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相場の不在

開発の相場観

相場とは、一般的に市場で競争売買によって決まる商品の価格とされているが、ことシステム開発においては、相場というものが存在しない。

比較の難しさ

比較できる同じものであれば競争原理が働き相場が構築されるが、フルスクラッチされるシステム開発においては全く同じものができることはない。しかも、出来上がるものはパッケージシステムやSaaSの利用以外は、未来にしか完成しないので当然比較もできないものとなる。

将来要件判断

比較的ないからこそ、しっかりと吟味する必要があるが、吟味する材料や条件などは現時点で明確になるものが元となる。未来に発生する追加条件や変更される環境などはジャッジする時点にはすべて出そろわないという難しさがある。

変化への対応

システム開発は未来にどのような条件変更やルール変更が行われるかわからないものであるという認識を持つことが大切である。その上で最善のジャッジを行うべきである。その判断は過去を遡って正解か間違いかを評価すべきではない。

まとめ

日本では原点方式の人事評価が行われるため、イノベーションは起こりにくい本質的な問題がある。これを無視して「DXだ」といっている組織があるとすれば、それは本質を見誤っているといえる。

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2026年DX計画の立て方

なぜ今なのか

2026年は企業のDX推進において大きな転換点となる年だ。政府のデジタル・AI補助金制度が本格始動し、単なるITツール導入ではなく、業務そのものを効率化する仕組みづくりが求められている。AI、IoT、ローコードといったテクノロジーは個別に活用するのではなく、統合的な戦略のもとで導入することで初めて真の効果を発揮する。2025年の今こそ、来年に向けた具体的な計画策定を開始すべきタイミングである。

三技術の役割

DX計画を成功させるには、まず各技術の役割を正しく理解することが重要だ。AIはデータを分析し判断・予測を行うソフトウェアであり、IoTはセンサーを通じてデータを収集するハードウェアの仕組みである。この二つは補完関係にあり、IoTが集めたデータをAIが分析することで、異常検知や需要予測といった高度な自動化が実現する。一方、ローコードはプログラミング知識が少なくてもアプリケーションを構築できる開発手法で、IT人材不足を解消する手段として注目されている。生成AIとの連携により、開発スピードは従来の数倍にまで向上している。

統合戦略の要点

三つの技術を統合した戦略を設計する際には、いくつかの重要なステップがある。第一に、自社のAI成熟度を客観的に評価することだ。戦略、人材、データ、ガバナンス、運用、文化の六つの軸で現状を診断し、業界平均と比較しながら目標を設定する。第二に、大規模導入ではなく「まず一業務」から改善を始めることである。請求書処理や在庫管理など、効果を数字で示しやすい領域を選定し、小さな成功体験を積み重ねる姿勢が重要となる。第三に、現場が使い続けられる仕組みを重視することだ。高機能なツールを導入しても、現場に定着しなければ意味がない。

実行手順

2026年のDX計画を実行するための具体的な手順を整理する。まず今月から着手すべきは、AI成熟度診断の実施と、ROI最大化が見込める業務領域の特定だ。ノーコード・ローコードツールを活用した最小機能でのPoC（概念実証）を開始し、四半期ごとにAI推進委員会でレビューを行う体制を構築する。補助金申請を見据え、AIやDXが業務のどこに組み込まれるかを可視化した資料を準備することも欠かせない。課題とAIのつながりを明確に説明できれば、審査において大きなアドバンテージとなる。経営層が先頭に立ち、全社一丸となって取り組む姿勢を示すことが成功への鍵である。

まとめ

2026年のDX計画では、AI・IoT・ローコードを個別ではなく統合的に活用する戦略設計が求められる。成熟度診断で現状を把握し、小さな成功を積み重ねながら段階的に拡大していくアプローチが効果的だ。補助金活用も視野に入れ、今から計画策定を開始することが重要である。

