要件定義の問題点

はじめに

会社の雰囲気や要件定義の内容をみれば、おおよそそのプロジェクトが成功するか否かがわかる。うまくいかない場合のユーザー側とシステム会社側の原因の一例である。

・要件定義をシステム会社に任せてしまう
・元請けシステム会社が無理な要件でも受注する
・準委任契約の人材紹介会社がリスクなく利鞘を稼げる
・末端エンジニアの作業遂行以外の責任
・ユーザー側、発注側の担当者が保身する

今回はその背景を説明したい。

要件定義の丸投げ

要件定義をシステム会社に任せてしまう。
要件定義はシステム会社がユーザー企業をヒアリングして作るものではなく、ユーザーとシステム会社が議論を重ねることで答えを出していくものにしなくてはならない。ユーザーが目指すべき姿と、システム会社が実現すべき姿のすり合わせが重要である。

無理な受注

元請けシステム会社が無理な要件でも受注する。
無理な要件でも受注できるのは、発注側にもシステムの知識がないため、ゴールが曖昧なまま元請けシステム会社が請け負ってしまうからである。もし、発注側にITリテラシーがなければ、パワハラなども発生する可能性が高い。したがって、元請けシステム会社に精神的な課題を回避するため、要件定義を作る人でさえも二次受けシステム会社から集めてくることがある。

人材紹介会社の利益構造

準委任契約の人材紹介会社がリスクなく利鞘を稼げる。
システムの完成責任は負わず、作業だけ請け負うことになるため、人さえ集めてくれば、そこでリスクなく利鞘が稼げる。発注側のユーザー企業からすれば、契約は元請けシステム会社であるため、3次請け、4次請けを使おうが、完成さえすればいいと考えていることが多い。

エンジニアの責任範囲

末端エンジニアの作業遂行以外の責任。
末端のエンジニアには、クライアントとの調整や導入、一定品質や納期の遵守など、責任感や危機感がないこともある。プロジェクトの全貌が見えないことも原因である。また、言われたことをやるだけで報酬がそこそこあるのが、システムエンジニアの業界だったりするので、作業をした時間分だけ報酬を支払ってほしい、という話にもなる。

発注側の保身

ユーザー側、発注側の担当者が保身する。
システム開発がうまくいかなかったときに、発注側の担当者がシステム会社に責任を押し付けるといったことがある。これは信頼関係によるもので、共同でプロジェクトを成功させようという目標が作れなかった場合に発生する。システム会社を業者扱いして要件定義を丸投げしてしまわないようにしなければならない。

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思考と決断のPM力

PMの真価

スキルシート上にあるPMというのは、どういった開発言語や開発環境などを使ってきたかという内容であることが多く、SEの延長という意味合いが強く残っている。もし、期待するポジションが発想力や提案力にあるとすれば、姿勢をみることが大切となる。

従順の呪縛

就職氷河期と呼ばれる世代より上の年齢層では、常に従うことを幼少期から叩き込まれていると考えられる。日本では「禁止」か「許可」かを常に意識しながら仕事をしており、「許可されるまでは禁止されている」と考えているのではないかと推察される。

失敗からの成長

正しいか、間違っているか、の判断基準しか持ち合わせていない場合、何か問題が発生したときに時間を遡ってどこで判断を間違えたのかを追求する。それは大切なことであるが、実際のプロジェクトでは誤ったことを反省しつつ修正しながら進むことが大切である。

判断力の真髄

エンジニア出身のPM(開発プロジェクトのPM)だと、禁止か許可かというデジタルのような見方をしている人もいる。特に今日のシステムに関するプロジェクトでは、ゼロかイチだけでは判断できないような、ウエットでアナログな状況判断が必要となる。

まとめ

たとえ能力の高いPMだったとしても、仕事になると発想することや作ることの楽しみより、ミスによる懲罰を恐れたりするために、無難で当たり障りのない判断をしがちである。システムに関するプロジェクトがなかなか前へ進まない理由でもある。

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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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中小企業のAI活用入門

AI導入の選択肢

近年、AI技術の急速な進化により、大企業だけでなく中小企業にもAI活用の波が押し寄せている。しかし、多くの中小企業経営者は「AIは難しそう」「コストが高い」「専門人材がいない」といった不安を抱えている。実は、現在のAIツールは以前より格段に使いやすく、低コストで導入できるものが増えている。ChatGPTやClaude等の対話型AIから、画像認識、音声認識まで、業務に合わせて選べる選択肢が豊富にある。重要なのは、完璧を求めず、まず小さく始めることだ。

業務効率化の手法

AI活用で最も効果が出やすいのは、定型業務の自動化である。例えば、顧客からの問い合わせ対応にチャットボットを導入すれば、24時間365日の対応が可能になり、スタッフは付加価値の高い業務に集中できる。また、請求書処理や在庫管理にAI-OCRを活用すれば、手入力の時間を大幅に削減できる。ある製造業の中小企業では、品質検査にAI画像認識を導入し、検査時間を70%短縮した。別の小売業では、需要予測AIで在庫の最適化を実現し、廃棄ロスを30%削減した。これらの事例が示すように、AIは確実に業務を変革する力を持っている。

導入の課題と対策

しかし、AI導入には落とし穴もある。最大の失敗要因は「いきなり大規模に導入すること」である。まず現状の業務プロセスを整理し、AIで解決したい具体的な課題を明確にすることが不可欠だ。次に、小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが成功の鍵となる。また、従業員の不安を解消するため、AIは人の仕事を奪うものではなく、サポートツールであることを丁寧に説明し、研修を実施することも重要である。外部の専門家やコンサルタントの支援を受けることで、自社に最適なAI活用方法を見つけ、導入リスクを最小限に抑えることができる。

実践ステップ

AI活用は、もはや「検討する」段階から「実行する」段階に移っている。競合他社がAIを活用して生産性を向上させる中、導入を先送りすることは競争力の低下を意味する。まずは無料や低価格のAIツールを試し、自社業務への適用可能性を探ることから始めるべきだ。重要なのは、完璧な計画を立てることではなく、小さく始めて学習しながら改善していくことである。社内にAI推進チームを作り、定期的に成果を共有することで、組織全体のAIリテラシーも向上する。今こそ、中小企業がAIの力を借りて飛躍的な成長を遂げるチャンスだ。一歩踏み出すことで、想像以上の変革が待っている。

まとめ

中小企業のAI活用は、もはや特別なことではない。定型業務の自動化から始め、段階的に拡大していくことで、確実に成果を出すことができる。重要なのは、自社の課題を明確にし、適切な支援を受けながら進めることだ。AI導入は投資ではなく、未来への必要な一歩なのである。

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