IoTとは

IoTとは「Internet of Things」の略で、身の回りのあらゆるモノがインターネットに接続される技術のことである。従来はパソコンやスマートフォンだけがネットに繋がっていたが、今では冷蔵庫、エアコン、照明、車など様々な機器がネットワークに接続できるようになった。これにより、遠隔操作や自動制御、データ収集が可能になり、私たちの生活はより便利で効率的になっている。

注目される理由

IoTの最大の魅力は、データを活用した自動化と最適化にある。例えば、スマートホームでは照明や温度を自動調整し、電気代を削減できる。また、工場では機械の稼働状況を監視して故障を予防し、農業では土壌の状態を把握して適切な水やりを行う。このように、IoTは単なる遠隔操作ではなく、収集したデータを分析して最適な行動を自動で実行する「賢いシステム」を構築できるのである。これが生産性向上やコスト削減につながる理由である。

導入チェックリスト

IoT導入を成功させるには、まず明確な目的設定が重要である。「何を改善したいのか」「どんな効果を期待するのか」を具体的に定めることで、適切な機器やシステムを選択できる。次に、セキュリティ対策は必須項目である。IoTデバイスはサイバー攻撃の標的になりやすいため、暗号化や認証機能の確認が欠かせない。さらに、既存システムとの連携可能性や、将来的な拡張性も考慮しよう。小規模から始めて段階的に拡大していく計画的なアプローチが、IoT導入の成功率を高める鍵となる。

未来への影響

IoTの進化は加速しており、5G通信やAI技術との融合により、さらに高度なサービスが実現される。自動運転車、スマートシティ、遠隔医療など、これまで夢物語だった技術が現実のものとなってきている。特に注目されるのがエッジコンピューティングで、デバイス側で即座にデータ処理を行うことで、リアルタイム性が向上する。一方で、プライバシー保護やデジタル格差といった課題も浮上しており、技術の恩恵を皆が享受できる社会の構築が求められている。IoTは単なる技術革新ではなく、社会全体の変革を促す重要な要素となるであろう。

まとめ

IoTは私たちの生活や働き方を根本から変える革新的な技術である。基本概念を理解し、導入のポイントを押さえることで、この技術の恩恵を最大限に活用できる。未来に向けて、IoTとの向き合い方を今から考えておくことが大切である。

ローコード導入の必要性

近年、企業のデジタル変革（DX）において、ローコードプラットフォームの活用が急速に広がっている。従来の開発手法では時間とコストがかかりすぎ、変化の激しいビジネス環境に対応できないという課題が深刻化しているためである。特に日本企業では、IT人材不足が深刻な問題となっており、限られたリソースで最大の成果を上げる必要がある。このような背景から、ローコード開発は単なる開発手法の一つではなく、企業存続のための戦略的選択肢として注目されているのである。

導入メリット

ローコード導入により得られる最大のメリットは、開発期間の大幅な短縮である。従来のプログラミングで数ヶ月かかっていたアプリケーション開発が、数週間で完了できる事例が数多く報告されている。また、専門的なプログラミング知識を持たない業務部門の担当者でも、簡単なアプリケーションを自ら構築できるため、IT部門の負担軽減にもつながる。さらに、クラウドベースのプラットフォームが多いため、インフラ構築コストも削減でき、総所有コスト（TCO）の観点からも非常に魅力的な選択肢となっている。これらの要素が組み合わさることで、企業の競争力強化に直結する効果が期待できる。

導入判断の観点

一方で、すべてのプロジェクトにローコードが適しているわけではない。導入判断には慎重な検討が必要である。まず、プロジェクトの複雑性を評価する必要がある。単純な業務アプリケーションや社内ツールには適しているが、高度なセキュリティが求められるシステムや、大量のデータ処理を行うシステムでは従来の開発手法が望ましい場合もある。また、既存システムとの連携要件や、将来的な拡張性も重要な判断要素となる。組織の技術的成熟度や、ガバナンス体制の整備状況も考慮すべきポイントである。これらの観点を総合的に評価することで、適切な導入判断が可能になる。

