思考と決断のPM力

PMの真価

スキルシート上にあるPMというのは、どういった開発言語や開発環境などを使ってきたかという内容であることが多く、SEの延長という意味合いが強く残っている。もし、期待するポジションが発想力や提案力にあるとすれば、姿勢をみることが大切となる。

従順の呪縛

就職氷河期と呼ばれる世代より上の年齢層では、常に従うことを幼少期から叩き込まれていると考えられる。日本では「禁止」か「許可」かを常に意識しながら仕事をしており、「許可されるまでは禁止されている」と考えているのではないかと推察される。

失敗からの成長

正しいか、間違っているか、の判断基準しか持ち合わせていない場合、何か問題が発生したときに時間を遡ってどこで判断を間違えたのかを追求する。それは大切なことであるが、実際のプロジェクトでは誤ったことを反省しつつ修正しながら進むことが大切である。

判断力の真髄

エンジニア出身のPM(開発プロジェクトのPM)だと、禁止か許可かというデジタルのような見方をしている人もいる。特に今日のシステムに関するプロジェクトでは、ゼロかイチだけでは判断できないような、ウエットでアナログな状況判断が必要となる。

まとめ

たとえ能力の高いPMだったとしても、仕事になると発想することや作ることの楽しみより、ミスによる懲罰を恐れたりするために、無難で当たり障りのない判断をしがちである。システムに関するプロジェクトがなかなか前へ進まない理由でもある。

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ローコードで失敗する企業

導入の落とし穴

ローコード開発は、プログラミング知識がなくても業務アプリを構築できる手法として注目を集めている。しかし、導入企業の多くが期待した成果を得られず、プロジェクトが頓挫するケースが後を絶たない。「簡単に作れる」という触れ込みを鵜呑みにし、適切な計画なく導入を進めた結果、かえって業務効率が低下する事態も発生している。失敗の原因は、ローコードの特性を正しく理解していないことにある。

活きる業務

ローコードが真価を発揮するのは、定型的な業務プロセスの自動化や、シンプルなデータ管理アプリの構築である。例えば、申請承認ワークフロー、在庫管理、顧客情報の一元管理といった業務では、短期間で実用的なシステムを構築できる。また、現場部門が主体となって改善を繰り返す必要がある業務にも適している。成功企業に共通するのは、最初から大規模なシステムを目指さず、小さな業務改善から着手している点である。スモールスタートで効果を検証し、段階的に適用範囲を広げることで、確実に成果を積み上げている。

業務選定の失敗

一方で、ローコードには明確な限界がある。複雑なビジネスロジックを含む基幹システム、大量データのリアルタイム処理、高度なセキュリティ要件が求められるシステムには不向きである。失敗企業の典型的なパターンは、これらの領域にローコードを適用しようとするケースである。開発途中で機能の限界に直面し、結局フルスクラッチでの再開発を余儀なくされることも少なくない。また、ベンダーロックインのリスクも見過ごせない。特定のプラットフォームに依存することで、将来的な拡張性や他システムとの連携に支障をきたす事例が増えている。業務特性を見極めずに導入を急ぐことが、失敗の最大の要因である。

選定フレームワーク

ローコード導入を成功させるには、業務の棚卸しと適性判断が不可欠である。まず、対象業務の複雑性、データ量、連携要件を可視化し、ローコードで対応可能な範囲を明確にする。次に、将来的な拡張性や保守運用の観点から、長期的なコストを試算することが重要である。短期的な開発コスト削減だけを見て判断すると、運用フェーズで想定外の負担が発生する。成功企業は、ローコードと従来型開発を適材適所で使い分けている。すべてをローコードで賄おうとせず、業務特性に応じた最適な開発手法を選択することが、DX推進における重要な判断軸となる。

まとめ

ローコードは万能ではない。定型業務や小規模アプリには有効だが、複雑な基幹システムには不向きである。成功の鍵は、業務特性を正しく見極め、適切な領域に適用すること。導入前の計画策定と、段階的なアプローチが失敗を防ぐ最善策である。ツールの特性を理解し、戦略的に活用することでDX推進を加速させよう。

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野良アプリは排除すべきか?