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DX伴走支援の成否 –丸投げと真の伴走の違い–

伴走支援の落とし穴

多くの企業がDX推進のために「伴走支援」を謳うコンサルティング会社に依頼するが、期待した成果が得られず終わるケースが後を絶たない。その原因の多くは、「伴走」という名目でありながら、実態は「丸投げ」になっているためだ。発注側も受注側も、伴走支援の本質を理解しないまま契約を結び、プロジェクトが進むにつれて認識のずれが明確になる。結果として、導入したシステムが活用されない、現場が混乱する、投資対効果が見えないという事態に陥る。

丸投げ支援の特徴

失敗する「丸投げ型支援」には明確な特徴がある。まず、コンサルタントが一方的に最新ツールやシステムを提案し、現場の業務フローや課題を十分にヒアリングしない。次に、導入後の運用は企業側に任せきりで、定期的なフォローアップがない。さらに、従業員への教育や研修が形式的で、実際の業務に即した内容になっていないのだ。このような支援では、高額なシステムを導入しても現場に定着せず、結局は以前の方法に戻ってしまう。経営層だけが満足して終わる「見せかけのDX」になってしまうのである。

真の伴走支援とは

では、真の「伴走支援」とは何か。第一に、企業の現状を深く理解することから始まる。業務フロー、従業員のスキルレベル、社内の文化まで把握したうえで、最適なDX戦略を設計する。第二に、導入プロセス全体に伴走者が関与し、現場の声を拾いながら柔軟に軌道修正する。システムを導入して終わりではなく、定着するまで継続的にサポートするのだ。第三に、従業員が自走できるよう、実践的な教育を提供する。マニュアルを渡すだけでなく、実際の業務シーンを想定したトレーニングを行い、疑問にその場で答える。つまり、企業と同じ目線で課題に向き合い、成果が出るまで責任を持つのが真の伴走支援である。

支援会社の選び方

伴走支援を選ぶ際は、いくつかの判断基準がある。まず、過去の実績と具体的な成果指標を確認すべきだ。単なる導入事例ではなく、導入後の定着率や業務効率の改善率などの数値データを提示できるかが重要である。次に、初回のヒアリングで、どれだけ深く現場の課題を掘り下げようとするかを見極める。表面的な質問だけで終わる会社は要注意だ。さらに、契約内容に導入後のサポート期間や具体的な支援内容が明記されているかを確認する必要がある。曖昧な表現ではなく、何を、いつまで、どのように支援するのかが明確であることが、真の伴走支援を提供する会社の証である。

まとめ

DX伴走支援の成否は、「丸投げ」か「真の伴走」かで決まる。表面的なシステム導入ではなく、現場に寄り添い、定着まで責任を持つパートナーを選ぶことが、DX成功への第一歩だ。明確な成果指標と継続的なサポート体制を持つ支援会社と組むことで、投資を確実に成果に変えることができる。

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生成AIは使えない？

思い通りにならない理由

生成AIを導入したのに思ったような結果が得られない――そんな経験をしたことがある人も多いだろう。AIは進化を続けているが、それを使いこなす側にも試行錯誤が求められている。特に企業においては、社内情報を整理すればするほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマることがある。多くの企業が生成AIを武器にしようとしているが、その真価を引き出すには、正しい導入と運用が欠かせない。

RAGとは何か

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術であり、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法である。インターネット上の情報だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答が可能になる。ただし、期待する結果が得られない場合、その原因は提供リソースの質や構造にある可能性が高い。

ChatGPT以外の選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル（LLM）が存在する。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにAlibabaやBaiduといった中国系ベンダーもある。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在する。たとえばCohereのCommand R+やMistralのMixtralなどが代表的だ。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要である。

社内AIを成功させるには

セキュリティ上の理由から、社内情報をインターネットに出せない企業も少なくない。その場合、オンプレミス環境（社内ローカル）に生成AIを構築する選択肢がある。たとえばTinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで選択肢は豊富だ。これらを活用すれば、外部にデータを出さずともAIの恩恵を享受できる。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力である。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」にすぎない。導入しただけで目的が自動的に達成されるわけではない。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要だ。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれない。

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