリリースに至ったシステムやツールの総数を教えてください。」と伺ったところ、「2～3個」と回答した方が38.3%と最も多い結果となりました。生成AIを用いた内製化によって、一定の成果が得られている層が多くいることがわかります。

一方で「0個（リリースに至っていない）」と回答した方が21.6%と続き、生成AIによるシステム開発に着手しても5人に1人がリリースできていないこともわかります。ここから、生成AIによるシステム開発には、最終的に実業務で運用可能な状態までシステムを完成させ、安定してリリースするうえではハードルがあるとも言えそうです。

リリースに至ったシステム・ツールの総数	回答数（n=324）	構成比（%）
1個	25	7.7%
2～3個	124	38.3%
4～5個	69	21.3%
6～10個	26	8.0%
11個以上	10	3.1%
0個（リリースに至っていない）	70	21.6%

生成AIでの構築中に「知識やスキルの不足」という壁にぶつかった分野

「生成AIを活用して業務システムやツールの構築を進める中で、実際に『知識やスキルが足りない』と壁にぶつかった分野は何ですか。当てはまるものをすべてお選びください。」と伺ったところ（複数回答）、「AIが出力した内容（コードや設計）の正確性の検証」と回答した方が44.8%で最多となりました。

さらに、「プログラミングコードの記述や修正」が39.2%、「データベースの構築・設計（情報の切り分けや紐付け）」が31.2%と続き、システム開発の根幹をなす分野に課題を感じる方が多くいることがうかがえます。

壁にぶつかった分野	回答数（n=324）	回答比率（%）
AIが出力した内容（コードや設計）の正確性の検証	145	44.8%
プログラミングコードの記述や修正	127	39.2%
データベースの構築・設計（情報の切り分けや紐付け）	101	31.2%
システムのセキュリティやアクセス権限の管理	96	29.6%
既存データ（ExcelやCSVなど）の移行や統合	84	25.9%
業務のルールや承認ルート（ワークフロー）の設定	82	25.3%
データの集計方法や計算式の定義	74	22.8%
アナログ帳票（紙やPDFなど）のデータ化	59	18.2%
知識やスキルの不足は特に感じていない	21	6.5%
その他	1	0.3%

プロンプト調整（手戻り作業）における「時間・工数の負担」の実態

「生成AIに対してことば（プロンプト）でシステムやツールの要望を伝える際、必要な機能や細かなルールを漏れなく指示し直す一連の手戻り作業（プロンプト調整）に、どの程度『時間や工数の負担』を感じていますか。」と伺ったところ、「非常に負担を感じている」が13.0%、「やや負担を感じている」が58.3%と、合わせて71.3%もの担当者がプロンプト調整（手戻り作業）に負担を感じていることがわかりました。

プロンプト調整の手戻り作業における負担度	回答数（n=324）	構成比（%）
非常に負担を感じている	42	13.0%
やや負担を感じている	189	58.3%
どちらともいえない	49	15.1%
あまり負担は感じていない	41	12.7%
全く負担は感じていない	3	0.9%

複雑な計算ルールやデータ連動ロジックを再現する難しさ

「生成AIを用いたシステム構築において、目標と実績から達成率や利益を出すような『複雑な計算ルールや、データ同士の連動ロジック』をAIに正しく再現させることに対する難しさについて、あなたのご実感に最も近いものを1つお選びください。」と伺ったところ、「非常に難しさを感じる」が15.7%、「やや難しさを感じる」が54.6%と、合わせて70.3%の方が計算ルールやデータ連動ロジックを再現させることを難しいと感じていることがわかりました。

複雑な計算ルール・連動ロジック再現の難しさ	回答数（n=324）	構成比（%）
非常に難しさを感じる	51	15.7%
やや難しさを感じる	177	54.6%
どちらともいえない	69	21.3%
あまり難しさは感じない	22	6.8%
全く難しさは感じない	5	1.5%

組織固有の運用ルールや業務プロセス（ワークフロー）への組み込み限界

「生成AIを用いたシステム構築において、金額に応じた承認ルートの分岐（ワークフロー）などを伴う『実際の組織の運用ルールや業務プロセス』に、生成AIで作ったツールを組み込んで運用することに対する難しさや限界について、あなたのご実感に最も近いものを1つお選びください。」と伺ったところ、「非常に難しさや限界を感じる」が15.4%、「やや難しさや限界を感じる」が49.1%と、合わせて64.5%の方が、組織の運用ルールや業務プロセスに生成AIで作成したシステムを組み込むことに難しさを感じていることがわかりました。

組織の運用ルール・ワークフロー組み込みの難しさ	回答数（n=324）	構成比（%）
非常に難しさや限界を感じる	50	15.4%
やや難しさや限界を感じる	159	49.1%
どちらともいえない	82	25.3%
あまり難しさや限界は感じない	29	9.0%
全く難しさや限界は感じない	4	1.2%

確実なシステム内製化を実現するなら「ノーコード開発」

今回の調査から、生成AIを用いたシステム開発は一定の成果を上げている一方で、実際の業務に耐えうるシステムを内製化するという点においては、まだまだ課題が山積していることがわかりました。

具体的には、「プロンプト調整に費やされる多大な手戻り工数」や「複雑な計算・連動ロジックの再現難易度」、そして「実際の組織の運用ルールや業務プロセスへの組み込みの難しさ」など、テキスト指示（ことば）だけで厳密なシステムを制御・運用することの難しさが浮き彫りとなりました。

