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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Power Apps活用事例3選

Power Appsで何ができる?

「Power Appsを導入してみたいけれど、実際にどんな業務に使えるのかイメージが湧かない」。そんな声を、中小企業のDX担当者からよく耳にする。Power Appsはノーコードで業務アプリを構築できる便利なツールだが、抽象的な機能説明だけでは導入後の姿を描きにくい。本記事では、現場で成果を上げている3つの活用事例を紹介する。自社での活用可能性を具体的にイメージしてほしい。

契約管理の一元化

ひとつ目は、契約書の管理をPower Appsで一元化した事例である。これまでExcelファイルや紙の書類でバラバラに管理されていた契約情報は、担当者ごとにフォーマットが異なり、更新漏れや期限切れの見落としが頻発していた。Power Appsで専用アプリを構築したことで、契約先や金額、更新期日といった情報を一つのデータベースに集約し、誰でも同じ画面から確認できるように改善された。期限が近づくと自動で通知が届く仕組みも組み込まれており、契約更新における抜け漏れが大幅に減少し、担当者の心理的な負担も軽くなっている。

見積もり計算の自動化

ふたつ目は、見積もり計算をPower Appsで自動化した事例である。営業の現場では、製品の組み合わせや数量、割引率に応じて金額を算出する作業が日常的に発生している。これをExcelで行っていた頃は、計算式の入力ミスや古いテンプレートの使い回しによって、誤った金額を顧客に提示してしまうトラブルが少なくなかった。Power Appsで計算ロジックを組み込んだ専用アプリを開発し、必要な項目を入力するだけで正確な見積もりが算出される仕組みに切り替えたところ、計算ミスは大きく減少し、見積書の提出までにかかる時間も短縮された。営業担当者の心理的な負担が軽くなった点も、現場から高く評価されている大きな成果のひとつである。

プロジェクト進捗の可視化

3つ目は、プロジェクト管理にPower Appsを活用した事例である。複数のプロジェクトが並行して動いている組織では、誰がどのタスクを抱え、進捗がどの段階にあるのかを正確に把握することが大きな課題となっていた。会議のたびに各担当者から口頭で報告を受け、エクセルの管理表に転記する手間も発生していた。Power Appsで構築した管理アプリでは、担当者がスマートフォンからでもタスクの状況をその場で更新でき、管理者はリアルタイムでダッシュボードを確認できるようになった。進捗の遅れがひと目で分かるため、初動の対応も早くなっている。3つの事例に共通するのは、現場の小さな困りごとから着手し、段階的に機能を拡張していった点にある。

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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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リーダーの多忙による弊害

危険な繁忙化

なぜか忙しくしているPMやリーダーとなるSEがいれば危険信号である。リーダーが忙しくなると全体的な最適化や効率的な運用ができていない可能性がある。結果として、無駄に費用がかかったり、技術的負債が大きくなったりする。

役割分担の歪み

システムのユーザー側から見ると、SEという見え方しかしないと思われるが、実際はシステムの運用や開発には細かな作業分担が発生する。この作業分担ができていない場合は窓口のSEが余計な作業を行っている可能性がある。役割分担の不均衡がもたらす忙しさではなく、まったく仕事としてやらなくてもよいような事に時間を使っていて忙しい場合がある。

プロセスの確立

たとえば、プログラムが解析できる人をリーダーとしてしまうと、開発者に手取り足取り指示をしてしまうことがある。もし、リーダーがプログラムレビューなどの作業や、開発者にプログラム上の細かな指示をしている場合は注意が必要である。何を基準にプログラムレビューや指示を行うのか、という仕事を見える化し、仕組化することがリーダーの務めである。

俯瞰的視点

木を見て森を見ずという言葉があるように、リーダーとなる人は指針を作ったりメンバーをプロジェクト成功へ導く役割がある。リーダーが開発メンバーと同じように木ばかりを見ているようであれば、森を見る人が非エンジニアであるユーザー側となってしまうことが考えられる。

まとめ

誰が森を見るのか、リーダーやPMが常に忙しそうにしている場合は、何に時間を使っているのか調査する必要がある。実はここがボトルネックになっていてプロジェクトの進行が思うようにいかなかったり、頻繁にリスケが発生していることも多くある。しかし、これは本人にヒアリングするだけでは表面化しないため、ユーザー側の担当者やプログラマーなどの周辺人員から浮き彫りにすることが望ましい。

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