目標設定の要諦

SESと呼ばれる派遣や準委任契約では、プロジェクトを完遂することが難しいとしている。これはゴールが未設定であったり、曖昧になってしまう場合が多くあるからである。ゴールの設定や未来像は非常に重要で、プロジェクトマネージャーなどリーダーが必ず持っておくべき指針である。

真のリーダー像

システム開発に参画するメンバーは一般的に経歴書やスキルシートによって決まる。プロジェクト経験数が多かったり、扱える言語が多かったりするだけでは、本当のスキルは推しはかれない。やはり、確認すべきは不測の事態が起きたときの対処方法を豊富に持つリーダーが必要となる。

アジャイルの本質

犬小屋を建てるときに設計書はいらないが、マンションを建てるには設計書がいる。アジャイル開発といっても、例えばマンションを設計図なしに建てるといったことを考えるとある程度は見通しや知見などを持つメンバーが方向性を決めていく必要がある。システム開発はその時その時の条件によっていい悪いの判断軸が変わる。さらに時間の経過でも判断軸が変化していくのである。

部分最適の罠

日本には「カイゼン」という高度経済成長期を支えた力強い言葉がある。しかし、時と状況によって判断軸が変わるソフトウェアという無形財産の前では、「善」に「改」めることができているのか、変化してしまう背景がある。職人気質である国民性も相まって、どうしても部分改善、部分最適を繰り返してしまうというプロジェクト現場が少なくない。

まとめ

システム運用や保守における部分最適は必ずしも全体最適になるわけではない。むしろ、この部分最適が全体を考えたときの労働生産性を下げていることすらある。小回りが利く人であればあるほど属人化してしまったりするため、誰が全体最適を見るのがベストなのか、改めて考える必要がある。

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。

ベトナムに向くプロジェクトの特徴

ベトナムへのソフトウェアのオフショア開発については昔から肯定的な意見と否定的な意見があります。昨今のベトナムの人件費の向上と日本の人件費の低下、そして円安もあり、コストダウン効果が見込めなくなってきています。しかし、単に海外オフショア開発が良いか悪いかという単純な問題ではなく、ベトナムの特徴を踏まえて、どのようなプロジェクトが向いているのか見極めることが重要です。本記事では、ベトナムにおけるオフショア開発に向く3つのプロジェクトと、向かない3つのプロジェクトを紹介します。

ベトナムに向くプロジェクト

1. 生産拠点や流通拠点を持つERPシステム開発

日本企業がベトナムに自社の生産拠点や流通拠点を持ちそのためのERPシステムを開発する場合、ベトナムは適した場所と言えます。ベトナム企業はベトナムの市場に精通しており、日本企業もベトナムの物流や製造現場に慣れています。また、ERPシステムの構築経験も蓄積されており、ベトナムのソフトウェア業界は成熟しています。さらに、ベトナム人の日本語通訳者の能力も向上しており、生産や流通に関わる日本語も習得しています。このような環境下でのERPシステム開発は、効率的かつ円滑に進めることができます。

2. ライトなWeb開発など経験を必要としない開発分野

技術の進化が激しいWeb開発など、比較的ライトで長年の経験を必要としない開発分野においても、ベトナムは適した場所と言えます。これらの分野では、若くて習得の早い技術者が求められます。ベトナムの技術者は熱意を持ち、新しい技術の習得に積極的です。また、技術自体も日本やベトナムといった特定の地域に依存せず、汎用性の高いものが多いため、ベトナムの技術者との協力により効果的な開発が行えます。

3. BPO的なプロジェクトでの教師モデル開発や画像タギングなど

ベトナムはAIにおける教師モデルの開発や画像のタギングなどのBPO的なプロジェクトにも適しています。ベトナムの基礎教育レベルは高く、労働者の字の読み書きやPCの使用能力に問題はありません。また、ベトナムはピラミッド型組織を構築しやすい文化的環境が整っているので大量生産に向いています。これらの要素を活かして、BPO的なプロジェクトをベトナムで展開することは効果的です。

ベトナムに向かないプロジェクト

1. コストダウンが目的のインクルーシブなプロジェクト

単純なコストダウンが目的のインクルーシブなプロジェクトは、ベトナムにとって戦略的な選択肢とは言えません。最初は若くて安いエンジニアを投入することで一時的なコストダウン効果を得るかもしれませんが、時間が経つにつれて人件費が上昇し、コストが増加してしまいます。また、ベトナムのエンジニアも自身のキャリアパスを考えるため、離職率が高く、人材の取り替えが困難になる場合もあります。

2. AIなど最先端技術のラボラトリーとしてのプロジェクト

ベトナムはAIなどの最先端技術のラボラトリーには向いていません。ベトナムは積極的な技術開発を行っていますが、他の国々も同様に積極的であり、特にアドバンテージがあるわけではありません。また、最先端技術になるほど人件費が高くなり、ベトナム価格でも他の国と競争することが難しい場合があります。このような背景から、ベトナムにおける最先端技術の開発には慎重な判断が求められます。

3. 最終消費者向けのセールスやマーケティングシステム

最終消費者向けのセールスやマーケティングシステムは、ベトナムとの文化や商習慣、法律、税制などの違いにより、開発が困難となる場合があります。ベトナム側で日本のマーケットに適したシステムを開発することは難しく、逆に日本側でもベトナム市場に合わせたシステムを構築することは容易ではありません。ただし、バックエンドのシステムに関しては国による違いは少ないため、ERPのようなバックエンドのシステム開発はベトナムでも適しています。

以上がベトナムにおけるオフショア開発に向くプロジェクトと向かないプロジェクトの一例です。プロジェクト選定においては、ベトナムの特徴や環境を的確に把握し、ベターな組み合わせを選ぶことが成功への重要な戦略となります。