AI導入事例
にわかには信じがたい数字だと思いますので、先に前提を書きます。これは推計でも理論値でもなく、当社エンジニアが実際に使っている開発PC 1台の、全Gitリポジトリのコミット履歴と開発サーバの実機を集計した実測値です。期間は2026年4月中旬〜7月末の約3.5ヶ月、実行したのはエンジニア1人と、AIコーディングエージェント（Claude Code）です。
| 指標 | 実測値 |
|---|---|
| 開発・更新したシステム／プロジェクト | 22 |
| 作成・更新したコード（追加行数） | 約24.6万行 |
| コミット数 | 446 |
| 期間 | 約3.5ヶ月（大半は直近6週間に集中） |
数字の信頼性のため、集計ではライブラリ類（node_modules、Python仮想環境など約100万行）、ロックファイル、画像などのバイナリ、既存システムから移設しただけの資産、リポジトリ間で重複するコードを除外しています。逆に、サーバ上で直接構築した作業は含めていないため、実際の作業量はこの数字より多い側に振れます。
人間の手作業なら、何人月か。
業務システム開発の一般的な生産性目安「1人月＝1,000〜2,000行」（設計・実装・テスト・デバッグ込み）で換算すると、24.6万行は約123〜246人月、つまり10〜20人年に相当します。人月単価100万円で見積もれば、1.2〜2.5億円規模の開発量です。
それを、1人が他業務と並行しながら3.5ヶ月でこなしました。単純計算でも35〜70倍、作業が集中した直近6週間だけで見れば100倍を超える生産性です。もちろん行数は品質や価値と等号ではありません。ただ、この規模差はもはや「効率化」という言葉では足りません。生産の主体が人間の手からAIエージェントに交代した——産業革命で職人の手が機械に置き換わったのと同じ構造の変化が、ソフトウェア開発で起きています。
何を作ったのか。
- 店舗・企業向けSaaS 7本（SNS投稿管理、在庫管理、売上分析、LINE会員基盤、クチコミAI応答、店舗BGM、学習サイト）— 最大のものは176コミット・4.1万行。在庫管理SaaSは3日で2.3万行
- 企業ホームページ 4本（多言語対応サイトを含む。いずれもCMSなしの静的構成＋AIによる更新運用）
- 20年もののJavaシステムのフルリニューアル（実録①）
- サポート終了OSで動く基幹システムの段階移行ゲートウェイ（実録②）
- 新プラットフォーム構成検討のプロトタイプ（実録③）
- ほか、社内ツール・インフラ構成・ドキュメント類
正直に書きます：AIは魔法ではありません。
うまくいった話だけではフェアではないので、実際に起きたことも書きます。10年前に破損していたデータはAIでも復元できませんでした（失われた情報は発明できません）。並行作業でコードが巻き戻る事故も起き、Git履歴から復旧しました。AIの初期仮説が後で覆ったことも一度ではありません。
だからこそ当社は、実データでの検証を全機能に課し、Git運用の規律を守り、戦略の意思決定は人間が行う——という方法論とセットでAI駆動開発を運用しています。道具ではなく、方法論。これが3.5ヶ月・24.6万行を事故なく納め続けられた理由です。
同じ状況でお困りではありませんか。
- 仕様を知る人がいなくなったレガシーシステムを抱えている
- 刷新の見積もりが数千万円・年単位で、身動きが取れない
- 「SaaSに乗り換えて業務を合わせる」以外の選択肢を探している
当社はレガシー刷新を「AI Re:プラットフォーム」（略称：AIRプラットフォーム）として提供しています。
既存ソースの解析までは無料。結果は技術的負債の一覧と「作り直す／包む」の初期戦略をまとめた簡易版「AIRレポート」としてお渡しします（NDA締結のうえ実施）。今すぐお問い合わせください。
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シリーズ「レガシー to AI 実録」
- 総集編：1台のPCで22システム・24.6万行 ― AI開発3.5ヶ月の実測記録（本記事）
- 実録①：20年もののJavaを、約1週間でフル刷新
- 実録②：既存コード0行変更で、基幹系に新しい入口を作る
- 実録③：1ヶ月級の構成検討を、プロトタイプ2日＋実測で
※本記事の数値は2026年7月末時点の実測値です。開発成果はシステムの状態・要件により異なります。