システム開発のトレンドは？開発方法や開発言語の観点から解説！

システム開発のトレンドは、時代とともに移り変わってきました。本記事では、システム開発会社の選定に悩む企業のご担当者様に向けて、「システム開発の方法」「開発言語（プログラミング言語）」「AIやローコードなどシステム開発を取り巻く環境」「フレームワーク」といった、システム開発のトレンドをご紹介します。システム開発の歴史的背景から現在のトレンドまで網羅しているため、最新のシステム開発情報を把握し、自社に合った開発会社を見つける際にぜひ参考にしてください。

 

目次

 

 

トレンドから定着したシステム開発の方法

2000年代前半頃までは、システム開発の現場で「ウォーターフォール開発」という開発手法が主に採用されていました。「ウォーターフォール開発」とは、プロジェクトを工程ごとに分けて順番に対応していく手法です。工程を順番に対応していくため、開発手順がシンプルで一般的な手法として長らく取り入れられてきました。その後、2000年代後半頃から、ウォーターフォール開発に代わる開発方法も注目を集めるようになりました。以下でご紹介する「アジャイル開発」「DevOps」「スパイラル型開発」は、トレンドの開発手法として人気を博し、現在では定番の進め方として定着したものです。

 

●アジャイル開発

アジャイル開発とは、システム開発の工程を小さな単位で区切り、小さな機能ごとに開発と実装、テストを繰り返してシステムを構築していく開発方法です。従来のウォーターフォール開発では、計画にはじまり基本設計や詳細設計、実装、テストから運用までの流れを順に進めるのが特徴でした。対するアジャイル開発は、修正や後戻りすることを前提に一つひとつの機能を開発・実装し、必要に応じて各機能をブラッシュアップしていく手法です。ウォーターフォール型開発のように最初の段階で綿密な計画を立てる必要がなく仕様変更にも柔軟に対応できるため、仕様変更を前提として展開されるWebサービスやECサイト開発などに向いています。

 

●DevOps

DevOps（デブオプス）とは、開発担当のチームと運用担当のチームが共同でシステム開発を進める開発方法および概念です。アジャイル開発と類似する概念として注目されるようになりました。

従来のシステム開発の現場では、開発担当チームと運用担当チームが対立しやすいという構造がありました。システムの品質や機能性を追求したい開発担当チームと、システムリリース後の安定稼働を目的とする運用担当チームでは、意見が対立しやすいためです。DevOpsではツールやフレームワークを活用し、開発担当と運用担当が密接に連携することで円滑に開発を進めます。

例えば、モニタリングツールでシステム監視業務にかかる工数を削減し、同時にソースコード管理ツールでシステムの実装や修正作業を効率化するといったアクションがDevOpsの一環です。DevOpsを推進するツールは「DevOpsツール」と呼ばれ、モニタリングツールやソースコード管理ツールのほか、仮想化ツールやリリース管理ツール、アプリケーションのライフサイクル分析ツールなどが挙げられます。

DevOpsを上手く取り入れられれば、運用・開発どちらか一方に偏ることなくシステムの品質向上と安定稼働の両立につながる点が大きなメリットです。

 

●スパイラル型開発

スパイラル型開発は、アジャイル開発と同様にシステム開発の工程を小単位で区切って開発を進める方法です。スパイラル開発では、「設計」「開発」「テスト」を螺旋状（スパイラル）に繰り返してシステムを構築していきます。具体的に説明すると、一つの大きなメインシステムを複数のサブシステムに分割し、分割したサブシステム1を開発して納品します。そのうえで、顧客からのフィードバックを元にサブシステム1の完成度を高めていきます。この流れを、分割したサブシステム（作業単位）ごとに繰り返すのがスパイラル型開発です。

 

システム開発における直近のトレンド：開発手法編

AIによるシステム開発をはじめ、ノーコード・ローコード開発やクラウドネイティブをベースとした開発など、開発手法のトレンドをみていきましょう。

 

