QCDの死角

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。

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。

開発の相場観

相場とは、一般的に市場で競争売買によって決まる商品の価格とされているが、ことシステム開発においては、相場というものが存在しない。

比較の難しさ

比較できる同じものであれば競争原理が働き相場が構築されるが、フルスクラッチされるシステム開発においては全く同じものができることはない。しかも、出来上がるものはパッケージシステムやSaaSの利用以外は、未来にしか完成しないので当然比較もできないものとなる。

将来要件判断

比較的ないからこそ、しっかりと吟味する必要があるが、吟味する材料や条件などは現時点で明確になるものが元となる。未来に発生する追加条件や変更される環境などはジャッジする時点にはすべて出そろわないという難しさがある。

変化への対応

システム開発は未来にどのような条件変更やルール変更が行われるかわからないものであるという認識を持つことが大切である。その上で最善のジャッジを行うべきである。その判断は過去を遡って正解か間違いかを評価すべきではない。

まとめ

日本では原点方式の人事評価が行われるため、イノベーションは起こりにくい本質的な問題がある。これを無視して「DXだ」といっている組織があるとすれば、それは本質を見誤っているといえる。