成功のアプローチ

ローコード導入を成功させるには、段階的なアプローチが重要である。まずは小規模なパイロットプロジェクトから始め、組織の学習とプラットフォームの理解を深めることを推奨する。同時に、適切なガバナンス体制の構築と、セキュリティポリシーの策定も不可欠である。また、従来の開発チームとローコード開発チームの連携体制を整備し、知識の共有と技術的サポートを確保することが成功の鍵となる。さらに、継続的な教育プログラムの実施により、組織全体の技術力向上を図ることで、長期的な成功を実現できる。これらの取り組みにより、DXの目標達成により近づくことができるだろう。

まとめ

DXプロジェクトにおけるローコード導入は、適切な判断基準と実践的なアプローチにより大きな成果をもたらす。開発スピード、コスト効率、技術者不足への対応という観点から、多くの企業にとって有効な選択肢となっている。成功の鍵は段階的導入と適切なガバナンス体制の構築にある。

ローコード開発の基本

ローコード開発とは、従来のプログラミングで必要だった複雑なコード記述を大幅に削減し、視覚的なインターフェースを使ってアプリケーションを構築する開発手法である。ドラッグ&ドロップや設定画面を使って、まるでパズルのピースを組み合わせるように機能を実装できる。これにより、プログラミング経験が少ない人でも短期間でアプリケーションを作成することが可能になった。従来なら数か月かかっていた開発が、数週間で完成することも珍しくない。

注目される背景

現代企業が直面するデジタル変革（DX）の波により、業務システムの迅速な構築・改善が求められている。しかし、IT人材不足は深刻化しており、従来の開発手法では変化の速いビジネス要求に対応しきれない。また、コロナ禍を経てリモートワークが普及し、業務プロセスのデジタル化が急務となった。こうした背景から、非IT部門でもシステム開発に参加できるローコード開発が注目を集めている。市民開発者と呼ばれる現場担当者が直接システムを構築することで、真にビジネスニーズに合致したソリューションを素早く提供できるのである。

具体的なメリット

ローコード開発の最大のメリットは開発スピードの圧倒的な向上である。従来の開発では要件定義から運用まで半年以上かかっていたプロジェクトが、1〜2か月で完成する。また、専門的なプログラマーを雇用する必要がないため、人件費を大幅に削減できる。さらに、ビジネス要求の変化に応じて素早く修正・拡張が可能で、従来のシステムのように大規模な改修を必要としない。ユーザー自身が開発に関わることで、仕様の齟齬が生じにくく、より実用的なシステムが構築できる点も大きな魅力である。運用保守も簡単で、長期的なTCO削減にも貢献する。

導入時の注意点

ローコード開発を成功させるには、適切な用途の見極めが重要である。単純な業務アプリケーションや社内システムには最適だが、高度な処理や複雑なアルゴリズムが必要なシステムには向かない。また、開発者のスキルレベルに応じた段階的な導入が必要で、いきなり複雑なシステムから始めると失敗リスクが高まる。セキュリティやガバナンスの観点から、適切な開発ルールやレビュープロセスの確立も欠かせない。さらに、従来のIT部門との連携体制を構築し、技術的なサポート体制を整えることで、より効果的なローコード活用が実現できる。

まとめ

ローコード開発は、DX推進において極めて有効な手段である。開発スピードの向上、コスト削減、そして現場主導でのシステム構築を可能にする。ただし、適切な用途選択と段階的な導入アプローチが成功の鍵となる。企業の競争力向上のため、ローコード活用を検討してみてはいかがだろうか。

内製化の壁

システムの内製化が重要ということは、どこでも聞くと思う。しかし、具体的に内製化していくための段取りを整理して教えてもらうのは難しいのかもしれない。業種業態によって様々なケースが存在するからである。内製化を成功させるには、単に技術的な知識だけでなく、組織全体での戦略的な取り組みが不可欠となる。

