AIの教師モデル開発や画像のタグ付けを目的としたBPO的なプロジェクトにはベトナムオフショアが向いている理由

オフショア開発には、受託開発、ラボ開発、そして折衷型の3つの契約形態が存在します。それぞれの契約形態には特徴と課題がありますが、最終的にここで「折衷型」と述べているものに集約していく傾向があります。

受託開発契約とその特徴

受託開発契約は、成果物の納品を約束する契約形態です。この形態では、事前に成果物の定義を明確にし、それに基づいて開発を進めます。受託開発契約はソフトウェア開発においてシンプルな形態と言えますが、成果物の定義を明確にすることは容易ではありません。実際の開発作業では、概念上の定義と現実の制約との間で調整が必要となる場合があります。

ラボ開発契約とその特徴

ラボ開発契約は、クライアントが直接開発者に対して指示を出す契約形態です。クライアントは開発者を拘束し、その時間を購入します。この形態は、日本のSES契約に近いものですが、ラボ開発では開発者は非常駐となります。時間単位で開発者の貢献を購入するため、時間の品質によって成果物の品質が保証されるわけではありません。開発者によって同じ時間内でも成果物の差が生じることがあります。

折衷型契約の意義とその特徴

折衷型契約は受託開発契約とラボ開発契約の折衷案として採用されます。この契約形態では、成果物の定義を柔軟にし、一定の作業時間も確保しながら、基本的にボトムアップ型で開発を進めていきます。オフショア開発においては、ビジネスモデルやクライアントの要求を理解し、中核的な開発人材（例えば、ブリッジエンジニア）を確保することが重要です。中核的な人材はクライアントのビジネスについて深い洞察を持ち、長期的な関係を築くことができます。このような中核人材をラボ契約で時間拘束的に確保し、プロジェクトが大型化したときはスポットで追加の受託契約を行い、人を追加で確保するというものです。

折衷案に収斂していく実際のプロジェクト

受託開発としてスタートしたプロジェクトでも、ラボ開発としてスタートしたプロジェクトでも、ベトナムでのオフショア開発が成功し長く続いている案件は、最終的に折衷案に収斂していく傾向があるようです。多くの場合は海外開発拠点は、日本の開発プロジェクトの外付け工場という位置づけになりますので、クライアントのビジネスをよく知った開発者を確保しつつスケーラビリティを確保するという両方が求められることとなり、このような形に落ち着くのでしょう。

もしこの形をゴールとするのならば、下記の2点に注目するのが良いでしょう。

(a) 長期契約が必要なこと：クライアントのビジネスモデルや独自の用語を理解し、本当に重要な要素を把握するためには時間が必要です。クライアントのビジネスに寄り添いながら開発を行うためには、最低でも1年以上の長期契約が必要です。

(b) ブリッジエンジニアを始めとする中核的人材の確保が大切であること：中核的な開発人材は、クライアントのビジネスをよく理解し、ビジネスの要件に応じて開発を進めることができる人材です。彼らは長期的なパートナーシップを築き、クライアントのビジネス成果に貢献します。そのため、オフショア開発においては、ブリッジエンジニアなどの中核的な人材の確保が極めて重要です。

オフショア開発においては、契約形態の選択とビジネス戦略の統合が成功の鍵となります。ビジネスの長期的な視点と中核的な人材の確保を重視することで、効果的なオフショア開発を実現することができるでしょう。

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。

「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。