ソフトウェア開発は、多くの企業活動やプロダクトの中核を支える一方で、全体像がつかみにくい領域でもあります。さらに近年は、生成AIの普及によって開発の進め方そのものが変わり始めており、あらためて基本を整理する重要性が増しています。
そこでこの記事では、「ソフトウェア開発とは何か」という基本から、システム開発との違い、開発工程（流れ）、開発手法、体制（役割）の要点までを整理して解説します。
加えて、生成AIがソフトウェア開発に入り込むことで何が変わっているのか、活用のメリットと注意点、そして今後の展望までを、現場での経験も踏まえてわかりやすく紹介します。

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ソフトウェア開発とは

ソフトウェア開発とは、課題解決のためにソフトウェアを企画・設計・実装・テストし、リリース後も運用・改善する一連のプロセスです。
ソフトウェア開発は単にプログラム（コード）を書く作業に限らず、何を作るべきかを定め、期待どおりに動くことを保証し、リリース後も運用しながら価値を高めていくところまで含めて捉えるのがより実務的な考え方といえます。

ソフトウェア開発において重要なのは、ソフトウェアが単に「動けば良い」わけではないという点です。例えば、同じ機能であっても、使いやすさや速さ、止まりにくさ、安全性、保守のしやすさなどの品質次第で、事業への貢献度やユーザーの満足度は大きく変わります。ソフトウェア開発は、こうした品質も含めて、期待する状態を実現するためのプロセスだと言えます。

品質と顧客満足度の関係を整理し、顧客の求める品質をモデル化したものとしては狩野モデルが有名です。狩野モデルについては以下の記事で詳しくご紹介していますので、あわせてご参照ください。
狩野モデルから探る品質のあり方とは

また、ソフトウェア開発は多くの場合、複数の役割が関わるチーム作業です。発注者、ユーザー、開発者の間の認識がずれたまま進んでしまうと、「開発したのに使われない」「想定外の手戻りやコスト増が発生する」といった問題が起こりやすくなります。だからこそ、早い段階で目的や前提をそろえ、関係者間で合意を取りながら進めることが欠かせません。

ソフトウェア開発とシステム開発の違い

「ソフトウェア開発」と「システム開発」は、どちらもIT技術を用いた開発活動を指す言葉ですが、一般に対象とする範囲が異なります。ソフトウェア開発は、アプリケーションやプログラムなどのソフトウェアそのものを設計・実装・検証し、提供可能な形に仕上げる活動を中心に扱います。

一方、システム開発は、ソフトウェアに加えて、業務やサービスを成立させるための周辺要素まで含めて、全体の仕組みを構築・導入する活動として用いられることが多い表現です。
例えば業務システムの開発では、画面や機能の実装だけでなく、業務フローへの適合、既存データの移行、外部システムとの連携、権限設計、運用監視や障害対応の設計など、導入後に継続的に利用できる状態を整えることが求められます。このように、設計・開発に加えて導入・運用の前提まで含めて捉える場合、「システム開発」という言い方が選ばれやすくなります。

システム開発とは｜開発の手法や工程、外注の費用やポイントまで徹底解説

もっとも、実務では両者の領域は大きく重なります。Webサービスやスマホアプリのように「ソフトウェア開発」と呼ばれる案件であっても、ソフトウェアの開発だけでなくインフラ構成、運用設計、セキュリティ対策、データ管理などが含まれるケースも多々あります。そのため、用語の呼び分けだけで作業範囲を判断しないことが重要です。

ソフトウェア開発の種類

ソフトウェア開発は、対象によって求められる設計思想やポイントが異なります。
ここでは代表的な例として、Webアプリケーション開発、アプリケーション開発、組み込みシステム開発の3つを整理して紹介します。

Webアプリケーション開発

Webアプリケーション開発は、Webブラウザを通じて利用する業務システムやWebサービスなどを開発する領域です。例えば、SNSやECサイト、予約サービス、社内の販売管理・在庫管理システムなどはWebアプリケーションの典型例です。

インターネットによる利用が前提となるため、アクセス集中時の性能や可用性、データ保護を含むセキュリティ、運用監視などが重要な論点になります。継続的な改善や機能追加を前提とするケースも多く、リリース後の運用を含めた設計が求められます。

アプリケーション開発

アプリケーション開発は、スマートフォンやPCなど、端末上で動作するアプリケーションを開発する領域です。例えば、スマホの地図アプリやメッセージアプリ、家計簿アプリ、PCの表計算ソフトやデザインツールなどが該当します。

端末の性能差やOSの仕様変更、画面サイズなどの違いに対応しながら、操作性（UI/UX）や安定性を確保する必要があります。配布方法（ストア申請やバージョン配布）やユーザー環境の多様性も、開発・運用上の考慮点になります。