経営コミット

システム開発の内製化を行っていくには、まず経営層からのコミットメントが必要不可欠である。これが必要であるから諸外国ではCRO（Chief-Revenue-Officer）という部門を横断した権限を持つ人を据えている。その上で、まず内製化の目的を明確にする。おおむねコスト削減、スピード向上、ナレッジ蓄積などであろう。目的がきまると、企画、開発、保守、インフラなどのどの範囲で内製化するのが見えてくる。組織全体での合意形成が内製化成功の基盤となるのである。

失敗回避策

よく聞く失敗例では、権限のないIT戦略室、デジタル推進部などを作ってしまうことである。あるいは、適切な人員の配置や育成がなされないパターンも同様である。大きな権限を持つことになることを前提に考えると、実施するプロジェクトについても小さなプロジェクトにおいて実績を積み上げたほうがいいだろう。たとえば、小規模低リスクである業務改善ツール（例：Power AppsやExcelマクロ）から市民開発を実施していくなどを計画することをお勧めする。段階的なアプローチが組織の信頼獲得につながる。

仕組み化

小さなプロジェクトで実績を積むと、こなれてきてしまうため、やはり属人化の危険性が伴う。ここで、いかに永続的に考えることができるか、内製化のための仕組みを構築できるかは、システム開発経験者などの知見のある人も交えて人材育成に取り組むべきである。定期的な振り返り（レトロスペクティブ）やナレッジ共有会、現場からの改善提案を吸い上げる文化を育て、仕組化していく。持続可能な内製化には組織文化の変革が欠かせない。

まとめ

開発基盤とガバナンス整備、ソース管理やドキュメント管理などの定性的な内製化は簡単に作ることができる。しかし、そのマインドや仕組み、自然とDevOpsをはじめとしたPDCAサイクルにもっていくには、システム知見だけでも難しくある。持続的な内製化にたどり着くためには最初の企画や構成段階で知見をもつメンバーを入れておくのがよいだろう。

ゾンビファイル

今から十数年前に作られたExcelやAccessでのマクロプログラムが今もなお残り続けている。表計算ソフトと呼ばれるデータベースに似たツールを背景にユーザーインターフェースやロジックを付け足したものである。もはやゾンビファイルと言っても過言ではない。これらのシステムは当初の目的を果たしていても、時代の変化とともに保守性や拡張性に大きな課題を抱えるようになっている。

作成者不明問題

社内に残る通称「マクロ」は、今はいない人が作成していたり、一部の人が独自に作ったものであることが多くある。作った人がいる場合はまだしも、退職している場合はその中のプログラムも見ることができないので、いつ止まるか分からないシステムを業務の中心で使い続けていくことになる。このような状況では、エラーが発生した際の対処法が不明で、業務継続に深刻なリスクをもたらす可能性がある。

市民開発解決法

ブラックボックス化したマクロを情報システム部に解決をお願いするのではなく、市民開発にて解決するには多少のコツが必要になる。ポイントは完全にブラックボックス化している状態や、何から手を付けていいか分からない状態のマクロ群は、残念ながらまずは専門家に情報の整理を依頼することが必要になるだろう。自社だけでの解決を試みる前に、適切な専門知識を持つパートナーとの連携を検討することが成功への近道となる。

専門家活用法

専門家に依頼したほうがいい理由として、マクロファイルの解析だけを切り離した作業としてしまうと、その後の市民開発へ繋ぎにくくなるからである。マクロファイルのインプット／アウトプットを解析した上で、それをどのように今後の市民開発のベース作りに活かすのか。ITコンサルやシステム開発会社の腕の見せどころである。単純な解析作業ではなく、将来的な発展性を見据えた戦略的なアプローチが求められる領域といえるだろう。

まとめ

ExcelやAccessはMicrosoft社の製品であるので、そのままMicrosoft社が提供するPower PlatformやPower Appsへの移行がスマートである。間違ってもマクロをスクラッチ開発でのWebシステムに移管すべきではない。親和性の問題や閲覧性などに課題がのこることが多いようである。

