要件定義のアプローチ

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。

負債の本質

技術的負債には、設計負債やコード負債がある。金銭的な負債であれば借入金やマイナスの表記で数字化できるのだが、技術的負債においては数字化できないことがとても難しい点である。経営に関するほとんどのことは定量化や定性化が可能だが、たとえば企業創業者の発想する「野生の勘」を直接的に数字化できないように技術的負債も一筋縄では見える化しない。

設計時の対策

技術的負債の中でもコード負債については、システム開発の現場からよく発想されるリファクタリングや再構築などを行うことで比較的わかりやすい返済方法となる。知らない人が作ったプログラムや古くなったプログラムのバージョンなど、リスクを表現し対応することができる。何よりも最初の企画設計段階で負債が積みあがりにくい仕組みを考えることが大切である。

高負担な設計

技術的負債の中でも利息の高い負債が設計負債である。単体機能における設計であれば、モジュールごとの再設計によって返済が可能である。しかし、プログラムは複数のモジュールが絡まり合っていることがほとんどなので、複雑なオペになってしまう。また、稼働中のシステムにわざわざ再設計したプログラムを導入するリスクに対して、得れるメリットも少ないので見過ごされがちである。設計能力は例えば、紙というオブジェクトのメソッド（振る舞い）とプロパティ（保持する情報）を聞いて正しい答えが帰ってくれば多少安心であろう。紙の振る舞いは燃えるであり保持する情報は面積などがある。

根本的解決

しかし、技術的負債はこのように目に見えやすい設計負債やコード負債が致命的になることは少なく、やはりその上層でどのような指針に基づいてシステム運用がなされてきたか、また長期視点で一貫したメンテナンスを行うことが必要である。システムの維持には保守費用や運用費用を払っていることが多いと思うが、これだけでは将来の負債を減らしていくことはできない。やはり、鳥の目を持つITコンサルタントやITアナリストなどの役割を持つメンバーが必要である。

まとめ

ITコンサルタントやアナリストは、すぐに利益も生まない、経費を削減するわけでもないといったコストセンターとしてのポジションなので、あまり起用していない中小企業も多いようである。投資に対する効果が見えにくいのは、料理でいう香辛料と同じなのかもしれない。その少しの投資が未来を大きく変えることになる。IT技術は日進月歩で発展するからである。

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。