組み込みシステム開発

組み込みシステム開発は、家電、産業機器、自動車など、機器に組み込まれて動作するソフトウェアを開発する領域です。例えば、エアコンや電子レンジなどの家電、工場の製造装置、車載の制御システム（ブレーキ制御や運転支援など）に組み込まれるソフトウェアが代表例です。

メモリやCPUなどのリソース制約が強い場合があり、リアルタイム性や高い信頼性が求められます。ハードウェアと密接に関係するため、ソフトウェア単体ではなく実機を前提とした評価や、製造・保守を見据えた設計が重要になります。

続いては、こうしたソフトウェア開発の全体像をより具体的に理解しやすくなるよう、一般的な進め方について整理して解説します。

ソフトウェア開発の主な工程

ソフトウェア開発は、最初に課題と目的を整理し、必要な要件を確定したうえで、設計・実装・テストを経てリリースし、運用しながら改善していく流れで進みます。工程名や区切り方は企業によって多少異なりますが、こちらでは基本的な名称や流れについて紹介します。

ヒアリング

ソフトウェア開発の最初の段階では、ユーザーや発注者を含む関係者へのヒアリングを通じて、現状の課題や達成したいゴール、要望、業務上の制約や前提条件（期限や予算、運用の前提など）を整理します。

この整理が不十分なまま要件定義や設計に進むと、開発途中での仕様変更や手戻りが増えたり、結果として期待した成果と異なるソフトウェアができあがってしまう可能性があるため注意が必要です。

要件定義

要件定義では、ヒアリングで整理した内容をもとに、ソフトウェアで実現すべき要求事項を具体化し、関係者間で合意を形成します。一般的には要件定義書を作成し、機能要件（何ができるようにするか）に加えて、性能や可用性、セキュリティなどの非機能要件（どんな品質を持つべきか）も明確にします。

要件定義は、ソフトウェア開発において最も重要な工程の一つです。ここで合意した内容によって開発するソフトウェアの仕様や機能の大枠が定まり、以降の設計・実装・テストの判断基準となるためです。

設計

設計は、要件定義書の内容をもとに、ソフトウェアの仕様や構造を具体化し、実装できる形に落とし込む工程です。一般的には、画面や操作、入出力、外部連携、データの持ち方など利用者に見える仕様を整理する基本設計（外部設計）と、処理手順や例外時の挙動、データベース設計、モジュール構成など内部の実装方針まで定める詳細設計（内部設計）に分けて進めます。

設計の精度は、開発効率と品質に直結します。設計が曖昧なまま実装に入ると、実装者ごとに解釈が分かれて仕様の不整合が生じやすく、手戻りの増加や品質低下につながる可能性が高まります。

実装（プログラミング）

実装（プログラミング）では、設計書に基づいてコードを作成し、ソフトウェアを動く形に仕上げます。単に機能を実現するだけでなく、保守性や拡張性、性能、セキュリティといった非機能要件も満たすように実装することが重要です。

なお、近年は生成AIの活用によってコーディングやレビュー、テストコード作成などを効率化する動きが広がっています。ただし、生成AIの出力が常に正しいとは限らないため、設計意図や要件に照らして妥当性を確認しながら慎重に取り入れる必要があります。

テスト

テストは、実装したソフトウェアが設計書に沿って正しく動作するかを確認するとともに、要件定義で合意した内容を満たしているかを検証し、リリース可能な品質に仕上げる工程です。重大な不具合が残ったままリリースされると、ユーザー体験の毀損に加えて、障害対応や改修コストの増加、場合によっては企業の信用低下にもつながります。そのため、テストを通じて一定以上の品質を確保する必要があります。

一般的には、個々の部品や機能を確認する単体テスト、複数の機能を組み合わせた挙動を確認する結合テスト、システム全体として要件を満たすかを確認するシステムテスト、利用者視点で受け入れ可否を判断する受け入れテストといった段階に分け、順に実施します。不具合が見つかった場合は修正し、再テストを行うことで品質を高めていきます。

リリース

リリースは、開発・テストを終えたソフトウェアを本番環境に反映し、ユーザーが利用できる状態にする工程です。新規導入の場合は、必要に応じて既存データの移行や環境設定を行い、利用者への周知や操作手順の案内など、運用開始に向けた準備も含めて進めます。

また、多くのソフトウェアはリリース後も、不具合修正や機能追加、セキュリティ対応などのアップデートを継続します。そのため、リリースは初回だけのイベントではなく、繰り返し実行される運用プロセスとして捉えることが重要です。想定外の不具合に備えた切り戻し（ロールバック）の方針を用意するほか、リリース直後の監視や問い合わせ対応を含め、安定稼働へ移行できる状態を整えます。