「便利」の裏にある現場IT

シャドーITとは、企業の情報システム部門が認知・管理していない状態で、現場の判断によって導入・利用されるIT資源を指す。具体例としては、LINEやGoogleドライブ、Excelマクロなど、日常業務の中で自然発生的に使われるツールが挙げられる。これは企業としての統制外にある一方、現場の即応性や利便性を追求した工夫の結果でもあり、単なるルール違反と一括りにはできない。ゆえに、これを「排除すべき野良アプリ」として扱うことが妥当かどうか、慎重な見極めが必要である。

IT部門を飛び越える理由

現場がシャドーITを使う背景には、既存システムの使い勝手の悪さや、IT部門の対応の遅さといった事情がある。業務は待ってくれない以上、迅速な判断や情報共有のために、現場が自ら使いやすいツールを選ぶのは自然な流れである。たとえば、社内の共有フォルダではなくGoogleドライブを使ったり、煩雑な申請フローをExcelマクロで簡素化したりといった工夫は、業務効率の向上に寄与している。現場がスピードと柔軟性を求める限り、IT部門の枠組みに収まらないツール活用は今後も続くはずだ。

シャドーITのリスク

便利な一方で、シャドーITには深刻なリスクも存在する。まず、セキュリティが担保されていないツールの使用は、情報漏洩やマルウェア感染といったリスクを高める。また、IT部門の管理外にあるため、データの一元管理ができず、連携の取れないシステムが乱立することで、かえって非効率になることもある。最悪の場合、コンプライアンス違反や内部統制の崩壊を引き起こす可能性も否定できない。利便性の裏には常にリスクが潜んでいるという現実を直視する必要がある。

市民開発と再定義

ただし、シャドーITの存在は、現場が自らITを活用しようとする前向きな姿勢の表れでもある。近年ではDXの進展に伴い、「市民開発」や「ローコード開発」など、現場主導のIT活用が注目を集めている。従来は否定されてきたシャドーITも、企業変革の一端を担う可能性を秘めている。IT部門がすべてを統制するのではなく、現場と協力しつつガバナンスを効かせる視点に立てば、シャドーITは排除すべき“野良”ではなく、むしろ育てるべき“創造”として再定義できるはずだ。

まとめ

現場の柔軟性と全社最適を両立させるには、両者を理解した経営の舵取りが欠かせない。「排除」ではなく「共存」の設計に踏み出すことこそが、企業のDXを推進するための鍵となる。

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DX現場の生成AIツール2025

DX推進とAIツール活用

2025年現在、DX推進において生成AIツールの活用は避けて通れないテーマとなっている。調査によれば国内ソフトウェア開発におけるAIコード生成の利用率は49%に達し、資料作成においても従来の60%以上の時間短縮が報告されている。しかし現場では「どのツールを選べばよいかわからない」「導入したものの活用が進まない」という声も多い。本記事では、デザイン・ドキュメント作成・コーディング・業務自動化の4分野において、DX担当者が即活用できる実践的なツールを具体的に紹介する。

デザイン・資料作成の効率化

デザイン・UI/UX分野では「Figma AI」と「Canva AI」が二大勢力として君臨している。Figma AIはプロトタイプ生成やレイヤー名の自動整理が可能で、Config2025で発表された「Figma Make」ではテキスト指示だけでコード生成まで実現する。Canvaは非デザイナー向けに画像編集・自動翻訳・音声生成を統合し、SNS投稿やプレゼン資料を短時間で仕上げられる点が強みである。資料作成分野では「Gamma」がテキスト入力のみでプロ級スライドを自動生成し、「Notion AI」は要約・文章生成・議事録作成をワンストップで対応する。Microsoft 365環境なら「Copilot」がWord・Excel・PowerPointと連携し、既存資産を活かした効率化が図れる。

コーディング支援AIの進化

コーディング・開発分野では「GitHub Copilot」が依然としてデファクトスタンダードの地位を維持している。VS CodeやJetBrains IDEとの深い統合によりコード補完・生成・テスト作成をシームレスに実行でき、NTTドコモやカカクコムなど大手企業での導入事例も増加中である。一方で2023年登場の「Cursor」はAIネイティブエディタとして進化を続け、2025年10月のバージョン2.0では専用モデル「Composer 1」とマルチエージェント実行機能を搭載した。プロジェクト全体を理解しながら複数ファイルを横断編集できる点が特徴である。さらにAnthropicの「Claude Code」はターミナル上で動作し、自然言語指示だけでコード生成からデバッグ・リファクタリングまで対応する。開発チームの規模や既存環境に応じた使い分けが重要となる。

業務自動化によるDX改革

業務自動化分野では「Microsoft Power Automate」がMicrosoft 365との統合度の高さで優位性を発揮している。2025年のアップデートではAIファーストの設計思想のもと、自然言語でフローを作成・編集できるCopilot機能が強化された。「Zapier」は7,000以上の外部サービスと連携可能で、異なるアプリ間のデータ転送を直感的なUIで自動化できる。エンタープライズ向けでは「UiPath」が世界的シェアを持ち、教育コンテンツとコミュニティが充実している点で社内人材育成にも適している。ただしツール導入においては、セキュリティポリシーの策定・情報漏洩対策・ライセンス管理が不可欠である。生成AIが業務データを扱う以上、社内ルールに沿った運用設計を先行させることが成功の分岐点となる。

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