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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予算ブレの原因

開発の変動要因

システム開発は長期にわたることが多く、また未来の不確実性の中で予算を策定しなくてはいけないことがある。セキュリティーをはじめ動作環境の変化や人員の欠如、予期していなかった仕様の発覚などが原因だ。

目標変化と予算

進捗率は目的地が明確に設定されていれば数字を負うことで予算達成率を算出することができる。しかし、目的地が近い遠いのは無しではなく、根本的な目的地がなくなったり、複数になったりすることがシステム予算の策定の難しいところである。

計画型開発法

システムに未来を見ることができればブレない、見えないことをすべて調査の上で着手できれば確実な予算と実行が可能である。進捗率の報告が可能になる。フォーターフォールモデルなのでコストがかかることと時間がかかることの覚悟が必要だ。途中での方向修正は原則できない。

柔軟な開発手法

逆に低予算で早く導入するなら、見えにくくなるデメリットがある。状況によって対応を素早く変化させる必要があるため進捗率を算出しにくい。アジャイル開発と呼ばれるものであり、社内開発であることが理想である。途中で出てくる条件に対しても柔軟に方向性を変化させることが可能である。

まとめ

アジャイル開発で予算を立てるときは、1.5-2.5倍くらいを目安に余裕を持って設定することを推奨する。

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IoT業務改善が進まない理由

IoT導入の落とし穴

製造業や物流業を中心に、IoTセンサーやデバイスの導入が加速している。設備の稼働状況、温度・湿度、位置情報など、あらゆるデータがリアルタイムで収集できる時代になった。しかし、IoTを導入したものの「期待した業務改善効果が得られない」という声が多く聞かれる。データは確かに取得できているのに、なぜ業務改善に結びつかないのか。この問題は多くの企業が直面している共通の課題である。

データの墓場化

IoTデバイスから送られてくるデータは、サーバーやクラウドに蓄積されていく。しかし、その膨大なデータを見ても「何をすればいいのか分からない」という状況に陥る企業が少なくない。ダッシュボードには数値やグラフが表示されているものの、それを見て具体的なアクションを起こせる人材がいない。結果として、高額な投資をしたIoTシステムが「データ収集マシン」で終わってしまい、経営層からは「費用対効果が見えない」と指摘される悪循環に陥る。

失敗の典型パターン

活用が進まない企業には明確な共通点がある。第一に「導入目的が曖昧」なケースだ。「とりあえずIoTを入れてみよう」という姿勢では、取得すべきデータの種類も不明確になる。第二に「データ分析のスキル不足」である。統計知識やデータ分析ツールの使い方を理解している人材がいなければ、データから意味のある洞察は得られない。第三に「業務プロセスとの連携不足」だ。データ分析の結果を実際の業務改善アクションに落とし込む仕組みがなければ、分析は絵に描いた餅で終わる。これらの問題は技術以前の、組織体制や戦略の問題なのである。

正しい活用ステップ

IoTを真に業務改善につなげるには、段階的なアプローチが必要だ。まず「解決したい課題」を明確にし、その課題解決に必要なデータだけを取得する設計から始める。次に、データを見える化するだけでなく、「どの数値がどうなったら、誰が何をするか」というアクションルールを事前に設定する。さらに、現場担当者がデータを日常的に確認し、判断できるよう、シンプルなダッシュボードと教育体制を整えることが重要だ。IoT活用は技術導入ではなく、業務プロセス改革として捉え、全社的な取り組みとして推進することで初めて成果が生まれる。

まとめ

IoTで業務改善が進まない企業の共通点は、データ収集が目的化し、活用のための戦略・スキル・体制が不足している点である。導入前の課題設定、データ分析人材の育成、業務プロセスへの組み込みという3つの要素を整えることで、IoTは真の業務改善ツールになる。技術導入だけでなく、組織全体での活用文化の醸成が成功の鍵である。

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2026年DX計画の立て方

なぜ今なのか

2026年は企業のDX推進において大きな転換点となる年だ。政府のデジタル・AI補助金制度が本格始動し、単なるITツール導入ではなく、業務そのものを効率化する仕組みづくりが求められている。AI、IoT、ローコードといったテクノロジーは個別に活用するのではなく、統合的な戦略のもとで導入することで初めて真の効果を発揮する。2025年の今こそ、来年に向けた具体的な計画策定を開始すべきタイミングである。

三技術の役割

DX計画を成功させるには、まず各技術の役割を正しく理解することが重要だ。AIはデータを分析し判断・予測を行うソフトウェアであり、IoTはセンサーを通じてデータを収集するハードウェアの仕組みである。この二つは補完関係にあり、IoTが集めたデータをAIが分析することで、異常検知や需要予測といった高度な自動化が実現する。一方、ローコードはプログラミング知識が少なくてもアプリケーションを構築できる開発手法で、IT人材不足を解消する手段として注目されている。生成AIとの連携により、開発スピードは従来の数倍にまで向上している。

統合戦略の要点

三つの技術を統合した戦略を設計する際には、いくつかの重要なステップがある。第一に、自社のAI成熟度を客観的に評価することだ。戦略、人材、データ、ガバナンス、運用、文化の六つの軸で現状を診断し、業界平均と比較しながら目標を設定する。第二に、大規模導入ではなく「まず一業務」から改善を始めることである。請求書処理や在庫管理など、効果を数字で示しやすい領域を選定し、小さな成功体験を積み重ねる姿勢が重要となる。第三に、現場が使い続けられる仕組みを重視することだ。高機能なツールを導入しても、現場に定着しなければ意味がない。

実行手順

2026年のDX計画を実行するための具体的な手順を整理する。まず今月から着手すべきは、AI成熟度診断の実施と、ROI最大化が見込める業務領域の特定だ。ノーコード・ローコードツールを活用した最小機能でのPoC(概念実証)を開始し、四半期ごとにAI推進委員会でレビューを行う体制を構築する。補助金申請を見据え、AIやDXが業務のどこに組み込まれるかを可視化した資料を準備することも欠かせない。課題とAIのつながりを明確に説明できれば、審査において大きなアドバンテージとなる。経営層が先頭に立ち、全社一丸となって取り組む姿勢を示すことが成功への鍵である。

まとめ

2026年のDX計画では、AI・IoT・ローコードを個別ではなく統合的に活用する戦略設計が求められる。成熟度診断で現状を把握し、小さな成功を積み重ねながら段階的に拡大していくアプローチが効果的だ。補助金活用も視野に入れ、今から計画策定を開始することが重要である。

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