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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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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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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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ノーコード・ローコード比較

新たな開発手法

近年、ビジネスのデジタル化が加速する中で、ノーコード・ローコードツールが注目を集めている。従来のシステム開発では専門的なプログラミング知識が必須だったが、これらのツールを使えば、非エンジニアでも直感的な操作でアプリケーションやWebサイトを構築できる。開発期間の短縮やコスト削減が可能になることから、スタートアップから大企業まで幅広く導入が進んでいる。

主要ツール

ノーコードツールの代表例としては、Webサイト構築に強いBubbleやWebflow、業務アプリ開発に適したKintoneやAppSheet、自動化に特化したZapierなどがある。Bubbleは柔軟性が高く複雑な機能も実装可能だが、学習コストはやや高めである。Webflowはデザイン性に優れ、マーケティングサイトに最適だ。Kintoneはデータベース管理に優れ、日本企業での導入実績が豊富で、承認フローなど日本の業務習慣に対応している。一方、ローコードツールではMicrosoft Power AppsがOffice 365との連携に強く、OutSystemsは大規模エンタープライズ向けで基幹システム開発にも対応可能である。料金体系も月額制からユーザー課金制まで多様で、自社の規模に合わせた選択ができる。

両者の違い

ノーコードとローコードの最大の違いは、カスタマイズ性と技術的な介入度である。ノーコードは完全にコード記述なしで開発できる反面、複雑な要件には対応しきれない場合がある。ローコードは基本的な部分は視覚的に構築しつつ、必要に応じてコードを追加できるため、より高度な機能実装が可能だ。選択時のポイントは、開発したいシステムの複雑さ、既存システムとの連携要件、将来的な拡張性、そして社内の技術リソースである。シンプルな業務アプリならノーコード、基幹システム連携が必要ならローコードが適している。

導入のポイント

ノーコード・ローコードツールの導入を成功させるには、いくつかの注意点がある。まず、無料プランで試用し、実際の業務フローに合うか検証することが重要だ。また、ベンダーロックインのリスクを考慮し、データのエクスポート機能やAPI連携の可否を確認すべきである。セキュリティ要件も見逃せない。特に顧客情報を扱う場合は、各ツールのセキュリティ認証やデータ保存場所を確認する必要がある。さらに、導入後の運用体制も計画的に整備し、社内でのツール活用スキルを育成することが、長期的な成功につながる。

まとめ

ノーコード・ローコードツールは、企業のDX推進を加速させる強力な手段である。適切なツールを選定し、自社の課題に合わせて活用することで、開発コストを抑えながらスピーディーにシステムを構築できる。まずは小規模なプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねながら展開していくことを勧める。デジタル化の第一歩として、ぜひ検討すべきだろう。

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