そこで、改めて注目したいシステム内製化の方法が「ノーコード開発」です。

ノーコード開発は、そもそもコーディングを一切必要としない（ノンプログラミング）開発手法のため、生成AIのように「出力されたプログラムの正確性を人手でレビュー・検証する」という行程そのものが不要です。

また、システムの構造が視覚的にわかりやすく表現されるため、作成者本人しかメンテナンスできないといった属人化のリスクも抑制できます。人手不足で限られたリソースを最大限に活かし、実業務で安定して動くシステムを構築・運用するのであれば、ノーコード開発こそが最適な手法と言えるでしょう。

ノーコード開発における「JUST.DB」の優位性

数あるノーコード開発ツールの中から、企業のデータ活用や高度な業務プロセスまでカバーできるものを選ぶのであれば、ノーコード クラウドデータベース「JUST.DB」が最適です。

一般的なノーコードツールでは、複雑なロジックや高度なデータ連携を実装する場合、追加プラグインの導入や個別のスクリプト記述が必要になりがちです。しかしJUST.DBは、企業のシステム内製化に求められる様々な高度な機能を、はじめから標準機能としてオールインワンで備えています。

さらに、個別の業務要件を満たす豊富な機能だけに留まらず、圧倒的な構築のしやすさと、全社導入を後押しする手厚い運用環境を兼ね備えていることもJUST.DBの強みです。以下で、その具体的な3つのポイントを紹介します。

① AIと対話形式でシステムを構築できる「JUST.DB Blueprint」

JUST.DBには、生成AIとの対話によって業務システムの設計図を自動作成できる機能「JUST.DB Blueprint」が搭載されており、やりたいことを“ことば”で伝えるだけで、データテーブルの構成や集計ロジックをAIが自動生成・提案してくれます。

調査で課題が浮かび上がった「データ連動の難しさ」も、JUST.DBにもともと備わっているリレーション・ルックアップ機能を組み合わせて構築してくれるため、心配いりません。生成AIに直接コーディングをさせるのではなく、ノーコードの設定をAIが代替してくれるため、手戻りや属人化に悩むこともありません。

② 全社員で使える「費用対効果の高いライセンス体系」

JUST.DBは、ユーザー数ではなく「同時にログインする上限数」に対して課金する独自の「同時ログインライセンス」を採用しています。そのため、アカウントを発行するだけでは費用が増加することがなく、コストを気にせず全社員にアカウントを付与することが可能です。

利用タイミングが分散する「申請・承認ワークフロー」などは必要最小限の同時ログインライセンスで運用し、特に利用頻度の高いユーザーには「登録ユーザーライセンス」を割り当てる、といった柔軟な組み合わせ運用により、圧倒的なコストパフォーマンスを両立します。

③ 堅牢なセキュリティと運用サポート

JUST.DBは、全社規模の重要なデータを安全に管理できる強固なセキュリティ機能を備えています。

二要素認証、IPアドレス制限、監査ログの取得など、標準のセキュリティ体制が万全なうえ、フォルダやデータテーブルといった細かい単位でのアクセス制御により、重要なデータを強固に守ります。

さらに、日々の運用を支える機能として、強力な「自動バックアップ機能」を搭載しています。過去35日前までの間で日付を指定し、必要なデータだけをピンポイントに復元できるため、万が一の操作ミスによるデータ消失リスクを最小限に抑え、安全なシステム運用をサポートします。

内製化ツールの運用・定着に関するFAQ

Q. 生成AIで作成したコードの検証（レビュー）が社内で属人化しています。どのように解決できますか？

A. 生成AIが直接コード（プログラム）を出力する手法では、コードを理解できる特定の担当者に検証や修正が依存し、属人化が発生します。JUST.DBの生成AI機能「JUST.DB Blueprint」では、対話によって作成されるのはコードではなく、ノーコード開発におけるシステム設計図（テーブル構成やルックアップ設定）のため、コードの検証・レビュー作業自体が不要です。

Q. 複雑な条件分岐を伴うワークフローも、本当にノーコードで実装可能ですか？

A. はい、可能です。JUST.DBの承認フロー機能は、日本の組織運営特有の複雑なプロセスに対応しています。金額に応じた分岐条件の設定はもちろん、複数人のうち1人が承認すればよい「グループ決裁」や、全員の承認が必須となる「合議」、出張時などの「代理承認」も、すべて画面上のマウス操作だけで設定できます。

Q. 既存システムやExcel/CSVのデータを移行することはできるのでしょうか？

A. はい、可能です。JUST.DBの「マルチインポート」機能を利用すれば、複数のExcelやCSVファイルをまとめてインポートするだけで、AIがデータ型やファイル間の関連性を自動で解析し、システム構築とデータ移行を実施します。極めて低いコストで、データ移行やシステムリプレースを実施いただけます。

業務システムの内製化・DX推進をお考えの担当者様へ

安全かつ確実にシステムの内製化を進めるには、完全ノーコードの開発基盤に生成AIの設計支援機能を組み合わせた「JUST.DB」が最適です。JUST.DB Blueprintによる迅速なシステム設計と、高機能なノーコード開発ならではの確実な運用を両立した業務システムをスムーズに構築できます。

具体的な活用イメージや、全社展開時のコストメリット、各種機能の詳細は公式カタログに掲載されています。ぜひ資料をダウンロードしてご確認ください。