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ベトナムオフショア開発に向く3つのプロジェクトと、向かない3つのプロジェクト

ベトナムに向くプロジェクトの特徴

ベトナムへのソフトウェアのオフショア開発については昔から肯定的な意見と否定的な意見があります。昨今のベトナムの人件費の向上と日本の人件費の低下、そして円安もあり、コストダウン効果が見込めなくなってきています。しかし、単に海外オフショア開発が良いか悪いかという単純な問題ではなく、ベトナムの特徴を踏まえて、どのようなプロジェクトが向いているのか見極めることが重要です。本記事では、ベトナムにおけるオフショア開発に向く3つのプロジェクトと、向かない3つのプロジェクトを紹介します。

ベトナムに向くプロジェクト

1. 生産拠点や流通拠点を持つERPシステム開発

日本企業がベトナムに自社の生産拠点や流通拠点を持ちそのためのERPシステムを開発する場合、ベトナムは適した場所と言えます。ベトナム企業はベトナムの市場に精通しており、日本企業もベトナムの物流や製造現場に慣れています。また、ERPシステムの構築経験も蓄積されており、ベトナムのソフトウェア業界は成熟しています。さらに、ベトナム人の日本語通訳者の能力も向上しており、生産や流通に関わる日本語も習得しています。このような環境下でのERPシステム開発は、効率的かつ円滑に進めることができます。

2. ライトなWeb開発など経験を必要としない開発分野

技術の進化が激しいWeb開発など、比較的ライトで長年の経験を必要としない開発分野においても、ベトナムは適した場所と言えます。これらの分野では、若くて習得の早い技術者が求められます。ベトナムの技術者は熱意を持ち、新しい技術の習得に積極的です。また、技術自体も日本やベトナムといった特定の地域に依存せず、汎用性の高いものが多いため、ベトナムの技術者との協力により効果的な開発が行えます。

3. BPO的なプロジェクトでの教師モデル開発や画像タギングなど

ベトナムはAIにおける教師モデルの開発や画像のタギングなどのBPO的なプロジェクトにも適しています。ベトナムの基礎教育レベルは高く、労働者の字の読み書きやPCの使用能力に問題はありません。また、ベトナムはピラミッド型組織を構築しやすい文化的環境が整っているので大量生産に向いています。これらの要素を活かして、BPO的なプロジェクトをベトナムで展開することは効果的です。

ベトナムに向かないプロジェクト

1. コストダウンが目的のインクルーシブなプロジェクト

単純なコストダウンが目的のインクルーシブなプロジェクトは、ベトナムにとって戦略的な選択肢とは言えません。最初は若くて安いエンジニアを投入することで一時的なコストダウン効果を得るかもしれませんが、時間が経つにつれて人件費が上昇し、コストが増加してしまいます。また、ベトナムのエンジニアも自身のキャリアパスを考えるため、離職率が高く、人材の取り替えが困難になる場合もあります。

2. AIなど最先端技術のラボラトリーとしてのプロジェクト

ベトナムはAIなどの最先端技術のラボラトリーには向いていません。ベトナムは積極的な技術開発を行っていますが、他の国々も同様に積極的であり、特にアドバンテージがあるわけではありません。また、最先端技術になるほど人件費が高くなり、ベトナム価格でも他の国と競争することが難しい場合があります。このような背景から、ベトナムにおける最先端技術の開発には慎重な判断が求められます。

3. 最終消費者向けのセールスやマーケティングシステム

最終消費者向けのセールスやマーケティングシステムは、ベトナムとの文化や商習慣、法律、税制などの違いにより、開発が困難となる場合があります。ベトナム側で日本のマーケットに適したシステムを開発することは難しく、逆に日本側でもベトナム市場に合わせたシステムを構築することは容易ではありません。ただし、バックエンドのシステムに関しては国による違いは少ないため、ERPのようなバックエンドのシステム開発はベトナムでも適しています。

以上がベトナムにおけるオフショア開発に向くプロジェクトと向かないプロジェクトの一例です。プロジェクト選定においては、ベトナムの特徴や環境を的確に把握し、ベターな組み合わせを選ぶことが成功への重要な戦略となります。

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賢いコスト削減

投資と競争力

バックヤードのシステム開発は収益と直接結びつかないため、できるだけケチりたいものである。にもかかわらず、バックヤードのデジタル化には大きなコストがかかる。しかし、新しいインフラに適切な投資ができない企業は競争力を失うのである。

要件定義の罠

バックヤードのシステムをできるだけ安く抑えようと思うと、要求定義や要件定義をしっかり作って依頼すればよいと考えがちである。もちろん、間違ってはいないが、入り口が安くなるわりに、システム開発の途中で追加工数が発生してしまい、結果としてシステムが高くなってしまうのである。

