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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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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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AIで変わるシステム開発

開発現場の変化

近年、システム開発の現場では深刻な人材不足と納期の短縮化が大きな課題となっている。従来の手法では限界を感じている企業も多いのではないだろうか。そんな中、AI技術の急速な進化により、開発工程に革新的な変化が起きている。コード生成からテスト自動化まで、AIが開発者をサポートする時代が到来した。本記事では、AI活用によってシステム開発がどのように変わるのか、その未来像を探っていく。

日々の開発業務

実際の開発現場では、AIはどのように活用されているのだろうか。要件定義フェーズでは、AIが過去のプロジェクトデータを分析し、最適な機能提案や工数見積もりをサポートする。コーディング段階では、GitHub CopilotやChatGPTなどのAIツールが、リアルタイムでコード補完や不具合検出を行い、開発速度を大幅に向上させている。テスト工程においても、AIが自動的にテストケースを生成し、バグの早期発見を実現する。これらの活用により、開発期間の30%削減や品質向上を達成した企業も増えている。

導入の注意点

しかし、AIの導入には注意すべき点もある。最も大きな課題は、生成されたコードの品質管理である。AIは便利だが、時として不正確なコードや非効率な実装を提案することがある。そのため、開発者にはAI出力を適切に評価できるスキルが求められる。また、セキュリティ面での懸念も無視できない。機密情報を含むコードをAIに学習させることのリスクや、著作権の問題など、法的な側面も考慮が必要である。さらに、既存の開発プロセスとAIツールをどう統合するか、組織全体での運用ルール策定も重要な課題となっている。成功の鍵は、適切なガイドライン設定と継続的な教育にある。

求められるスキル

AI活用が進む中で、開発者の役割も大きく変化している。単純なコーディング作業はAIに任せ、開発者はより創造的で高度な判断を要する業務に集中できるようになる。つまり、システム全体のアーキテクチャ設計、ビジネス要件の深い理解、そしてAIが生成した成果物を評価・改善する能力が重要になるのである。AIは強力なツールだが、あくまで人間の判断を補助するものである。技術トレンドを常に学び、AIとの協働方法を模索し続ける姿勢が、これからの開発者には不可欠である。AI時代だからこそ、人間ならではの創造性と批判的思考力が、より一層価値を持つようになるだろう。

まとめ

AI技術の進化により、システム開発は新たな段階に入った。開発速度の向上や品質改善といった明確なメリットがある一方で、適切な導入戦略と運用ルールが成功の鍵となる。重要なのは、AIを単なる自動化ツールとして捉えるのではなく、人間の能力を拡張するパートナーとして活用することである。技術と人材の両面からバランスよく取り組むことで、開発工程の真の革新が実現できるだろう。

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小規模AI導入ガイド

効果検証から始める

多くの人は、試しにAIを導入してみて、効果を見てから予算取りを行っていきたいと考えている。とりあえずツールを導入したいといった理由では、なかなか費用を使っていいとはならないだろう。このような慎重なアプローチは非常に理にかなっており、実際の効果を数値で示すことができれば、その後の本格的な導入に向けた予算確保もスムーズに進むはずだ。まずは小さく始めて、確実な成果を積み重ねることが重要になってくる。

UI重視の効果測定

AIの効果を確認してから検討することを考えたときに最初にやることは、実はUI（ユーザーインターフェース）の部分である。例えば、グラフの表示などだ。結果として何ができれば、どういった業務がどれくらい短縮されるのかを第三者が見ても確認しやすいからだ。データの可視化により、AI導入前後の変化を明確に示すことができれば、関係者全員が効果を実感できる。特に経営陣への報告時には、視覚的に分かりやすい資料があることで、プロジェクトの価値を効果的に伝えることが可能になる。

開発とAIの分離問題

UIを作るとなると、結局はシステムの開発が必要になってしまうのではないかという懸念が生まれる。あるいは、システム開発を行うことで、そもそも期待したAIの活用がなされなくなってしまったりすることもあるだろう。これは、目的をシステム開発とAIとに分けているからだ。本来であればAI活用による業務改善が目標であったにも関わらず、システム開発が主目的となってしまい、AI機能が後回しになってしまうケースも少なくない。このような本末転倒を避けるためには、プロジェクトの優先順位を明確にすることが不可欠だ。

統合的アプローチの重要性

AIはAIの会社に発注する、UIはシステム開発会社に発注するといった、区分けをしてしまうことに誤りがある。まず、やるべきことを分解するのではなく、ITに対する知見のある人に区分けから入ってもらい、技術的な判断も行いつつKPIを作っていくことが重要になる。これは市民開発と呼ばれるものに近く、自社内でローコードを使って軽く開発することを意味する。技術的な専門知識を持つ人材が全体を俯瞰し、最適な技術選択とプロジェクト設計を行うことで、効率的かつ効果的なAI導入が実現できるのだ。

まとめ

部署やグループを横断した視点を持つことがとても大切であることがわかった。ツールや部分的な技術を目的としてしまう前に適した組織体であることの確認が大切だ。AI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織運営の観点からも準備を整える必要がある。

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