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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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内製化の成功術

IT報酬の実態

海外と比べて日本のITエンジニアの報酬が低いという記事をよく目にする。それもそのはずで、ハイクラスIT人材は都合のいい「何でも屋」にはならないからである。

導入時の誤解

ユーザー企業やシステムのユーザーは、IT化を行うことで業務が減るという先入観を持っていることがある。システム導入を着手したときの目的を忘れて、その時、その場の課題を優先して都合よくITエンジニアを動かしてしまう。また動くITエンジニアもそこにいたりする。

システムと医療

たとえば、「お腹が痛い」と病院にいって「すぐに切開しよう」とはならないはずだ。このようにシステムにもその他にも色々な条件が絡まり合っている。システムは取り扱う情報量や関連する業務が多く導入に時間がかかる。時間がかかる結果、最初の導入目的を忘れてしまうのである。

真のIT人材価値

ハイクラスIT人材はユーザー側の状況と心理を配慮しつつ、現場のプログラマーの状況と心理を考慮して陣頭指揮できる人材といってもよいだろう。心理というのは物の言い方だけではなく、無形の財産を構築したり業務にフィットさせたりするので、プロジェクトの円滑さが変わるのだ。

まとめ

小手先だけでシステムに関するプロジェクトを推進しようとすると、「言われた通りにやった」という受動的な参加者が増えてしまう。情シスのSIer化を回避するにはITエンジニアを「何でも屋」にさせて疲弊させないことも大切である。開発チームの雰囲気作りも非常に効果がある。

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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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従来開発 vs ローコード開発比較

基本概念

企業のデジタル化が加速する中、システム開発手法の選択は事業成功の鍵を握る重要な決断となっている。従来開発は、プログラマーがコードを一から書き上げる伝統的な手法で、高い技術力と豊富な経験が求められる。一方、ローコード開発は視覚的なインターフェースを活用し、最小限のコーディングでアプリケーションを構築する革新的なアプローチである。両者の特徴を正しく理解することで、プロジェクトに最適な選択が可能になる。

費用対効果

従来開発では高度なスキルを持つエンジニアの確保が必要で、人件費が開発コストの大部分を占める。特に大規模プロジェクトでは、設計から実装、テストまで長期間の人的リソースが必要となり、総コストは数千万円規模に達することも珍しくない。対してローコード開発は、専門知識が少ない人材でも短期間でアプリケーション構築が可能で、初期投資を大幅に削減できる。しかし、プラットフォームのライセンス費用や将来的なカスタマイズ制約を考慮すると、長期的なコスト効率は慎重に検討する必要がある。

開発速度

開発期間において両手法の差は歴然としている。従来開発では要件定義から本格運用まで数ヶ月から数年を要するケースが一般的で、複雑な機能実装には綿密な設計と段階的な開発が必要である。一方、ローコード開発は既存のテンプレートやコンポーネントを活用することで、数日から数週間での迅速なプロトタイプ作成が可能である。特にビジネスアプリケーションや内部管理システムでは、従来開発の10分の1以下の期間で実装できる場合もある。ただし、複雑なロジックや高度な機能が必要な場合は、結果的に従来開発と同等の期間を要することもあるため、プロジェクトの性質を見極めることが重要である。

品質と制約

システムの品質面では、それぞれ異なる特徴がある。従来開発は細部まで制御可能で、パフォーマンス最適化や独自機能の実装において高い品質を実現できる。セキュリティ要件が厳格なシステムや大量データ処理が必要な基幹システムでは、従来開発の柔軟性が威力を発揮する。ローコード開発は標準化されたコンポーネントを使用するため、一定の品質は保証されるが、プラットフォーム依存による制約がある。また、複雑な業務ロジックの実装や外部システムとの高度な連携において、期待する品質レベルに到達できない可能性もある。品質要件と開発リソースのバランスを慎重に評価することが成功の鍵となる。

まとめ

最適な開発手法の選択は、プロジェクトの目的、予算、期間、品質要件を総合的に評価して決定すべきである。ローコード開発は迅速性とコスト効率に優れ、内部業務システムや簡易的なWebアプリケーション開発に適している。従来開発は高い技術的要求や独自性が必要なシステムに最適である。重要なのは、どちらか一方に固執するのではなく、各プロジェクトの特性に応じて柔軟に選択することである。

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