●AIによるシステム開発

AIシステムそのものの開発だけでなく、AIツールを活用してシステム開発を進める動きが活発化しています。例えば、AIによるコード生成やバグ検出は開発プロセスの効率化に大きく寄与します。AIツールを活用することで、コードを書く際の自動修正や、自動的なコードの作成、バグの検出・修正により開発者の負担を軽減し、開発スピードを大幅に向上させることができます。また、AIによるテストの自動化も重要なポイントです。AIツールにより、膨大なテストケースを自動生成し、テストの実行と結果分析を行います。手動のテストに比べて迅速かつ正確なテストが可能となるため、システムの品質向上に貢献します。さらには、予測分析やデータ解析を通じて、システム開発の計画やリスク管理の支援を行えるものもあります。AIツールは、より迅速で高品質なシステムを構築するための強力な手段となります。今後もシステム開発においてAIツールの利用はますます増えていくでしょう。

 

●ノーコード・ローコード開発

ノーコードツールおよびローコードツールとは、高度なプログラミング技術やコーディング技術がなくても使用できる開発ツールです。これらのツールを活用した開発形態はノーコードツール開発・ローコードツール開発と呼ばれています。ノーコードツールではソースコードのコーディングを一切行わず、ツールに用意されているテンプレートや各種入力フォームなどを活用してシステムを開発します。機能の幅はテンプレートなどに依存するため、小規模なシステムやアプリ、単機能のアプリ開発などに適しています。

対するローコードツールは、必要最小限のコーディングとテンプレート操作でシステムを構築していくツールを指します。コーディング作業が少なく済むため、ノーコードツールと同じくIT人材不足の課題を解決するツールとして注目されています。ノーコードツールと比較すると多少はコーディングが必要になるため、その分ノーコードツールよりも開発の自由度が高い点がローコードツールの特徴です。

 

●クラウドネイティブを前提とした開発

リモートワークの浸透に伴い、場所を選ばず業務を遂行できるクラウドコンピューティングサービスが台頭しています。人気のクラウドコンピューティングサービスの一例として挙げられるのが、Amazon Web Services、「AWS」です。AWSはAmazonが提供する各種クラウドサービスを指します。クラウド機能を利用したサーバやデータベースの構築が可能なほか、Webサイトの構築やストレージ構築も可能です。

 

●マルチプラットフォーム開発

マルチプラットフォーム開発とは、異なるOSや機種でも同じように動作するプログラム、およびシステムを構築する開発手法です。「クロスプラットフォーム」とも呼ばれます。マルチプラットフォーム開発ではソースコードを同一にしたり、仮想マシンを用いたりすることで、どのOSや機種にも対応できるシステムを開発します。「動作環境に合わせて開発環境やツールを変える」という行動が不要で、開発にかかるコストを抑えやすいのがマルチプラットフォームのメリットです。開発環境や動作環境が多様化する中で、マルチプラットフォーム開発は特に需要の高い手法といえます。

 

システム開発における直近のトレンド：開発言語編

プログラミング言語の観点でトレンドをご紹介します。数ある開発言語の中から、「長きにわたり人気を誇る開発言語」と「現在注目され始めている開発言語」の２つの観点で人気の開発言語を解説します。

 

●Python（パイソン）

Python（パイソン）は、AI／機械学習、Webアプリケーション、データ分析などを広く得意とする開発言語です。文法が比較的シンプルで覚えやすく、少ない記述でプログラムが書ける点が魅力の一つです。1990年代に登場した言語ですが、現在もグローバルに高い支持を得ています。

開発言語の人気ランキングを発表しているオランダのTIOBE INDEXによると、2026年3月時点でPythonは全言語中1番人気の開発言語（21.25%）となっています。

参照：TIOBE INDEX

 

●C言語（シーげんご）

C 言語は、1972年に登場した歴史ある開発言語です。もともとはOS開発や低レイヤーの制御系・組み込み系システムを念頭に置いてつくられた言語で、機械・ロボット搭載の組み込みシステムなどの開発に強みを持っています。

