要件定義のアプローチ

要件定義の基本

すべてをシステムで解決してしまおうとする要件定義には注意が必要である。システムの成功の可否は要件定義にかかっていると言っても過言ではない。しかし、十分に要件定義の時間を使ったにも関わらず、ITプロジェクトが失敗することがある。

規模別の要件定義

システム構築の規模によって、要件定義の粒度が変わる。小さなITプロジェクトの場合は要件定義をせずにプロトタイプを作りながらシステム構築を進めるといった方法がある。これをアジャイル開発、プロトタイプ開発と呼ぶ。

要件定義の本質

要件定義の粒度は時間を掛ければ細かくなるわけではない。ユーザー側でも要件定義を進めるにつれて、想定している機能の矛盾点が出てくることがある。この矛盾点を解消していくこと自体を要件定義としてはならない。要件定義はあくまで本質的なコアとなる部分から膨らませることが重要である。

対話型要件定義

要件定義フェーズで失敗するパターンは、ユーザー側との対話ではなく、システム会社側がヒアリングに徹する場合である。ユーザー側はITを利用してどのようなことができるかを知らない可能性が高いため、システム専門家がそれを鵜呑みにした仕様で要件を固めてしまうと、製造工程で無駄な工数が発生し予算をオーバーしてしまうことがある。

まとめ

本質的な要件をコミュニケーションによって、はっきりさせていく作業こそが要件定義と言えるのである。さまざまな視点から何度も繰り返し要件をなぞることで粒度が落ちていき、適切な要件定義書となる。何でもかんでもシステム化せず、オペレーションとの関係性を見合わせながら進めることが望ましい。

関連記事

Power Platform導入の注意点

業務変革の実現

Microsoft Power Platformは、Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Pagesなどの複数のサービスで構成される統合プラットフォームである。ローコード・ノーコードでアプリ開発やデータ分析、業務自動化が可能になり、企業のDX推進において重要な役割を果たしている。専門的なプログラミング知識がなくても、業務担当者が直接システムを構築できる革新的なソリューションとして注目されている。

導入前の課題

Power Platform導入を成功させるには、事前の課題整理が不可欠である。まず組織内のITリテラシーレベルを把握し、適切な教育体制を構築する必要がある。また、既存システムとの連携方法や、データガバナンスの方針を明確にしておくことも重要である。さらに、開発したアプリやフローの管理・運用体制、セキュリティポリシーの策定、ライセンス管理の仕組みも事前に検討しておく必要がある。これらの準備不足は導入後の混乱を招く可能性がある。

セキュリティリスク

Power Platformの手軽さは、一方で「野良アプリ」や「シャドーIT」のリスクを生み出す。業務担当者が独自にアプリを開発し、適切な管理なしに運用されるケースが増加している。これにより、機密データの不適切な取り扱いや、セキュリティホールの発生、システム全体の統制が取れなくなる問題が生じる。また、外部サービスとの不適切な連携により、データ漏洩のリスクも高まる。組織全体でのガバナンス体制確立と、定期的な監査・レビューの仕組みが必要不可欠である。適切なアクセス権限管理とデータ分類も重要な対策となる。

成功の戦略

Power Platform導入を成功させるには、段階的なアプローチが効果的である。まず小規模なパイロットプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら組織全体への展開を図る。この過程で、社内のベストプラクティスを蓄積し、標準化されたテンプレートやガイドラインを整備することが重要である。また、継続的な教育プログラムの実施、専門チームによるサポート体制の構築、定期的な効果測定と改善サイクルの確立も欠かせない。技術的な側面だけでなく、組織文化の変革も視野に入れた長期的な取り組みが成功の鍵となる。

まとめ

Power Platform導入は大きな可能性を秘めているが、適切な準備と計画なしには失敗のリスクも高まる。セキュリティとガバナンスの確立、段階的な導入アプローチ、継続的な教育と改善が成功の要件である。組織全体での取り組みが不可欠である。

続きを見る >

熱意の共有

提案と負担

「なぜ、自社のシステム担当者や社外から常駐するSEは、システムの改善提案をしてくれないのだろう?」と思うことはないか。それは、提案することで自分が大変になってしまうことを理解しているからである。

現状維持の理

自分たちが大変になるだけであるため、普通に考えれば、それを「やろう」と思うはずがない。それがシステム担当者から提案が出てこない理由であろう。

知と意欲

そうなると、非エンジニアやシステム営業が発想する提案は、システムの要件や縛りを無視した案になってしまう。問題解決意欲の高い非エンジニアが指揮するシステム開発を成功させるには、同じ温度感を持つエンジニアを味方につけるほかない。

人材の見極め

システム担当として向いている人材を探すことは非常に困難である。仮に全社的な問題解決意欲の高いエンジニアを採用したとしても、本当のスキルがどの程度であるか知ることができない。システムの開発のほとんどは巻き戻すことができないからである。

まとめ

システム開発や運用の大変さを知る人材ほど、モチベーションがない限り全力を出し切らせるには、相当の熱量を伝えることが肝要である。

続きを見る >

業務データ資産の発見と活用

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。

続きを見る >