真の業務改善への道筋

いきなり顕在化しているアナログをデジタル化するだけでは業務改善とは言えない。真の業務改善を実現するためには、表面的な問題解決ではなく、根本的な業務の見直しが必要である。業務を可視化して正しい業務分析を行うためには、ある程度のステップを踏む必要がある。単純なデジタル化は一時的な効率化にとどまり、長期的な競争力向上には繋がらない。

目的とゴール設定

まず、目的とゴールを明確にする必要がある。なぜ業務分析をするのか、何を達成したいのかを明文化することが重要である。例えば、「手戻りを3割減らす」「問い合わせ対応時間を半分にする」「余剰コストを1千万円削減する」などの具体的な数値目標を設定する。曖昧な目標設定では、後の分析や改善施策の効果測定が困難になってしまう。定量的で測定可能な目標を立てることで、分析の方向性が明確になり、成果を客観的に評価できるようになる。

業務の可視化技法

現在の作業タスクのすべてをまずは網羅的に洗い出して、分類を行う。複数担当者で付箋にタスクを書き出し、重要度マトリクスや緊急度マトリクスで整理する方法が非常に有効である。また、必ず用意しておきたいのが、業務フロー図と業務の分担表である。誰が、いつ、どこで、何をしているかを図式化することで、無駄や重複、ボトルネックが浮き彫りになる。このプロセスにより、今まで見えなかった非効率な作業や不要なプロセスを発見できるのである。

根本原因の探求

課題の本質がまとまったら、重要な事項と緊急の事項などを切り分けて、本質的ではない事項は思い切って削除や軽減を検討する。また、抽出した課題は小さな原因に分解していき、根本原因を探る（要因分析）。リソースが限られる場合には、ABC分析（例えば顧客ランク別）で、重要顧客に注力できるよう業務配分や訪問頻度などを見直す。定量データや日報などのログ、クレームデータの活用も効果的である。AIで課題を解決するより前に、膨大な過去データをAIに処理させるのも良いだろう。

まとめ

定量化・定性化できれば、効果検証につなげる改善策と実行計画を策定する。正しい業務分析とは、単なるデジタル化ではなく明確な目的に基づいて、ボトルネックを可視化し、データと構造化された分析を行うことなのである。継続的な改善こそが真のDXを実現する。

AI活用の第一歩

AI活用による生産性向上のためのシステムツール構築では、過去データの利用が必要不可欠である。しかし、過去データが整備されていない場合の対処法を考えてみたい。多くの企業がAI導入を検討する際、まず直面するのがこのデータ品質の問題である。完璧なデータセットを求めがちだが、実際には現実的なアプローチで進めることが成功への鍵となる。

目的の明確化

まず「何に使いたいデータなのか」を明確にする必要がある。目的に応じて、必要なデータの「粒度・項目・量」が変わるため、いつも扱っている部門ではない人が客観的に整理するのがよいかもしれない。例えば、生産管理の異常検知であればセンサーデータの時系列とアラート履歴が必要になり、顧客離反の予測であれば購買履歴と問い合わせ履歴が必要になる。このように具体的な用途を定めることで、収集すべきデータの方向性が見えてくる。

データの現状把握

やりたいことを整理すれば、次に足りないデータなどが見えてくるはずである。このとき、データが重複していたり、欠損していたり、バラバラであったりというのも、すべてデータはあるものと考える。形式としては、Excel、CSV、紙、システム内に点在などを把握して、データの棚卸を行う。完璧でないデータでも、適切な処理を施すことで価値ある情報源に変わる。重要なのは、現在持っているデータ資産の全体像を正確に把握することである。

データ整備の実践

データの棚卸が終われば、データクレンジング（整備）の作業方針を立てる。手動で整えるのか、何らかのツールを使うのか検討が必要である。また、このツールはExtract（抽出）、Transform（変換）、Load（読み込み）の頭文字をとってETLツールと呼ばれている。Power Queryなどがその代表例である。作業量と精度のバランスを考慮し、コストパフォーマンスの高い整備方法を選択することが重要になる。自動化できる部分は積極的にツールを活用すべきである。