未来志向の要求

システム開発の途中で追加予算がかかってしまうのは、最初の要求定義や要件定義のときに想定される未来が見えていないことが原因である。これを見通すには要求定義や要件定義を行う背景や、未来の目指すところまでをエンジニア出身のアナリストに情報共有しなければならない。

投資の真価

導入時の金額だけをケチることは、保守運用などのランニングコストに跳ね返ってきてしまい、システムの寿命が短くなる。そうならないために、第三者のIT業者やITコンサルタントを入れるほうがよいと言われている。うまくDX化できれば生産性が上がり、投資を大きく回収できる。ことIT投資については、竹槍戦か空中戦かくらいの違いを生んでしまうのである。

まとめ

システム設計やプログラミング作業と同じようにITコンサルタントも1人の能力に偏りがちである。それゆえ、PMOと呼ばれるチームを形成することで、集合知を活用して、さらに未来を予測できるような体制を構築することが望ましい。

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生成AIは使えない？

思い通りにならない理由

生成AIを導入したのに思ったような結果が得られない――そんな経験をしたことがある人も多いだろう。AIは進化を続けているが、それを使いこなす側にも試行錯誤が求められている。特に企業においては、社内情報を整理すればするほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマることがある。多くの企業が生成AIを武器にしようとしているが、その真価を引き出すには、正しい導入と運用が欠かせない。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術であり、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法である。インターネット上の情報だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答が可能になる。ただし、期待する結果が得られない場合、その原因は提供リソースの質や構造にある可能性が高い。

ChatGPT以外の選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル（LLM）が存在する。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにAlibabaやBaiduといった中国系ベンダーもある。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在する。たとえばCohereのCommand R+やMistralのMixtralなどが代表的だ。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要である。

社内AIを成功させるには

セキュリティ上の理由から、社内情報をインターネットに出せない企業も少なくない。その場合、オンプレミス環境（社内ローカル）に生成AIを構築する選択肢がある。たとえばTinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで選択肢は豊富だ。これらを活用すれば、外部にデータを出さずともAIの恩恵を享受できる。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力である。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」にすぎない。導入しただけで目的が自動的に達成されるわけではない。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要だ。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれない。

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Figma AIが変えるUI/UX開発

開発現場の変革

2025年、デザインツールFigmaに搭載されたAI機能が業界に衝撃を与えている。Figma Makeは、AIチャットを通してプロンプトを入力すると、UIデザインを自動生成する。従来、画面設計には専門的なスキルと多大な工数が必要だったが、テキスト入力だけでデザインが生成される時代が到来した。この変化は単なる効率化ではなく、開発プロセスそのものの再定義を意味している。

主要機能

Figma AIは、機械学習を活用したデザインアシスタント機能である。画像生成、背景削除、解像度向上に加え、モックアップへのリアルなテキスト追加やトーン調整が可能だ。さらに注目すべきは「Figma Make」の登場である。Figma Makeは、Figma社が提供するAIデザイン生成ツールだ。テキストで指示を入力すると、UIデザインや画面構成、コンポーネントなどを自動生成する。デザインシステムの公開ライブラリをデザインに反映でき、生成したデザインデータをFigmaのフレームに還元できる点が大きな強みとなっている。

具体的メリット

Figma AI導入による最大のメリットは、開発スピードの劇的な向上である。UIを作るのに通常半日かかる作業も、0フェーズのプロジェクトであれば1時間程度である程度整ったプロトタイプが生成できるため、スピード面で大きく工数を削減できる。また、Figma Makeはチームメンバーやプロダクトオーナー、カスタマーサクセスの方々とやり取りする際に言語化しづらい領域をデザインで表現できる点が強みだ。アイディアレベルのものも即座に形にしてフィードバックを受けられることで、意思決定の迅速化と手戻りの削減が実現する。非デザイナーでもアイデアを視覚化できるため、部門間コミュニケーションが円滑になる。

留意点と活用法

Figma AIの導入にあたっては、適切な活用領域の見極めが重要である。現時点では既存プロダクトの運用フェーズでフル活用するのはまだ難しいものの、新規プロジェクトやモックアップ作成には十分効果的と評価されている。生成されるコードはReactベースの構成になっているため、既存技術スタックとの整合性確認も必要だ。Figma Makeは他職種のメンバーとのコミュニケーションをスムーズにし、アイディア出しを活発にするための共通の思考ツールとしても活用できる点を踏まえ、段階的な導入計画を立てることが成功の鍵となる。まずはパイロットプロジェクトでの検証から始めることを推奨する。

まとめ

Figma AIとFigma Makeは、UI/UX開発の在り方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。チャットによるデザイン生成は、開発工数の削減だけでなく、チーム全体の創造性向上とコミュニケーション活性化をもたらす。ただし、既存ワークフローとの統合や適切な活用領域の選定には専門的な知見が求められる。

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