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フルスクラッチは体力

開発手法の選択

フルスクラッチかパッケージか、最近ではSaaSなどもシステム構築の検討に入る。実は開発手法やツールよりも、どのようなシステムで、どれくらいの規模のシステム開発会社が担当するかが重要である。

SESのリスク

人数が多い会社であればあるほど安心感があってよいと安易に考えることは適切ではない。なぜなら、SE派遣やSESと呼ばれる人月（人工）単位で売り上げの経つ会社には技術の総合力がないからである。

技術の総合力

技術の総合力とは、SE作業やプログラミング作業などの1人で対応できる技術力を差すのではなく、システム構築やシステムの運用全般における最適手段を考えることができる能力のことである。

表層の即効性

SE派遣やSESの付加価値はその人単体のプログラミング能力に偏るため、一見対応がよく、何も問題がないように思える。しかし、これが技術的負債を作ってしまうひとつの要因でもある。

まとめ

フルスクラッチを考えるなら、SESを中心としないシステム会社で且つ人数規模も多い方がよい。安価にフルスクラッチでシステムを構築してしまうと、メンテナンスや運用でしっぺ返しが待っている。時間が経つごとにシステム保守費用が高くなるのである。

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2025年AI活用トレンド

2025年のAI活用

2025年は企業におけるAI活用が実証実験から本格導入へと移行する転換期となっている。生成AI市場は急速な拡大を続けており、専門人材の不足を補うソリューションとして中堅企業にも急速に普及が進んでいる。大手企業では数百億円規模の投資計画が発表され、業務効率化だけでなく新規事業創出への期待も高まっている。本記事では、2025年に押さえておくべきAI活用の主要トレンドを解説する。

自律型AIエージェントの台頭

2025年の最大のトレンドは「AIエージェント」の台頭である。エージェント型AIは、ユーザーが設定した目標に向けて自律的に計画を立て行動する新しいAIシステムであり、従来のAIアシスタントとは異なり人間からの直接的な指示がなくても主体性を持って行動できる点が特徴である。また、画像、音声、テキストを統合的に処理するマルチモーダル技術の進化により、業務プロセスは新たな段階へと移行している。複数の情報形式を同時に分析することで、これまで見えなかった相関関係の発見が可能となり、意思決定の精度向上に貢献している。

成功と失敗の分岐点

一方で、AI導入には課題も存在する。2024年の実績から、導入効果に大きな差が生じていることも明らかになってきた。成功企業と失敗企業の分岐点として、経営層のコミットメント、段階的な展開計画、現場との密な連携が挙げられている。さらにAIの過剰な期待の時代から、AIの成果が問われる時代へと移行しており、企業は投資から明確で測定可能な価値を生み出す準備が求められている。加えて、AIガバナンスと偽情報対策の重要性も増しており、AIの責任ある活用と安全な運用が求められている。セキュリティリスクへの対応も含め、戦略的なAI導入計画の策定が不可欠となっている。

段階的導入の重要性

AI活用を成功させるためには、いきなり大規模導入を目指すのではなく、自社の課題を正確に把握した上で小規模な実証実験から始めることが推奨される。成功企業に共通するのは、経営層の強いコミットメント、段階的な展開計画、そして現場との密な連携である。特に重要なのは、AIを単なるツールとしてではなく、業務プロセス全体を見直す契機として捉えることである。現場の声を反映しながら、継続的な改善サイクルを回すことで、投資対効果を最大化できる。外部の専門家による伴走支援を受けながら、自社に最適なAI活用戦略を構築していくことが成功への近道となるであろう。

まとめ

2025年のAI活用は、AIエージェントやマルチモーダル技術の進化により大きな転換期を迎えている。しかし、成果を出すためには段階的な導入計画と現場との連携が不可欠である。ROIの実証やガバナンス体制の構築も含め、戦略的なアプローチでAI活用を推進していくことが求められている。

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思考と決断のPM力

PMの真価

スキルシート上にあるPMというのは、どういった開発言語や開発環境などを使ってきたかという内容であることが多く、SEの延長という意味合いが強く残っている。もし、期待するポジションが発想力や提案力にあるとすれば、姿勢をみることが大切となる。

従順の呪縛

就職氷河期と呼ばれる世代より上の年齢層では、常に従うことを幼少期から叩き込まれていると考えられる。日本では「禁止」か「許可」かを常に意識しながら仕事をしており、「許可されるまでは禁止されている」と考えているのではないかと推察される。

失敗からの成長

正しいか、間違っているか、の判断基準しか持ち合わせていない場合、何か問題が発生したときに時間を遡ってどこで判断を間違えたのかを追求する。それは大切なことであるが、実際のプロジェクトでは誤ったことを反省しつつ修正しながら進むことが大切である。

判断力の真髄

エンジニア出身のPM（開発プロジェクトのPM）だと、禁止か許可かというデジタルのような見方をしている人もいる。特に今日のシステムに関するプロジェクトでは、ゼロかイチだけでは判断できないような、ウエットでアナログな状況判断が必要となる。

まとめ

たとえ能力の高いPMだったとしても、仕事になると発想することや作ることの楽しみより、ミスによる懲罰を恐れたりするために、無難で当たり障りのない判断をしがちである。システムに関するプロジェクトがなかなか前へ進まない理由でもある。

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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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