要件定義のアプローチ

誤解されるコスト削減

実はローコード・ノーコードツールを使えば、開発が必要なくなるので安くなるというのは正しくない。たしかに、ノーコードツールを社内メンバーでCMSを使ってソフトを作るという場面は開発費用はかからない。

CMSとはコンテンツ・マネジメント・システムの略で、たとえばWebサイトのコンテンツを構成するテキストや画像、デザインなどを非エンジニアがプログラミングをせずに作成や管理できる仕組みのことである。ローコードツールはそれに加えて少しのプログラミング知識でシステムやツールを作成できることである。

開発手法の選択基準

断じてローコード開発だからといって安いわけではない。開発手法の特性による得手不得手を上手に使い分けるからトータルとして価格が安くなるということである。非エンジニア営業の金額調整という意味での判断でローコード開発を選択する場合は失敗することがある。

システム導入の本質理解

ローコード開発でも、システム導入の目的や条件が本質的にわかっていなければ、仕様要件のブレによって結果としてトータルが安くなることはない。これはローコード開発ということが問題なのではなく、フルスクラッチ開発であっても、SaaSと利用する場合であっても同じことが言える。

負債の危険

本来ローコード開発が適さない場合にも関わらず無理やりに合わせることで、プログラム部分の複雑性が増し、技術的負債となって大きな問題になっていく。結果として安くはならず、ローコード開発のメリットであるメンテナンス性までも損なうため、トータルで考えると高くなる。

まとめ

お客様の予算内で考えないといけないので、といった口癖があれば注意が必要である。クライアントの言いなり状態であれば、無理な要求は開発における仕様だけではないだろう。金額を含めた総合的な判断ができる人が、結果としてローコード開発を選択するわけである。

バッファの真意

見積りや作業スケジュールに際して、エンジニアやシステム会社から「バッファである」という回答を受けたことはないか。システム会社が言うバッファとは保険を意味していることがほとんどである。

不確実なバッファ

非エンジニアは見積りのバッファを聞いたときに、無駄なのではないかと感じる。「念のため」に必要なバッファは、裏を返すと知識がないから調べないと分からないので不安であるという意味である。知識があり、「念のため」が必要なければバッファはないと考えられる。

知識の不足

ほとんどのシステム構築プロジェクトは、バッファが多いほうが知識がないのに見積りが高くなるという矛盾が発生することになる。そう考えると「バッファ」とは「無駄」に聞こえるかもしれない。

本質のバッファ

さて、このバッファについて本来あるべき姿を説明する。本当にやってみなければ分からないといった高度な技術を使うときに、未知の領域に関するスケジュールの影響を勘案し、計画された期間のことをバッファと見るべきである。

まとめ

単なるシステム構築プロジェクトにおいて「無駄を削ればよい」というのは非エンジニアから見ると合理的でコストの軽減にもなる。しかし、研究開発分野において無駄を削ることは必ずしも合理的ではない。発想が乏しくなるからである。

開発現場の変化

近年、システム開発の現場では深刻な人材不足と納期の短縮化が大きな課題となっている。従来の手法では限界を感じている企業も多いのではないだろうか。そんな中、AI技術の急速な進化により、開発工程に革新的な変化が起きている。コード生成からテスト自動化まで、AIが開発者をサポートする時代が到来した。本記事では、AI活用によってシステム開発がどのように変わるのか、その未来像を探っていく。

日々の開発業務

実際の開発現場では、AIはどのように活用されているのだろうか。要件定義フェーズでは、AIが過去のプロジェクトデータを分析し、最適な機能提案や工数見積もりをサポートする。コーディング段階では、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールが、リアルタイムでコード補完や不具合検出を行い、開発速度を大幅に向上させている。テスト工程においても、AIが自動的にテストケースを生成し、バグの早期発見を実現する。これらの活用により、開発期間の30%削減や品質向上を達成した企業も増えている。

導入の注意点

しかし、AIの導入には注意すべき点もある。最も大きな課題は、生成されたコードの品質管理である。AIは便利だが、時として不正確なコードや非効率な実装を提案することがある。そのため、開発者にはAI出力を適切に評価できるスキルが求められる。また、セキュリティ面での懸念も無視できない。機密情報を含むコードをAIに学習させることのリスクや、著作権の問題など、法的な側面も考慮が必要である。さらに、既存の開発プロセスとAIツールをどう統合するか、組織全体での運用ルール策定も重要な課題となっている。成功の鍵は、適切なガイドライン設定と継続的な教育にある。

求められるスキル

AI活用が進む中で、開発者の役割も大きく変化している。単純なコーディング作業はAIに任せ、開発者はより創造的で高度な判断を要する業務に集中できるようになる。つまり、システム全体のアーキテクチャ設計、ビジネス要件の深い理解、そしてAIが生成した成果物を評価・改善する能力が重要になるのである。AIは強力なツールだが、あくまで人間の判断を補助するものである。技術トレンドを常に学び、AIとの協働方法を模索し続ける姿勢が、これからの開発者には不可欠である。AI時代だからこそ、人間ならではの創造性と批判的思考力が、より一層価値を持つようになるだろう。

まとめ

AI技術の進化により、システム開発は新たな段階に入った。開発速度の向上や品質改善といった明確なメリットがある一方で、適切な導入戦略と運用ルールが成功の鍵となる。重要なのは、AIを単なる自動化ツールとして捉えるのではなく、人間の能力を拡張するパートナーとして活用することである。技術と人材の両面からバランスよく取り組むことで、開発工程の真の革新が実現できるだろう。