まとめ

データを整えていく途中で足りないデータが発見されることもあるだろう。しかし、ここからがAIの使い様である。ファインチューニング（学習させていく）ことや、生成AIやRAG（Retrieval-Augmented Generation）を利用して補完するなどが考えられる。

効果検証から始める

多くの人は、試しにAIを導入してみて、効果を見てから予算取りを行っていきたいと考えている。とりあえずツールを導入したいといった理由では、なかなか費用を使っていいとはならないだろう。このような慎重なアプローチは非常に理にかなっており、実際の効果を数値で示すことができれば、その後の本格的な導入に向けた予算確保もスムーズに進むはずだ。まずは小さく始めて、確実な成果を積み重ねることが重要になってくる。

UI重視の効果測定

AIの効果を確認してから検討することを考えたときに最初にやることは、実はUI（ユーザーインターフェース）の部分である。例えば、グラフの表示などだ。結果として何ができれば、どういった業務がどれくらい短縮されるのかを第三者が見ても確認しやすいからだ。データの可視化により、AI導入前後の変化を明確に示すことができれば、関係者全員が効果を実感できる。特に経営陣への報告時には、視覚的に分かりやすい資料があることで、プロジェクトの価値を効果的に伝えることが可能になる。

開発とAIの分離問題

UIを作るとなると、結局はシステムの開発が必要になってしまうのではないかという懸念が生まれる。あるいは、システム開発を行うことで、そもそも期待したAIの活用がなされなくなってしまったりすることもあるだろう。これは、目的をシステム開発とAIとに分けているからだ。本来であればAI活用による業務改善が目標であったにも関わらず、システム開発が主目的となってしまい、AI機能が後回しになってしまうケースも少なくない。このような本末転倒を避けるためには、プロジェクトの優先順位を明確にすることが不可欠だ。

統合的アプローチの重要性

AIはAIの会社に発注する、UIはシステム開発会社に発注するといった、区分けをしてしまうことに誤りがある。まず、やるべきことを分解するのではなく、ITに対する知見のある人に区分けから入ってもらい、技術的な判断も行いつつKPIを作っていくことが重要になる。これは市民開発と呼ばれるものに近く、自社内でローコードを使って軽く開発することを意味する。技術的な専門知識を持つ人材が全体を俯瞰し、最適な技術選択とプロジェクト設計を行うことで、効率的かつ効果的なAI導入が実現できるのだ。

まとめ

部署やグループを横断した視点を持つことがとても大切であることがわかった。ツールや部分的な技術を目的としてしまう前に適した組織体であることの確認が大切だ。AI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織運営の観点からも準備を整える必要がある。

「便利」の裏にある現場IT

シャドーITとは、企業の情報システム部門が認知・管理していない状態で、現場の判断によって導入・利用されるIT資源を指す。具体例としては、LINEやGoogleドライブ、Excelマクロなど、日常業務の中で自然発生的に使われるツールが挙げられる。これは企業としての統制外にある一方、現場の即応性や利便性を追求した工夫の結果でもあり、単なるルール違反と一括りにはできない。ゆえに、これを「排除すべき野良アプリ」として扱うことが妥当かどうか、慎重な見極めが必要である。

IT部門を飛び越える理由

現場がシャドーITを使う背景には、既存システムの使い勝手の悪さや、IT部門の対応の遅さといった事情がある。業務は待ってくれない以上、迅速な判断や情報共有のために、現場が自ら使いやすいツールを選ぶのは自然な流れである。たとえば、社内の共有フォルダではなくGoogleドライブを使ったり、煩雑な申請フローをExcelマクロで簡素化したりといった工夫は、業務効率の向上に寄与している。現場がスピードと柔軟性を求める限り、IT部門の枠組みに収まらないツール活用は今後も続くはずだ。

