フルスクラッチは体力

趣味の進化

趣味やコミュニティにファンが定着しないという話をよく耳にする。この現象を理解するには、戦後日本の変遷を振り返る必要がある。高度経済成長期に入ると、人々の可処分所得が増加し、余暇時間も確保されるようになった。これに伴い、日本人の趣味の選択肢は爆発的に広がっていったのである。

IT黎明期

そんな多様な趣味の選択肢の中から、パーソナルコンピュータという新しい文化が誕生した。初期のパソコンマニアたちは、その後のIT業界の礎を築いていった。彼らの情熱と探究心は、技術革新の原動力となったのである。ユーザー数が増加するにつれて、独自の用語やネットスラング、コミュニティ文化が形成され、デジタル時代特有の新しいコミュニケーション様式が確立されていった。

マニアの防衛

しかし、ユーザー層が拡大するにつれて、必然的にライトユーザーや一般層の参入が増えていった。この変化に対して、コアなマニア層の中から、自分たちが築き上げた文化や価値観を守ろうとする動きが現れる。彼らは意図的に専門用語を多用したり、新規参入者に対して高い障壁を設けたりすることで、独自の世界を保持しようとした。このような排他的な姿勢は、結果として健全なコミュニティの成長を阻害する要因となったのである。

IT変革期

このような状況は、しばしば「マニアが業界を衰退させる」という批判の対象となってきた。IT業界を例に取ると、黎明期には「オタク」というレッテルを貼られ、社会的偏見にさらされることも少なくなかった。しかし、ITバブル期に入ると状況は一変する。テクノロジーの急速な発展と共に、IT関連の職種は一気に注目を集める花形職業となっていったのである。この変化は、マニア文化が一般社会に受け入れられていく過程を象徴的に示している。

まとめ

現代では、パソコンの使用者をマニアと結びつけて考えることはほとんどなくなった。しかし、同様の現象は量産型のプログラミング業務の中でも起きていた。ローコード開発の台頭により、プログラミングは特別な知識を持つ人だけのものではなくなり、誰もが気軽に扱える時代となったのである。

AIとローコードの融合

ローコード開発プラットフォームの普及により、非エンジニアでもアプリケーション開発が可能になった現在、生成AIの活用が大きな注目を集めている。ChatGPTやCopilotなどのAIツールを組み合わせることで、開発スピードがさらに向上すると期待されているが、本当にすべてのローコード開発にAIが必要なのだろうか。コスト、品質、保守性など多角的な視点から、AI導入の真の価値を見極めることが、企業のDX戦略において極めて重要になっている。

コード生成の現実

生成AIによるコード生成は確かに魅力的だが、実際の品質には課題がある。AIが生成するコードは、単純な処理であれば高品質だが、複雑なビジネスロジックや例外処理が絡むと、不完全なコードが生成されることが少なくない。さらに深刻な問題は要件定義の壁である。AIは与えられたプロンプトに基づいてコードを生成するが、曖昧な要件や暗黙の前提条件を正確に理解することは困難である。結果として、開発者は生成されたコードを詳細に検証し、修正する必要があり、期待したほどの効率化が実現しないケースも多く見られる。

保守性のコスト

AIを活用したローコード開発において、最も見落とされがちなのが保守性の課題である。AI生成コードは、その時点では動作しても、後から読み解くことが困難な構造になっていることがある。変数名が不適切だったり、処理の意図が不明瞭だったりすると、半年後に修正が必要になった際、開発担当者が変わっていた場合、大きな手戻りが発生する。また、AIツールのバージョンアップや仕様変更により、過去に生成されたコードとの互換性が失われるリスクも存在する。初期開発のスピードを重視するあまり、長期的な運用コストが膨らんでしまっては本末転倒である。真のDX推進には、目先の効率化だけでなく、持続可能な開発体制の構築が不可欠なのである。

適切な見極め

ローコード開発におけるAI活用は、すべてのケースで必須というわけではない。定型的な画面開発や単純なCRUD操作など、パターン化された開発にはAIが有効だが、複雑なビジネスロジックや高度なセキュリティが要求される領域では、人間による丁寧な設計と実装が重要である。重要なのは、プロジェクトの性質、チームのスキルレベル、長期的な保守計画を考慮した上で、AIを活用すべき領域と従来手法を維持すべき領域を明確に区分することである。段階的にAIツールを導入し、効果を検証しながら適用範囲を拡大していく慎重なアプローチが、失敗リスクを最小限に抑え、真の生産性向上につながる。

まとめ

ローコード開発へのAI導入は、万能の解決策ではなく、適材適所で活用すべきツールである。コード生成の質、要件定義の難しさ、保守性の課題を十分に理解した上で、自社の開発体制に合った形でAIを取り入れることが成功の鍵となる。短期的な効率化だけでなく、長期的な運用まで見据えた戦略的な判断が求められている。

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。