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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ローコード開発≠安い

誤解されるコスト削減

実はローコード・ノーコードツールを使えば、開発が必要なくなるので安くなるというのは正しくない。たしかに、ノーコードツールを社内メンバーでCMSを使ってソフトを作るという場面は開発費用はかからない。

CMSとはコンテンツ・マネジメント・システムの略で、たとえばWebサイトのコンテンツを構成するテキストや画像、デザインなどを非エンジニアがプログラミングをせずに作成や管理できる仕組みのことである。ローコードツールはそれに加えて少しのプログラミング知識でシステムやツールを作成できることである。

開発手法の選択基準

断じてローコード開発だからといって安いわけではない。開発手法の特性による得手不得手を上手に使い分けるからトータルとして価格が安くなるということである。非エンジニア営業の金額調整という意味での判断でローコード開発を選択する場合は失敗することがある。

システム導入の本質理解

ローコード開発でも、システム導入の目的や条件が本質的にわかっていなければ、仕様要件のブレによって結果としてトータルが安くなることはない。これはローコード開発ということが問題なのではなく、フルスクラッチ開発であっても、SaaSと利用する場合であっても同じことが言える。

負債の危険

本来ローコード開発が適さない場合にも関わらず無理やりに合わせることで、プログラム部分の複雑性が増し、技術的負債となって大きな問題になっていく。結果として安くはならず、ローコード開発のメリットであるメンテナンス性までも損なうため、トータルで考えると高くなる。

まとめ

お客様の予算内で考えないといけないので、といった口癖があれば注意が必要である。クライアントの言いなり状態であれば、無理な要求は開発における仕様だけではないだろう。金額を含めた総合的な判断ができる人が、結果としてローコード開発を選択するわけである。

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IoT業務改善が進まない理由

IoT導入の落とし穴

製造業や物流業を中心に、IoTセンサーやデバイスの導入が加速している。設備の稼働状況、温度・湿度、位置情報など、あらゆるデータがリアルタイムで収集できる時代になった。しかし、IoTを導入したものの「期待した業務改善効果が得られない」という声が多く聞かれる。データは確かに取得できているのに、なぜ業務改善に結びつかないのか。この問題は多くの企業が直面している共通の課題である。

データの墓場化

IoTデバイスから送られてくるデータは、サーバーやクラウドに蓄積されていく。しかし、その膨大なデータを見ても「何をすればいいのか分からない」という状況に陥る企業が少なくない。ダッシュボードには数値やグラフが表示されているものの、それを見て具体的なアクションを起こせる人材がいない。結果として、高額な投資をしたIoTシステムが「データ収集マシン」で終わってしまい、経営層からは「費用対効果が見えない」と指摘される悪循環に陥る。

失敗の典型パターン

活用が進まない企業には明確な共通点がある。第一に「導入目的が曖昧」なケースだ。「とりあえずIoTを入れてみよう」という姿勢では、取得すべきデータの種類も不明確になる。第二に「データ分析のスキル不足」である。統計知識やデータ分析ツールの使い方を理解している人材がいなければ、データから意味のある洞察は得られない。第三に「業務プロセスとの連携不足」だ。データ分析の結果を実際の業務改善アクションに落とし込む仕組みがなければ、分析は絵に描いた餅で終わる。これらの問題は技術以前の、組織体制や戦略の問題なのである。

正しい活用ステップ

IoTを真に業務改善につなげるには、段階的なアプローチが必要だ。まず「解決したい課題」を明確にし、その課題解決に必要なデータだけを取得する設計から始める。次に、データを見える化するだけでなく、「どの数値がどうなったら、誰が何をするか」というアクションルールを事前に設定する。さらに、現場担当者がデータを日常的に確認し、判断できるよう、シンプルなダッシュボードと教育体制を整えることが重要だ。IoT活用は技術導入ではなく、業務プロセス改革として捉え、全社的な取り組みとして推進することで初めて成果が生まれる。

まとめ

IoTで業務改善が進まない企業の共通点は、データ収集が目的化し、活用のための戦略・スキル・体制が不足している点である。導入前の課題設定、データ分析人材の育成、業務プロセスへの組み込みという3つの要素を整えることで、IoTは真の業務改善ツールになる。技術導入だけでなく、組織全体での活用文化の醸成が成功の鍵である。

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Power Platform導入の注意点

業務変革の実現

Microsoft Power Platformは、Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Pagesなどの複数のサービスで構成される統合プラットフォームである。ローコード・ノーコードでアプリ開発やデータ分析、業務自動化が可能になり、企業のDX推進において重要な役割を果たしている。専門的なプログラミング知識がなくても、業務担当者が直接システムを構築できる革新的なソリューションとして注目されている。

導入前の課題

Power Platform導入を成功させるには、事前の課題整理が不可欠である。まず組織内のITリテラシーレベルを把握し、適切な教育体制を構築する必要がある。また、既存システムとの連携方法や、データガバナンスの方針を明確にしておくことも重要である。さらに、開発したアプリやフローの管理・運用体制、セキュリティポリシーの策定、ライセンス管理の仕組みも事前に検討しておく必要がある。これらの準備不足は導入後の混乱を招く可能性がある。

セキュリティリスク

Power Platformの手軽さは、一方で「野良アプリ」や「シャドーIT」のリスクを生み出す。業務担当者が独自にアプリを開発し、適切な管理なしに運用されるケースが増加している。これにより、機密データの不適切な取り扱いや、セキュリティホールの発生、システム全体の統制が取れなくなる問題が生じる。また、外部サービスとの不適切な連携により、データ漏洩のリスクも高まる。組織全体でのガバナンス体制確立と、定期的な監査・レビューの仕組みが必要不可欠である。適切なアクセス権限管理とデータ分類も重要な対策となる。

成功の戦略

Power Platform導入を成功させるには、段階的なアプローチが効果的である。まず小規模なパイロットプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら組織全体への展開を図る。この過程で、社内のベストプラクティスを蓄積し、標準化されたテンプレートやガイドラインを整備することが重要である。また、継続的な教育プログラムの実施、専門チームによるサポート体制の構築、定期的な効果測定と改善サイクルの確立も欠かせない。技術的な側面だけでなく、組織文化の変革も視野に入れた長期的な取り組みが成功の鍵となる。

まとめ

Power Platform導入は大きな可能性を秘めているが、適切な準備と計画なしには失敗のリスクも高まる。セキュリティとガバナンスの確立、段階的な導入アプローチ、継続的な教育と改善が成功の要件である。組織全体での取り組みが不可欠である。

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