フルスクラッチは体力

IT導入の難しさ

IT導入では、どの程度のコストをかけるべきか、その費用がどのように効果を生むかの判断が難しい場面が多い。正解が存在しないため、常に試行錯誤が伴うのが実情である。導入後も改善や調整が続き、理想の形を追い求めて進化し続ける必要がある。これこそが、IT導入のハードルを高める最大の要因である。

「導入＝完成」の落とし穴

「導入すれば終わり」と考えると、ITプロジェクトは失敗しやすくなる。IT導入には明確なゴールがないため、段階的なチェックポイントの設計が重要となる。導入途中で要件が変化することも少なくないが、それを「失敗」とみなすのではなく、「成功への第一歩」と捉えるべきである。柔軟な対応と継続的な見直しこそが、成果につながる道である。

見積もりが難しい理由

目に見えるモノを作る場合とは異なり、ITシステムの見積もりには高い不確実性が伴う。業務の関連性、将来的な拡張性、外部環境の変化など、検討すべき要素は無数に存在する。したがって、本格的なIT導入には、実際の開発にかかる時間の2倍ほどの準備期間を設ける覚悟が必要である。余裕を持つことが、後のトラブル回避にも直結する。

DXがカオスになる訳

システム構築やDXのプロジェクトは、時間の経過とともに当初の目的を見失いやすい。最初に定めた要件が現場の混乱の中で忘れ去られ、後から新たな要求が持ち込まれることで、プロジェクトが迷走していく。現場も対応に追われ、全体が混沌としていく。こうした事態を避けるには、目的の定期的な再確認と明確な進行管理が不可欠である。

まとめ

ITに苦手意識があるからといって「なんとかしてくれ」と丸投げする姿勢では、プロジェクトは成功しない。目的や進捗のチェックポイントといった、数値化できないノウハウの積み重ねこそが、成功への鍵となる。

生成AIと業務の未来

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及し、ビジネスシーンでの活用が注目されている。文章作成、データ分析、アイデア創出など、これまで人間が時間をかけて行っていた業務を、AIが短時間で支援できるようになった。特に中小企業においても導入ハードルが下がり、生産性向上のための強力なツールとして認識されつつある。しかし、単にツールを導入するだけでは効果は限定的である。業務フローに適切に組み込み、活用方法を理解することが成功の鍵となる。

5つの活用法

生成AIは様々な業務シーンで活用できる。まず、メール文面や報告書などの文書作成では、下書きの自動生成により大幅な時間短縮が可能だ。次に、会議の議事録作成では、音声データから要点を抽出し整理できる。カスタマーサポートでは、よくある質問への回答案を即座に生成し、対応品質の向上と担当者の負担軽減を実現する。マーケティング分野では、SNS投稿文やキャッチコピーのアイデア出しに活用でき、クリエイティブな業務も効率化される。さらにデータ分析では、複雑なデータから傾向を読み取り、レポート作成まで支援してくれる。

注意点

一方で、生成AI導入には課題も存在する。最も多い問題は、社員のITリテラシーの差による活用格差である。一部の社員だけが使いこなし、組織全体の生産性向上につながらないケースが見られる。また、生成された内容の精度確認を怠り、誤った情報をそのまま使用してしまうリスクもある。セキュリティ面では、機密情報を不用意にAIに入力してしまう情報漏洩の懸念がある。さらに、AIに過度に依存することで、社員の思考力や創造性が低下する可能性も指摘されている。これらの課題に対しては、適切な社内ガイドラインの策定、定期的な研修の実施、そして人間の判断を最終確認として残す仕組みづくりが重要である。

活用の3原則

生成AIを効果的に活用するためには、いくつかのポイントがある。第一に、AIはあくまで「支援ツール」であり、最終的な判断は人間が行うという原則を徹底することである。第二に、段階的な導入を心がけ、小規模なプロジェクトから始めて成功体験を積み重ねることが大切だ。第三に、定期的な効果測定を行い、どの業務でどれだけの時間削減ができたかを可視化することで、改善点が明確になる。また、社内でベストプラクティスを共有し、ナレッジを蓄積することも重要である。AIと人間がそれぞれの強みを活かし、協働することで、単なる効率化を超えた価値創造が可能になる。

まとめ

生成AIは業務効率化の強力な武器だが、導入方法次第で効果は大きく変わる。適切な活用シーンの選定、社員教育、セキュリティ対策を行うことで、組織全体の生産性を飛躍的に向上させることができる。まずは小さく始めて、徐々に活用範囲を広げていくことが成功への近道である。

素人仕様と開発遅延

なぜ、システム開発の進捗が悪いのか？
それは、ずばり素人が考えた仕様を開発者に伝えてしまうからである。
すべての原因ではないが、もしシステムのユーザー側の現場担当者や営業担当者がシステム仕様を決めている場合は、ほとんどの場合で満足のいくスピード感はだせていない。

潜む技術的負債

システム仕様さえ伝えていれば、きちんと動くものを作ってくれるので、あとはスピードを上げるだけ。と考えているようであれば、技術的負債が溜まっていることに気付けていない。非エンジニアが決して理解できない技術的負債の怖さは、開発スピードが遅いということだけではない。開発者側から見てシステムが複雑になっていて、メンテナンス性も低い状態になっている。

「できます」の罠

非エンジニアには技術的負債は見えないし説明もわからないことと思う。しかし、技術力でカバーしてくれているから、きちんと動いているのだと思っているなら、それは実は技術力ではない。
「技術的にはできます」このような言葉を聞いたことはないか？
システムエンジニアは「できない」と言えない。「できないことはない」ということが価値なので、素人が考えたシステム仕様でも、言われた通りに作ってしまう。

持続可能な開発へ

システムエンジニアから「技術的にはできます」を聞いたときは、いったん立ち止まるべきである。
エンジニアには、様々な影響範囲や未来のメンテナンス性への懸念などが見えている。これを必要以上のコストだと考えるのか、必要コストと考えるのかで、技術的負債は変わる。

まとめ

自分の理解の範囲でしか人間は発想しないので、システムのことを知らない非エンジニアは、システム仕様を考えるべきではないと言える。また逆に、システムにおいてはシステムエンジニアの方が発想の幅は広いが、業務に関する知識は乏しい。
システムをよく知り業務のこともわかるシステムエンジニアがシステム仕様を考えるべきだが、そんな万能な人は多くはない。だから、その間を取り持つ人間が重要なのである。