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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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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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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業務可視化によるDX推進

真の業務改善への道筋

いきなり顕在化しているアナログをデジタル化するだけでは業務改善とは言えない。真の業務改善を実現するためには、表面的な問題解決ではなく、根本的な業務の見直しが必要である。業務を可視化して正しい業務分析を行うためには、ある程度のステップを踏む必要がある。単純なデジタル化は一時的な効率化にとどまり、長期的な競争力向上には繋がらない。

目的とゴール設定

まず、目的とゴールを明確にする必要がある。なぜ業務分析をするのか、何を達成したいのかを明文化することが重要である。例えば、「手戻りを3割減らす」「問い合わせ対応時間を半分にする」「余剰コストを1千万円削減する」などの具体的な数値目標を設定する。曖昧な目標設定では、後の分析や改善施策の効果測定が困難になってしまう。定量的で測定可能な目標を立てることで、分析の方向性が明確になり、成果を客観的に評価できるようになる。

業務の可視化技法

現在の作業タスクのすべてをまずは網羅的に洗い出して、分類を行う。複数担当者で付箋にタスクを書き出し、重要度マトリクスや緊急度マトリクスで整理する方法が非常に有効である。また、必ず用意しておきたいのが、業務フロー図と業務の分担表である。誰が、いつ、どこで、何をしているかを図式化することで、無駄や重複、ボトルネックが浮き彫りになる。このプロセスにより、今まで見えなかった非効率な作業や不要なプロセスを発見できるのである。

根本原因の探求

課題の本質がまとまったら、重要な事項と緊急の事項などを切り分けて、本質的ではない事項は思い切って削除や軽減を検討する。また、抽出した課題は小さな原因に分解していき、根本原因を探る(要因分析)。リソースが限られる場合には、ABC分析(例えば顧客ランク別)で、重要顧客に注力できるよう業務配分や訪問頻度などを見直す。定量データや日報などのログ、クレームデータの活用も効果的である。AIで課題を解決するより前に、膨大な過去データをAIに処理させるのも良いだろう。

まとめ

定量化・定性化できれば、効果検証につなげる改善策と実行計画を策定する。正しい業務分析とは、単なるデジタル化ではなく明確な目的に基づいて、ボトルネックを可視化し、データと構造化された分析を行うことなのである。継続的な改善こそが真のDXを実現する。

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