保守・運用

保守・運用は、リリース後のソフトウェアを安定的に提供し続けるための工程です。稼働状況の監視や障害対応、問い合わせ対応といった日々の運用に加えて、不具合修正、性能改善、機能追加、OSやミドルウェアの更新への対応、セキュリティパッチの適用などを継続的に行い、サービスの品質と安全性を維持します。

また、利用状況や事業環境は時間とともに変化するため、運用データやユーザーのフィードバックを踏まえて改善を積み重ね、価値を高めていくことも保守・運用の重要な役割です。

代表的なソフトウェア開発の手法

ソフトウェア開発の手法はいくつもあり、どの開発手法が最適かはプロジェクトの目的や、要件の確実性、変更頻度、関係者の意思決定スピードなどによって変わります。
ここでは代表的なソフトウェア開発手法について、概要や特徴について整理してご紹介します。

ウォーターフォール開発

ウォーターフォール開発は、要件定義から設計、実装、テストへと工程を段階的に進める手法です。工程ごとの成果物が明確で、計画や管理がしやすい一方、途中で要件変更が入ると手戻りが大きくなりやすい特徴があります。

ウォーターフォール開発については以下の記事で詳しくご紹介していますので、あわせてご参照ください。
ウォーターフォール開発とは何か｜メリットやデメリット、アジャイル開発との違いについて解説

アジャイル開発

アジャイル開発は、短いサイクル（イテレーション）で、設計・開発・テスト・改善を繰り返しながら完成度を高める手法です。要件が流動的なプロジェクトでも進めやすい一方、継続的なレビューや意思決定への参加など、発注側を含む関係者の関与が前提になります。

アジャイル開発やイテレーションについては以下の記事で詳しくご紹介していますので、あわせてご参照ください。
あらためて、アジャイル開発とは｜その概要から進め方、メリット・デメリット、開発手法について
イテレーションとは｜意味やスプリントとの違い、プロセスやベストプラクティスまで徹底解説

なお、スクラムはアジャイル開発の代表的な手法（フレームワーク）の一つとして位置づけられます。
スクラムとは｜スクラムの定義や特徴、体制とチーム内の役割

スパイラルモデル

要件定義・設計・実装・テストといった工程を踏みつつ、サイクルを回しながら段階的に精度を高める手法です。サイクルごとにリスクやフィードバックを評価しながら進める点が特徴で、新規技術を伴う場合や、要件が固まりきっていない段階から着手するプロジェクトで検討されます。

プロトタイピング

本格開発の前に試作品（プロトタイプ）を作り、関係者とイメージのすり合わせや評価・改善を行う手法です。早期にフィードバックを得られるため、UI/UXの重要度が高いプロダクトや、コンセプトが抽象的で認識ズレが起きやすい案件で有効です。

DevOps

開発（Development）と運用（Operations）を一体として捉え、リリース後も運用で得られた情報をもとに継続的に改良していく考え方／進め方です。開発と運用の連携を強めることで、改善のサイクルを回しやすくし、価値を継続的に高めていきます。

CI/CD

開発からリリースまでのプロセスを自動化し、一定の品質を確保しながら変更を安全かつ頻繁に反映できる状態を目指す手法です。コード統合とテストの自動化（CI）や、本番反映の効率化（CD）により、リリースサイクル短縮と品質維持の両立を狙います。

CI/CDについては以下の記事で詳しくご紹介していますので、あわせてご参照ください。
CI/CDとは｜CI/CDの概要からメリット、ツールまでをわかりやすく解説

ソフトウェア開発手法の選定に「唯一の正解」はありません。要件がどの程度固まっているか、変更がどれくらい起こり得るか、リリース後の改善を前提とするかといった前提条件を整理したうえで、プロジェクトの目的に合う進め方を選ぶことが重要です。
そして、どの手法を採用する場合でも、実際に開発を前に進めるには、関係者の役割分担と意思決定の流れを明確にしておく必要があります。
続いては、ソフトウェア開発に関わる体制と役割について整理します。

ソフトウェア開発に関わる体制と役割

ソフトウェア開発は、複数の専門性を持つメンバーが連携して進める仕事です。どの開発手法を採用する場合でも、体制や役割が曖昧だと意思決定が滞り、認識の齟齬や手戻りが増えやすくなります。

そのため、プロジェクトの初期段階で「誰が何を決め、誰が何に責任を持つのか」を明確にしておくことが重要です。

プロジェクトマネージャー（PM）

PMは、進捗や品質、コスト、体制などを総合的に管理し、プロジェクトを計画どおりに前進させる役割を担います。関係者が多いほど論点や課題は増えますが、PMはそれらを整理し、意思決定に必要な情報を揃えたうえで、合意形成をリードします。遅延や品質課題などのリスクが顕在化した際には、優先順位を再調整し、現実的な落としどころを作ることも重要な責務です。

