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運用の昇華

開発現場の想定外

基幹システムの開発現場では、最初に想定した仕様とは異なる業務フローが後から発覚することが多い。

マネジメントの試金石

後から発覚した業務フローは、すでに構築が進んでいるシステムに組み込むことが難しいため、どのように対応するかがプロジェクトマネージャーの腕の見せ所である。

プロジェクトの舵取り

プロジェクトマネージャーとは何かと問われたときに、一言で言い表すならば、不測の事態にどのように対応できるか、ということではないかと考える。プロジェクトが何の問題もなく、完遂できることは少ない。したがって、イレギュラーケースが発生した時にどのような手立てを打てるか、迅速に行動できるかがプロジェクトマネージャーのレベルとなる。

パートナーシップの重要性

プロジェクトマネージャーがシステムの完成しか考えていなければ、途中から発覚した仕様は「運用でカバーせよ」とユーザー側に責任を押し付けてしまうことがある。しかし、より良いシステムを目指す、パートナーとしてであればこの回答は好ましくない。

まとめ

どのような事象がきっかけで、途中で使用漏れが発覚したのか、プロジェクトの進行状況を見ながら、ひも解くことが重要である。運用でカバーというユーザー側だけにだけ負担をさせるのではなく、運用をカバーするようなシステムを構築できるのが理想である。

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ローコードとは何か

ローコード開発の基本

ローコード開発とは、従来のプログラミングで必要だった複雑なコード記述を大幅に削減し、視覚的なインターフェースを使ってアプリケーションを構築する開発手法である。ドラッグ&ドロップや設定画面を使って、まるでパズルのピースを組み合わせるように機能を実装できる。これにより、プログラミング経験が少ない人でも短期間でアプリケーションを作成することが可能になった。従来なら数か月かかっていた開発が、数週間で完成することも珍しくない。

注目される背景

現代企業が直面するデジタル変革（DX）の波により、業務システムの迅速な構築・改善が求められている。しかし、IT人材不足は深刻化しており、従来の開発手法では変化の速いビジネス要求に対応しきれない。また、コロナ禍を経てリモートワークが普及し、業務プロセスのデジタル化が急務となった。こうした背景から、非IT部門でもシステム開発に参加できるローコード開発が注目を集めている。市民開発者と呼ばれる現場担当者が直接システムを構築することで、真にビジネスニーズに合致したソリューションを素早く提供できるのである。

具体的なメリット

ローコード開発の最大のメリットは開発スピードの圧倒的な向上である。従来の開発では要件定義から運用まで半年以上かかっていたプロジェクトが、1〜2か月で完成する。また、専門的なプログラマーを雇用する必要がないため、人件費を大幅に削減できる。さらに、ビジネス要求の変化に応じて素早く修正・拡張が可能で、従来のシステムのように大規模な改修を必要としない。ユーザー自身が開発に関わることで、仕様の齟齬が生じにくく、より実用的なシステムが構築できる点も大きな魅力である。運用保守も簡単で、長期的なTCO削減にも貢献する。

導入時の注意点

ローコード開発を成功させるには、適切な用途の見極めが重要である。単純な業務アプリケーションや社内システムには最適だが、高度な処理や複雑なアルゴリズムが必要なシステムには向かない。また、開発者のスキルレベルに応じた段階的な導入が必要で、いきなり複雑なシステムから始めると失敗リスクが高まる。セキュリティやガバナンスの観点から、適切な開発ルールやレビュープロセスの確立も欠かせない。さらに、従来のIT部門との連携体制を構築し、技術的なサポート体制を整えることで、より効果的なローコード活用が実現できる。

まとめ

ローコード開発は、DX推進において極めて有効な手段である。開発スピードの向上、コスト削減、そして現場主導でのシステム構築を可能にする。ただし、適切な用途選択と段階的な導入アプローチが成功の鍵となる。企業の競争力向上のため、ローコード活用を検討してみてはいかがだろうか。

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伴走型開発で仕様変更地獄を脱出

炎上の元凶

システム開発プロジェクトにおいて「仕様変更地獄」は最も深刻な問題の一つである。開発が進むにつれて次々と変更依頼が発生し、スケジュールは遅延、コストは膨張、開発チームの疲弊が進む。こうした状況に陥った企業では、プロジェクト自体が頓挫するケースも少なくない。特に従来型の開発手法では、仕様を固めてから開発に着手するため、後から変更が入ると大きな手戻りが発生する。ビジネス環境の変化が激しい現代において、この開発スタイルは限界を迎えているのだ。

仕様変更の理由

仕様変更が頻発する背景には、いくつかの構造的な問題がある。第一に、プロジェクト開始時点で業務要件を完璧に定義することは実質的に不可能だという現実である。現場の担当者も、システムが動く姿を見るまで本当に必要な機能が見えない。第二に、開発期間中にビジネス環境や競合状況が変化し、当初の要件では不十分になることがある。第三に、発注側と開発側のコミュニケーション不足により、認識のズレが後から発覚するケースである。これらの問題は、従来の「要件定義→設計→開発」という一方通行の開発プロセスでは解決できない。

伴走型開発の効果

こうした課題を解決するのが「伴走型開発支援」というアプローチである。これは、開発ベンダーが単なる請負業者ではなく、ビジネスパートナーとして顧客企業に寄り添い、プロジェクト全体を通じて継続的に支援する手法だ。具体的には、小さな単位で機能を実装しては確認するアジャイル的な開発サイクルを回し、仕様変更を前提としたプロジェクト管理を行う。重要なのは、変更を「悪」ではなく「ビジネス価値の最大化」として捉え直すことである。定期的なレビューで優先順位を見直し、本当に必要な機能に開発リソースを集中させる。こうすることで、限られた予算と期間の中で最大の成果を生み出せるのだ。

成功の3つの鍵

伴走型開発支援を成功させるには3つのポイントがある。第一に、発注側と開発側が対等なパートナーシップを築き、透明性の高いコミュニケーションを維持することである。進捗状況や課題を隠さず共有し、一緒に解決策を考える姿勢が不可欠だ。第二に、MVP(実用最小限の製品)の考え方で、コア機能から段階的に実装していくことである。すべてを一度に完璧にしようとせず、ユーザーフィードバックを得ながら改善を重ねる。第三に、変更管理のルールを明確にし、影響範囲とコストを可視化することである。無秩序な変更を防ぎながら、本当に価値のある変更は柔軟に取り入れる。このバランスこそが成功の鍵となる。

まとめ

仕様変更地獄から抜け出すには、開発手法そのものを見直す必要がある。伴走型開発支援は、変化を受け入れながらプロジェクトを着実に前進させる現代的なアプローチである。単なる技術提供ではなく、ビジネスゴールの実現に向けた戦略的パートナーシップが、これからのシステム開発には求められているのだ。

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業務データ資産の発見と活用

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。

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