シャドーITのリスク

便利な一方で、シャドーITには深刻なリスクも存在する。まず、セキュリティが担保されていないツールの使用は、情報漏洩やマルウェア感染といったリスクを高める。また、IT部門の管理外にあるため、データの一元管理ができず、連携の取れないシステムが乱立することで、かえって非効率になることもある。最悪の場合、コンプライアンス違反や内部統制の崩壊を引き起こす可能性も否定できない。利便性の裏には常にリスクが潜んでいるという現実を直視する必要がある。

市民開発と再定義

ただし、シャドーITの存在は、現場が自らITを活用しようとする前向きな姿勢の表れでもある。近年ではDXの進展に伴い、「市民開発」や「ローコード開発」など、現場主導のIT活用が注目を集めている。従来は否定されてきたシャドーITも、企業変革の一端を担う可能性を秘めている。IT部門がすべてを統制するのではなく、現場と協力しつつガバナンスを効かせる視点に立てば、シャドーITは排除すべき“野良”ではなく、むしろ育てるべき“創造”として再定義できるはずだ。

まとめ

現場の柔軟性と全社最適を両立させるには、両者を理解した経営の舵取りが欠かせない。「排除」ではなく「共存」の設計に踏み出すことこそが、企業のDXを推進するための鍵となる。

チャットボット幻想と現実

人手不足や生産性向上が叫ばれる中、多くの企業で「問い合わせ業務の多くはAIチャットボットで代替できるのではないか」という期待が高まっている。確かに、人間と自然に会話できるAIの実現は、多くの技術者が長年抱き続けた夢でもあった。しかし、過去には言語理解や文脈の把握に技術的な限界があり、実用化には程遠いというのが現実だった。こうした期待と現実のギャップが、AIチャットボット導入の失敗要因となってきた。

チャットボットの進化

2000年代には、ルールベースやシナリオ型のチャットボットが登場し、定型的なカスタマーサポートなどで徐々に実用化され始めた。とはいえ、自然な対話というより「決められた会話」に近く、限定的な使い方にとどまっていた。ところが2020年代に入り、ディープラーニングの飛躍とともに自然言語処理の精度が格段に向上し、Google、Facebook、OpenAIといった技術企業が次々に大規模言語モデル（LLM）を発表したことで、チャットボットは“おしゃべりマシン”から会話パートナーへと進化した。

ChatGPTの衝撃

ChatGPTのような生成AIが登場し、誰でも使えるようになったことで、AIチャットボットの活用は一気に加速した。従来のようなFAQへの対応だけでなく、長文の文書作成や要約、翻訳、さらにはプログラミング支援など、より複雑で創造的な作業もこなせるようになっている。人間の知的作業領域に深く入り込み、単なる効率化ツールにとどまらない存在となった。もはや「使えるかどうか」ではなく「どう使うか」が問われるフェーズに突入している。

業界全体への波及

AIチャットボットの導入は、ビジネスだけでなく教育、医療、自治体など、多様な分野に広がっている。学生の学習サポートから医療問診の補助、行政窓口での自動対応まで、AIは生活の一部に組み込まれつつある。この変化は、かつてITインフラを支えてきた旧世代のエンジニア像を超える大転換だ。業務が高度化し、かつ柔軟性が求められる現代において、AIと協働する力が企業と個人の双方に求められている。

まとめ

AIチャットボットは、単なる業務効率化ではなく、人間の知的作業を補助する“共創”のパートナーである。ただし誤情報、倫理、プライバシーといった課題も存在する。こうした課題を踏まえ、社会全体でのルール整備と、使い方の成熟が必要だ。AI導入を成功させるには、「AIも使い様」という視点が欠かせない。ITの導入に乗り遅れてきた企業ほど、AI活用でも二の舞になりかねない。アタラキシアDXは、AI黎明期からの導入支援経験をもとに、技術とビジネスの橋渡しを支援している。