システムエンジニア（SE）

SEは、業務や課題の理解をもとに要件を整理し、設計へ落とし込む役割を担うことが一般的です。要件定義書や設計書の作成、関係者との調整、仕様の整合性の確認などを通じて、後工程の実装・テストがスムーズに進む状態を作ります。技術的な観点から、実現性やリスクを踏まえた代替案を提示することも重要です。

プログラマー

プログラマーは、設計をもとにコードを実装し、ソフトウェアを動く形に仕上げる役割を担います。機能を満たすことに加え、保守性、性能、セキュリティなどの非機能要件を踏まえた実装が求められます。近年は特に実装への生成AIの活用が進んでいますが、最終的な品質を担保するのは人間であり、レビューやテストを含めた品質づくりが欠かせません。

QAエンジニア（テストエンジニア）

QAエンジニアは、ソフトウェアが要件どおりに動作するかを確認し、品質の状態やリスクを可視化する役割を担います。単にテストを実施するだけでなく、どの観点をどの範囲まで確認すべきかを整理し、効率よく品質を担保できる状態を作ることが重要です。品質課題を早期に検知できれば、修正コストを抑えながら信頼性を高められます。

インフラエンジニア

インフラエンジニアは、本番環境の構築や運用設計、監視、障害対応、性能管理、セキュリティ対策などを通じて、サービスを安定的に提供し続ける役割を担います。近年はクラウドの普及により、開発と運用の連携を強める考え方が一般化しており、SREやDevOpsエンジニアが同様の領域を担うケースも増えています。

ソフトウェア開発における生成AIの影響

生成AIの普及により、ソフトウェア開発では「AIを使うかどうか」ではなく、「どこに組み込み、どう品質を担保するか」が実務上の論点になりつつあります。

Stack OverflowのDeveloper Survey 2025でも、開発プロセスでAIツールを「使用中または使用予定」と回答した人は84%（前年の76%から8%増）に達しており、活用が急速に一般化していることが分かります。

生成AIは実装だけでなく、開発工程全体に入り込む

活用が広がっているのはコーディング支援に限りません。設計案の整理、テストコードやテスト観点の作成補助、レビュー支援、ドキュメント整備など、開発工程の複数箇所で利用され始めています。結果として、実装の速度が上がる一方で、仕様の明確化やレビュー、テスト設計といった「正しさを担保する活動」の比重が相対的に高まります。

加えて、GitHub Copilotの実験研究では、特定タスクで完了時間が55.8%短縮されたという報告もあり、生産性面の効果が示されています。

品質保証の仕組みがますます重要に

生成AIは、既知のパターンをもとにコードや文章を生成することは得意ですが、プロダクト固有の制約や例外条件、業務上の前提まで自動的に正しく埋められるとは限りません。したがって、要件・設計の意図を明確にし、AIの出力を設計書や要件に照らして検証できることが、これまで以上に重要になります。

また、生成AIによる出力の誤りや脆弱性混入、機密情報の取り扱い、ライセンスや権利面など、運用ルールを含めた管理も欠かせません。
そのため、AIを活用した実装の効率化が進むほど、品質を担保するためのレビューやテストの仕組みが競争力を左右する要素になってくるでしょう。

今後の展望

今後は、個々のコーディング支援にとどまらず、要件・設計・実装・テスト・ドキュメントまでを横断して支援する形（エージェント的な活用）が進むと見込まれます。その中で価値が上がるのは、AIツールの導入そのものではなく、開発プロセスに組み込み、品質を維持しながら継続的に改善できる体制と運用設計になっていくと考えられます。

まとめ

ソフトウェア開発は、プログラミングだけを指す言葉ではありません。課題や目的を整理し、要件を定義して関係者の合意を取り、設計・実装・テストを経てリリースし、保守・運用を通じて価値を維持・向上させる。この一連の活動全体がソフトウェア開発です。

また、ソフトウェア開発には対象の種類があり、Webアプリケーション開発、アプリケーション開発、組み込みシステム開発では、重視すべき要件や難所が異なります。まずは自社の開発対象がどの領域に当たるのかを整理したうえで、適切な進め方や体制を選ぶことが重要です。

開発手法については、ウォーターフォールとアジャイルが代表例ですが、プロジェクトの特性に応じて使い分け、場合によっては組み合わせることも現実的な選択肢になります。そして、手法にかかわらず、PM・SE・開発エンジニア・QAエンジニア・インフラエンジニアなどの役割と責任を明確にし、意思決定と連携が滞らない体制を整えることが、成果に直結します。

さらに近年は、生成AIの普及により、開発の進め方そのものが変わりつつあります。実装の効率化が進む一方で、要件や設計の明確化、レビューと検証、運用ルールの整備といった「品質を担保する取り組み」の重要性は増しています。生成AIを前提とした開発プロセスの再設計が、今後のソフトウェア開発における競争力の鍵になるでしょう。