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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開発遅延の打開策

システム開発の現状と課題

数名で開発した初期のシステム構築から、システム会社を変更して大がかりなリプレイスを行い、保守運用を実施しているが、月々の費用が高額であるわりに、開発スピードも遅い。開発スピードが遅いため、新しい機能を実装していけない。

不具合と開発の不透明性

リリースから何年も経っているのに不具合がなくならない。開発会社からの報告が曖昧で何にお金を支払っているのか謎のままであることが多い。

コスト削減と資源最適化

開発スピードを上げるには、システム開発コストの削減をしなければならない。コストを削減するということは、それで浮いたコストを開発に割り当てることができるため、結果的に開発スピードがあがることを意味する。

開発の透明性と妥当性

そのためにしなければならないことは、開発工程や開発過程の見える化および妥当性を担保することである。システムの比較検討ができないため、システム開発のコミュニケーションは一般的なものであると思い込んでいる。システム発注の担当者はシステムのことがわからないから、システム開発の進め方に違和感があったとしても技術者が言うことを信用するほかないと思っている。

まとめ

結果として、技術者の工数と称して月々の費用や、ひどいものでは言語のバージョンアップと称して、何もしていないことに費用を支払っていることもある。不明点はシステム発注の担当者が理解できるまで聞くべきである。

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Figma AIが変えるUI/UX開発

開発現場の変革

2025年、デザインツールFigmaに搭載されたAI機能が業界に衝撃を与えている。Figma Makeは、AIチャットを通してプロンプトを入力すると、UIデザインを自動生成する。従来、画面設計には専門的なスキルと多大な工数が必要だったが、テキスト入力だけでデザインが生成される時代が到来した。この変化は単なる効率化ではなく、開発プロセスそのものの再定義を意味している。

主要機能

Figma AIは、機械学習を活用したデザインアシスタント機能である。画像生成、背景削除、解像度向上に加え、モックアップへのリアルなテキスト追加やトーン調整が可能だ。さらに注目すべきは「Figma Make」の登場である。Figma Makeは、Figma社が提供するAIデザイン生成ツールだ。テキストで指示を入力すると、UIデザインや画面構成、コンポーネントなどを自動生成する。デザインシステムの公開ライブラリをデザインに反映でき、生成したデザインデータをFigmaのフレームに還元できる点が大きな強みとなっている。

具体的メリット

Figma AI導入による最大のメリットは、開発スピードの劇的な向上である。UIを作るのに通常半日かかる作業も、0フェーズのプロジェクトであれば1時間程度である程度整ったプロトタイプが生成できるため、スピード面で大きく工数を削減できる。また、Figma Makeはチームメンバーやプロダクトオーナー、カスタマーサクセスの方々とやり取りする際に言語化しづらい領域をデザインで表現できる点が強みだ。アイディアレベルのものも即座に形にしてフィードバックを受けられることで、意思決定の迅速化と手戻りの削減が実現する。非デザイナーでもアイデアを視覚化できるため、部門間コミュニケーションが円滑になる。

留意点と活用法

Figma AIの導入にあたっては、適切な活用領域の見極めが重要である。現時点では既存プロダクトの運用フェーズでフル活用するのはまだ難しいものの、新規プロジェクトやモックアップ作成には十分効果的と評価されている。生成されるコードはReactベースの構成になっているため、既存技術スタックとの整合性確認も必要だ。Figma Makeは他職種のメンバーとのコミュニケーションをスムーズにし、アイディア出しを活発にするための共通の思考ツールとしても活用できる点を踏まえ、段階的な導入計画を立てることが成功の鍵となる。まずはパイロットプロジェクトでの検証から始めることを推奨する。

まとめ

Figma AIとFigma Makeは、UI/UX開発の在り方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。チャットによるデザイン生成は、開発工数の削減だけでなく、チーム全体の創造性向上とコミュニケーション活性化をもたらす。ただし、既存ワークフローとの統合や適切な活用領域の選定には専門的な知見が求められる。

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内製化の成功術

IT報酬の実態

海外と比べて日本のITエンジニアの報酬が低いという記事をよく目にする。それもそのはずで、ハイクラスIT人材は都合のいい「何でも屋」にはならないからである。

導入時の誤解

ユーザー企業やシステムのユーザーは、IT化を行うことで業務が減るという先入観を持っていることがある。システム導入を着手したときの目的を忘れて、その時、その場の課題を優先して都合よくITエンジニアを動かしてしまう。また動くITエンジニアもそこにいたりする。

システムと医療

たとえば、「お腹が痛い」と病院にいって「すぐに切開しよう」とはならないはずだ。このようにシステムにもその他にも色々な条件が絡まり合っている。システムは取り扱う情報量や関連する業務が多く導入に時間がかかる。時間がかかる結果、最初の導入目的を忘れてしまうのである。

真のIT人材価値

ハイクラスIT人材はユーザー側の状況と心理を配慮しつつ、現場のプログラマーの状況と心理を考慮して陣頭指揮できる人材といってもよいだろう。心理というのは物の言い方だけではなく、無形の財産を構築したり業務にフィットさせたりするので、プロジェクトの円滑さが変わるのだ。

まとめ

小手先だけでシステムに関するプロジェクトを推進しようとすると、「言われた通りにやった」という受動的な参加者が増えてしまう。情シスのSIer化を回避するにはITエンジニアを「何でも屋」にさせて疲弊させないことも大切である。開発チームの雰囲気作りも非常に効果がある。

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