QCDの死角

失敗の正体

システムの失敗は見えないことがある。ブラックボックスであるがゆえに隠せてしまうからである。失敗かどうかの線引きができないところがシステム構築プロジェクトの難しいところである。

エンジニアの真実

もしかしたら、エンジニアが都合の悪いことは隠していることがあるかもしれない。しかし、決めつけてしまうとエンジニアはへそを曲げてしまう可能性がある。隠しているつもりはなくても隠れていることもある。

成功の境界

失敗の線引きは、納期が遅れることであろうか。バグが多いということであろうか。実は、状況によって一概に言えないのである。QCDという言葉があるが、品質と費用と納期のバランスを上手にとったとしても成功か失敗か、すぐにはわからないのがシステムという無形物である。

コスパの本質

コスパという言葉があるが、かけるコストに対して、どれだけのパフォーマンスが出せるかが問題となる。システム開発では、コストからやりたいことを計算するのではなく、やりたいことを明確にしたうえで、コスト内でリッチ度合いを調節することが重要である。

まとめ

システム開発においては、失敗が見えにくいため、失敗しないように見えるのかもしれない。失敗しないことは、成功であるということでもない。時間が経つにつれて失敗を感じることもあり得るのである。

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AIで何ができるのか

AI vs 人間

AIは人間を超えるのか?などの質問をされることがよくある。シンギュラリティと呼ばれているが、超える超えないの単一線上で比較できるものではないと考える。たとえば、計算の速さだけでいうと人間よりも、はるかに早いと言える。

AI導入の両面性

とにかく労働人口の減少によって、機械化やAI化が急がれていると思う。すでに、画像作成や文章作成などは置き換わっている事例も多くみられるようになった。そんな中で、よくあるのが「AIで何かできませんか?」という問い合わせである。

AI時代のDX

DXという概念にも通ずる話だが、デジタル化するだけでは、いわゆるデジタル変革にはならない。ペーパーレス化ってやつだ。同じように、AIを使うことを目的としてしまうと業務に対して便益がない場合も多いようだ。したがって、AIを利用するということをDXと定義するのであれば、日常業務を整理して、どこをAIに任せるのかを検討することが大切である。

AI活用の極意

AIにも得手不得手があり、計算はもちろん得意だが、質問の仕方や指示の仕方で活用レベルは大きく変わる。プロンプトと呼ばれるものはコピーして使えるが、AIを活用しきろうとするならば、自分でプロンプトを考えれる必要がある。つまり、現時点では賢いAIなのではなく、使う側が上手に使わないとならない。

まとめ

AIの使いどころについて、多くは無理やり使おうとするため、AIを活用する場面でないことも多くある。また、ユーザー企業に関わらずシステム会社でもAIの活用は進んでおり、画像の生成やプログラミングの一部はすでに人間が行わなくてもよい段階にある。これから先もこれは加速することだろう。

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システム開発の混迷

営業依存の弊害

業務システムがうまくいかないのはベンダーやSEの問題だけではない。SEを取り巻く環境もシステム開発には重要である。業務システム開発を依頼するベンダーであれば営業担当者が挟まる。日本の縦割り社会の中で営業担当者は非エンジニアである場合が多く、プロジェクトの成功が目的ではない場合がある。

役割の細分化

SEをプロジェクトマネージャーとしている場合も注意が必要である。日本ではシステムエンジニアは細分化されておらず、建築でいうと参加者の全員が職人という扱いであることが多い。システムに関わる人全員がSEとしてしまっている間違いである。

開発の本質

SEやベンダーのプロジェクトマネージャーはそれ自体がプロジェクトと考えていることも多く、ビジネスとしてのプロジェクトとして捉えることができていないことがある。本来はビジネスが中心にあって、その中に業務システムが位置するはずである。それが見えているか否かで、業務システム開発の成功の確率は変わるのである。

相互理解

逆に、システムのことはSEに任せているというような場合も注意が必要である。システムのプロジェクトを経験したことがある、というだけでは、システムに関連するプロジェクトを成功させるのは困難である可能性が高い。プログラミングの経験がなければ、SEやベンダーが持つ心境を察することができないからである。最も重要なことはシステム導入時のイメージである。

まとめ

欧米では当たり前のように、間接的に関与する売上や利益の向上を管掌する部門や役職があるが、日本では良くも悪くもロジカルであり、数字がなければ行動に移せない厳密なルールがある。

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ノーコード・ローコード比較

新たな開発手法

近年、ビジネスのデジタル化が加速する中で、ノーコード・ローコードツールが注目を集めている。従来のシステム開発では専門的なプログラミング知識が必須だったが、これらのツールを使えば、非エンジニアでも直感的な操作でアプリケーションやWebサイトを構築できる。開発期間の短縮やコスト削減が可能になることから、スタートアップから大企業まで幅広く導入が進んでいる。

主要ツール

ノーコードツールの代表例としては、Webサイト構築に強いBubbleやWebflow、業務アプリ開発に適したKintoneやAppSheet、自動化に特化したZapierなどがある。Bubbleは柔軟性が高く複雑な機能も実装可能だが、学習コストはやや高めである。Webflowはデザイン性に優れ、マーケティングサイトに最適だ。Kintoneはデータベース管理に優れ、日本企業での導入実績が豊富で、承認フローなど日本の業務習慣に対応している。一方、ローコードツールではMicrosoft Power AppsがOffice 365との連携に強く、OutSystemsは大規模エンタープライズ向けで基幹システム開発にも対応可能である。料金体系も月額制からユーザー課金制まで多様で、自社の規模に合わせた選択ができる。

両者の違い

ノーコードとローコードの最大の違いは、カスタマイズ性と技術的な介入度である。ノーコードは完全にコード記述なしで開発できる反面、複雑な要件には対応しきれない場合がある。ローコードは基本的な部分は視覚的に構築しつつ、必要に応じてコードを追加できるため、より高度な機能実装が可能だ。選択時のポイントは、開発したいシステムの複雑さ、既存システムとの連携要件、将来的な拡張性、そして社内の技術リソースである。シンプルな業務アプリならノーコード、基幹システム連携が必要ならローコードが適している。

導入のポイント

ノーコード・ローコードツールの導入を成功させるには、いくつかの注意点がある。まず、無料プランで試用し、実際の業務フローに合うか検証することが重要だ。また、ベンダーロックインのリスクを考慮し、データのエクスポート機能やAPI連携の可否を確認すべきである。セキュリティ要件も見逃せない。特に顧客情報を扱う場合は、各ツールのセキュリティ認証やデータ保存場所を確認する必要がある。さらに、導入後の運用体制も計画的に整備し、社内でのツール活用スキルを育成することが、長期的な成功につながる。

まとめ

ノーコード・ローコードツールは、企業のDX推進を加速させる強力な手段である。適切なツールを選定し、自社の課題に合わせて活用することで、開発コストを抑えながらスピーディーにシステムを構築できる。まずは小規模なプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねながら展開していくことを勧める。デジタル化の第一歩として、ぜひ検討すべきだろう。

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