このほか、基幹系システムや宇宙開発の分野、IoT開発の分野など幅広い場面で使用されています。学習難易度はやや高いものの、習得すればさまざまな開発場面で使用できる汎用性の高い言語です。

2026年3月時点でC言語の人気はPythonに次ぐ第2位（11.55%）に位置しています。

参照：TIOBE INDEX

 

●C++（シープラスプラス）

C++ は、C言語の拡張版として1983年に登場した開発言語です。C言語に「オブジェクト指向」の考え方を追加したもので、C言語より効率的にプログラミングできるようになっています。また、C言語との互換性を備えており、場面によってCと組み合わせて使われることもあります。具体的な活用シーンとしては、Webアプリやスマホアプリ、業務システムなどの開発が挙げられます。身近な例を挙げると、Google ChromeはC＋＋をベースに開発されています。

TIOBE INDEXによると、C＋＋の人気度は、Python、C言語に次ぐ第3位（8.18%）にランクインしています（2026年3月時点）。

参照：TIOBE INDEX

 

●Java（ジャヴァ）

Java（ジャヴァ）は、Webシステムをはじめゲームやスマホアプリ、基幹システムなどさまざまな分野で採用されている汎用性の高い開発言語です。もともとはC言語をベースにつくられた開発言語でした。JVM（ジャヴァ仮想マシン）という仮想環境上で動作するため、JVMが動作するコンピュータであれば、どのようなコンピュータ、OS上でもJavaを使用できる点が魅力です。その汎用性の高さから、Python、C＋＋とともにGoogleの開発で使用されている「Google三大言語」として扱われています。TIOBE INDEXが発表したランキングでは、Javaは第4位（7.99%）にランクインしました（2026年3月時点）。

参照：TIOBE INDEX

 

以上の4つが、登場から根強い支持を受け続けている開発言語です。次に、現在”勢い”という観点で注目されている開発言語として、PerlとR、Kotlin、Swiftをご紹介します。

 

●Perl（パール）

Perl（パール）は、1987年に登場したスクリプト言語で、テキスト処理やシステム管理、Web開発などを得意とする開発言語です。近年ではレガシーシステムの保守・運用だけでなく、AI関連のデータ処理や自動化スクリプトなどでも再評価されつつあります。TIOBEインデックスでは、Perlは少なくとも2025年3月から2026年3月にかけて第11位へと大幅に上昇しており、再び注目を集めていることがうかがえます。

参照：TIOBE INDEX

 

●R（アール）

R（アール）は、1990年代に登場した統計解析やデータ分析に特化したプログラミング言語です。主にデータサイエンスや機械学習の分野で利用されており、豊富なライブラリとビジュアライゼーション機能を備えています。Pythonと並び、データ分析分野の定番言語として高く評価されています。TIOBEインデックスによると、Rは2025年3月から2026年3月にかけて第9位へと順位を上げており、分析・AI分野の需要拡大に伴って注目度が高まっているといえます。

参照：TIOBE INDEX

 

●Kotlin（コトリン）

Kotlin（コトリン）は、JetBrains社が開発し、2016年に正式リリースされたプログラミング言語です。2017年にGoogleがAndroidアプリの公式開発言語として採用したことで、モバイルアプリ開発の現場で急速に普及しました。

KotlinはJavaと高い互換性を持っており、既存のJavaコードと組み合わせて使用できる点が大きな特長です。Javaと比較してコードの記述量が少なく、nullポインタエラーなどの一般的なバグを構造的に防ぐ仕組みが備わっているため、開発効率と品質の両立に優れています。

Androidアプリ開発をはじめ、サーバーサイド開発やマルチプラットフォーム開発（Kotlin Multiplatform）にも活用の幅が広がっています。

TIOBEインデックスによると、Kotlinは2025年3月から2026年3月にかけて第22位へと順位を上げており、Javaエンジニアが比較的スムーズに習得できることから、既存のJava資産を持つ企業にとっても導入のハードルが低い言語といえるでしょう。

参照：TIOBE INDEX

 

