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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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賢いコスト削減

投資と競争力

バックヤードのシステム開発は収益と直接結びつかないため、できるだけケチりたいものである。にもかかわらず、バックヤードのデジタル化には大きなコストがかかる。しかし、新しいインフラに適切な投資ができない企業は競争力を失うのである。

要件定義の罠

バックヤードのシステムをできるだけ安く抑えようと思うと、要求定義や要件定義をしっかり作って依頼すればよいと考えがちである。もちろん、間違ってはいないが、入り口が安くなるわりに、システム開発の途中で追加工数が発生してしまい、結果としてシステムが高くなってしまうのである。

未来志向の要求

システム開発の途中で追加予算がかかってしまうのは、最初の要求定義や要件定義のときに想定される未来が見えていないことが原因である。これを見通すには要求定義や要件定義を行う背景や、未来の目指すところまでをエンジニア出身のアナリストに情報共有しなければならない。

投資の真価

導入時の金額だけをケチることは、保守運用などのランニングコストに跳ね返ってきてしまい、システムの寿命が短くなる。そうならないために、第三者のIT業者やITコンサルタントを入れるほうがよいと言われている。うまくDX化できれば生産性が上がり、投資を大きく回収できる。ことIT投資については、竹槍戦か空中戦かくらいの違いを生んでしまうのである。

まとめ

システム設計やプログラミング作業と同じようにITコンサルタントも1人の能力に偏りがちである。それゆえ、PMOと呼ばれるチームを形成することで、集合知を活用して、さらに未来を予測できるような体制を構築することが望ましい。

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Power Platform導入の注意点

業務変革の実現

Microsoft Power Platformは、Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Pagesなどの複数のサービスで構成される統合プラットフォームである。ローコード・ノーコードでアプリ開発やデータ分析、業務自動化が可能になり、企業のDX推進において重要な役割を果たしている。専門的なプログラミング知識がなくても、業務担当者が直接システムを構築できる革新的なソリューションとして注目されている。

導入前の課題

Power Platform導入を成功させるには、事前の課題整理が不可欠である。まず組織内のITリテラシーレベルを把握し、適切な教育体制を構築する必要がある。また、既存システムとの連携方法や、データガバナンスの方針を明確にしておくことも重要である。さらに、開発したアプリやフローの管理・運用体制、セキュリティポリシーの策定、ライセンス管理の仕組みも事前に検討しておく必要がある。これらの準備不足は導入後の混乱を招く可能性がある。

セキュリティリスク

Power Platformの手軽さは、一方で「野良アプリ」や「シャドーIT」のリスクを生み出す。業務担当者が独自にアプリを開発し、適切な管理なしに運用されるケースが増加している。これにより、機密データの不適切な取り扱いや、セキュリティホールの発生、システム全体の統制が取れなくなる問題が生じる。また、外部サービスとの不適切な連携により、データ漏洩のリスクも高まる。組織全体でのガバナンス体制確立と、定期的な監査・レビューの仕組みが必要不可欠である。適切なアクセス権限管理とデータ分類も重要な対策となる。

成功の戦略

Power Platform導入を成功させるには、段階的なアプローチが効果的である。まず小規模なパイロットプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら組織全体への展開を図る。この過程で、社内のベストプラクティスを蓄積し、標準化されたテンプレートやガイドラインを整備することが重要である。また、継続的な教育プログラムの実施、専門チームによるサポート体制の構築、定期的な効果測定と改善サイクルの確立も欠かせない。技術的な側面だけでなく、組織文化の変革も視野に入れた長期的な取り組みが成功の鍵となる。

まとめ

Power Platform導入は大きな可能性を秘めているが、適切な準備と計画なしには失敗のリスクも高まる。セキュリティとガバナンスの確立、段階的な導入アプローチ、継続的な教育と改善が成功の要件である。組織全体での取り組みが不可欠である。

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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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