市民開発の正体

市民開発（Citizen Development）とは、IT部門やSIerに依存せず、業務部門などの非エンジニアが自らアプリケーションを作成する取り組みを指す。従来は「プログラミングができないと無理」と思われがちだったが、現在ではノーコード・ローコードツールの登場により、非技術者でも業務に必要なツールを構築できるようになった。代表的なものとして、SaaSベースの業務アプリやMicrosoft Power Platformなどがあり、これにより業務現場の課題解決が加速している。

IT不足とマクロの功罪

市民開発が注目を集める背景には、深刻なITエンジニア不足がある。人手が足りないなら自ら開発するしかない——この流れが市民開発を後押ししている。その原型とも言えるのがExcelマクロである。かつて現場では、個人PC上で動作するマクロが業務改善ツールとして使われていたが、多くが属人化し、結果として保守不能な“遺産”となってしまっている。

マクロの限界

Excelマクロの最大の弱点は「ファイル単体依存」である。複数人での同時使用や、プログラムの共有に極めて不向きである。マクロ付きファイルをコピーすれば、そのコピーごとに独立した修正が可能となり、誰がどのバージョンを使っているのか把握が困難になる。しかも、更新履歴の管理も難しく、組織全体の業務統一を図るには限界がある。こうした特性が、非効率と混乱を招く要因となっている。

マクロの呪い

属人化の果てに起きるのが「ブラックボックス化」である。Excelマクロにパスワードがかけられ、開発者も不在、しかし業務には不可欠——そんな状態が現場には数多く存在する。これらは情報システム部の管理外にある「野良プログラム（シャドーIT）」と呼ばれ、セキュリティリスクを高める要因でもある。結果として、誰も触れず、誰も捨てられず、今も現場の根幹に鎮座している。まさに、手遅れになる前に対処すべき課題だ。

まとめ

市民開発は、Excelマクロに代わる次世代の業務改善手段となり得る。ローコード・ノーコードの活用により、野良プログラムの乱立を防ぐには、組織としての運用ルールとガバナンスの確立が不可欠だ。アタラキシアDXでは、Power Appsを活用し、手遅れになる前にブラックボックス化したマクロのリプレイス支援を行っている。

IT導入の難しさ

IT導入では、どの程度のコストをかけるべきか、その費用がどのように効果を生むかの判断が難しい場面が多い。正解が存在しないため、常に試行錯誤が伴うのが実情である。導入後も改善や調整が続き、理想の形を追い求めて進化し続ける必要がある。これこそが、IT導入のハードルを高める最大の要因である。

「導入＝完成」の落とし穴

「導入すれば終わり」と考えると、ITプロジェクトは失敗しやすくなる。IT導入には明確なゴールがないため、段階的なチェックポイントの設計が重要となる。導入途中で要件が変化することも少なくないが、それを「失敗」とみなすのではなく、「成功への第一歩」と捉えるべきである。柔軟な対応と継続的な見直しこそが、成果につながる道である。

見積もりが難しい理由

目に見えるモノを作る場合とは異なり、ITシステムの見積もりには高い不確実性が伴う。業務の関連性、将来的な拡張性、外部環境の変化など、検討すべき要素は無数に存在する。したがって、本格的なIT導入には、実際の開発にかかる時間の2倍ほどの準備期間を設ける覚悟が必要である。余裕を持つことが、後のトラブル回避にも直結する。

DXがカオスになる訳

システム構築やDXのプロジェクトは、時間の経過とともに当初の目的を見失いやすい。最初に定めた要件が現場の混乱の中で忘れ去られ、後から新たな要求が持ち込まれることで、プロジェクトが迷走していく。現場も対応に追われ、全体が混沌としていく。こうした事態を避けるには、目的の定期的な再確認と明確な進行管理が不可欠である。

まとめ

ITに苦手意識があるからといって「なんとかしてくれ」と丸投げする姿勢では、プロジェクトは成功しない。目的や進捗のチェックポイントといった、数値化できないノウハウの積み重ねこそが、成功への鍵となる。