●Swift（スウィフト）

Swift（スウィフト）は、Appleが2014年に発表した、iOSおよびmacOS向けアプリ開発のための公式プログラミング言語です。それまでAppleのプラットフォームで主流だったObjective-Cに代わる言語として登場し、現在ではiOSアプリ開発の事実上の標準となっています。

Swiftはコードの可読性が高く、比較的習得しやすい設計になっているほか、実行速度がObjective-Cと同等以上に速い点も評価されています。また、型安全性が高くメモリ管理の仕組みが整備されているため、バグの発生を抑えながら安全なアプリを開発しやすい言語です。

iOSアプリだけでなく、macOS・watchOS・tvOSアプリの開発にも対応しています。さらに、フレームワーク「Perfect」と組み合わせることで、iOSアプリとWebアプリのバックエンドを同一言語で開発できるのも特長です。

TIOBEインデックスによると、Swiftは2025年3月から2026年3月にかけて第20位へと順位を上げており、エンジニアリソースの最適化を図りたい企業から注目されています。

参照：TIOBE INDEX

 

システム開発における直近のトレンド：フレームワーク編

システム開発におけるフレームワークとは、システム開発で必要となる機能が予め備わった枠組みのことです。フレームワークを活用することでシステム開発にかかる工数を削減でき、ミスやエラーを軽減できるメリットがあります。以下で、特に人気の高いフレームワークをご紹介します。

 

●Django（ジャンゴ）

Django（ジャンゴ）は、Pythonで実装されたフレームワークの一つです。Web開発で頻繁に使用される「サイトマップ機能」「ユーザー認証機能」「RSSフィード機能」が含まれています。拡張性が高く幅広い用途で使用できるフレームワークで、AIエンジン機能を搭載した複雑なシステムの開発も得意としています。

 

●Spring Framework（スプリングフレームワーク）

Spring Framework（スプリングフレームワーク）は、Javaプラットフォーム用のフレームワークです。日本語での情報が少ないという難点がありますが、高い拡張性と保守性を備えている利点があり、大規模なプロジェクトで採用されるケースも多くみられます。機能の拡張性が高いため、細かな仕様変更が必要となるシステム開発にも向いているフレームワークです。

 

●Perfect（パーフェクト）

Perfect（パーフェクト）は、Swiftの開発環境で動作するフレームワークです。Swiftとほぼ同時期に登場したフレームワークであり、macOSまたはLinux上で動作するWebサーバやWebアプリを開発できます。Swiftを使用することで、iOSアプリとWebアプリの両方を一貫したプログラミング言語で開発できる点が特徴です。

 

●Next.js（ネクストジェイエス）

Next.js（ネクストジェイエス）は、JavaScriptライブラリ「React」をベースに構築された、フルスタック対応のWebアプリケーションフレームワークです。

Vercel社が開発・メンテナンスを主導しており、フロントエンド開発で採用実績の多いフレームワークの1つに成長しています。

Next.jsの最大の特徴は、サーバーサイドレンダリング（SSR）や静的サイト生成（SSG）など、複数のレンダリング方式を柔軟に切り替えられる点です。これにより、ページの表示速度を最適化しながらSEO対策にも対応できるため、SEOを重視するWebサービスやECサイトの開発に特に向いています。

また、ファイルベースのルーティングやAPIルートの組み込み機能により、フロントエンドとバックエンドを1つのプロジェクト内でまとめて開発できる効率性も魅力の1つです。

単なるフロントエンドフレームワークにとどまらず、認証・データ取得・デプロイまでを包括的にカバーする「メタフレームワーク」として、スタートアップから大企業まで幅広い規模のプロジェクトで採用が進んでいます。

 

●フレームワークとライブラリの違い

フレームワークと類似するツールに「ライブラリ」があります。双方ともシステム開発を効率化するための手段ですが、フレームワークが「システム開発に必要な機能が備わっている骨組み」であるのに対し、ライブラリは「プログラミングで利用される機能やコードを抽出してまとめたもの」という違いがあります。例えば、フレームワークは骨組み、ライブラリは便利な部品の集合体とイメージするとわかりやすいでしょう。

	フレームワーク	ライブラリ
概要	システム開発に必要な機能が備わっている枠組み、骨組み	プログラミングで頻繁に使用するコードが集められたファイル
使用方法	一部のプログラミングコードを当てはめて使用する	プログラムの一部として呼び出して使う（単体では作動しない）
使用する目的	プログラミングコードを再利用することを目的としている	特定の機能を実装するための部品として使う

システム開発の技術やトレンドは、日々移り変わっています。トレンドを取り入れたシステム開発を進めるためには、確かなノウハウと高いアンテナを備えた開発パートナーを探すことが大切です。

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システム開発手法・技術を選ぶ時のポイント

システム開発の手法や技術は多岐にわたるため、「流行しているから」という理由だけで採用すると、自社の状況にそぐわない選択をしてしまうリスクがあります。ここでは、システム開発手法や技術を選ぶ際のポイントを5つ紹介します。

自社に合った手法や技術の選定する際に、参考にしてみてください。

 

●開発スピード

開発スピードを重視する場合は、アジャイル開発やDevOpsの導入、あるいはノーコード・ローコードツールの活用がおすすめです。

特に、短期間でプロトタイプを市場に投入したいスタートアップや、頻繁に仕様変更が見込まれるWebサービスの開発では、小さな単位で素早くリリースと改善を繰り返せるアジャイル系の手法が適しています。

一方で、開発スピードを優先しすぎると品質や設計の整合性が犠牲になってしまうケースもあるため、スピードと品質のバランスをあらかじめ決めておくことが大切です。

 

●品質・安定性

金融・医療・公共インフラなど、高い信頼性が求められるシステムでは、品質と安定性を最優先に考える必要があります。

要件定義から設計・テストまでを段階的に確認しながら進めるウォーターフォール開発は、仕様が明確に固まっているプロジェクトや、厳格な品質管理が必要な案件に向いています。

また、DevOpsを活用して継続的インテグレーション（CI）・継続的デリバリー（CD）の仕組みを整備することで、リリース後の安定稼働とバグ修正の迅速化を両立できるでしょう。

 

●初期コスト・運用コスト

システム開発では、構築にかかる初期コストだけでなく、リリース後の保守・運用コストも含めたトータルコストで判断することが重要です。

ノーコード・ローコードツールは初期開発コストを抑えやすい反面、利用規模が拡大するとライセンス費用がかさむ場合があり注意が必要です。クラウドネイティブなアーキテクチャを採用すれば、インフラの初期投資を抑えつつ従量課金制で柔軟にリソースを調整できますが、設計の複雑さによっては運用管理の工数が増えることもあります。

導入前に、短期・中長期それぞれのコストを大まかにシミュレーションしておくと良いでしょう。

 

●内製化のしやすさ

外部の開発会社に依存しすぎず、自社でシステムを保守・改修できる体制を整えたい場合は、採用する言語・フレームワークのエンジニア市場規模と学習コストを確認することが重要です。

PythonやJavaScript（TypeScript）など、日本語を含む情報が豊富でコミュニティが大きい言語・フレームワークは、採用・育成の観点で内製化しやすい傾向にあります。

一方で、特定のベンダーや開発会社にしか知見がない独自技術を採用すると、ベンダーロックインのリスクが生じるため注意が必要です。

 

●将来の拡張性

システムは一度構築して終わりではなく、事業の成長とともに機能追加や規模拡大が求められます。そのため、採用する手法・アーキテクチャが将来の変更に柔軟に対応できるかを事前に見極めておくことが大切です。

マイクロサービスアーキテクチャやクラウドネイティブな設計を採用しておくと、特定の機能だけを独立してスケールアップしたり、新技術に部分的に移行したりするコストを抑えやすくなるでしょう。

また、採用するフレームワークや言語が継続的にアップデートされているか、コミュニティが活発かどうかも、長期的なメンテナンスコストを左右する重要な確認ポイントです。

 

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