開発の相場

オフショア開発には、受託開発、ラボ開発、そして折衷型の3つの契約形態が存在します。それぞれの契約形態には特徴と課題がありますが、最終的にここで「折衷型」と述べているものに集約していく傾向があります。

受託開発契約とその特徴

受託開発契約は、成果物の納品を約束する契約形態です。この形態では、事前に成果物の定義を明確にし、それに基づいて開発を進めます。受託開発契約はソフトウェア開発においてシンプルな形態と言えますが、成果物の定義を明確にすることは容易ではありません。実際の開発作業では、概念上の定義と現実の制約との間で調整が必要となる場合があります。

ラボ開発契約とその特徴

ラボ開発契約は、クライアントが直接開発者に対して指示を出す契約形態です。クライアントは開発者を拘束し、その時間を購入します。この形態は、日本のSES契約に近いものですが、ラボ開発では開発者は非常駐となります。時間単位で開発者の貢献を購入するため、時間の品質によって成果物の品質が保証されるわけではありません。開発者によって同じ時間内でも成果物の差が生じることがあります。

折衷型契約の意義とその特徴

折衷型契約は受託開発契約とラボ開発契約の折衷案として採用されます。この契約形態では、成果物の定義を柔軟にし、一定の作業時間も確保しながら、基本的にボトムアップ型で開発を進めていきます。オフショア開発においては、ビジネスモデルやクライアントの要求を理解し、中核的な開発人材（例えば、ブリッジエンジニア）を確保することが重要です。中核的な人材はクライアントのビジネスについて深い洞察を持ち、長期的な関係を築くことができます。このような中核人材をラボ契約で時間拘束的に確保し、プロジェクトが大型化したときはスポットで追加の受託契約を行い、人を追加で確保するというものです。

折衷案に収斂していく実際のプロジェクト

受託開発としてスタートしたプロジェクトでも、ラボ開発としてスタートしたプロジェクトでも、ベトナムでのオフショア開発が成功し長く続いている案件は、最終的に折衷案に収斂していく傾向があるようです。多くの場合は海外開発拠点は、日本の開発プロジェクトの外付け工場という位置づけになりますので、クライアントのビジネスをよく知った開発者を確保しつつスケーラビリティを確保するという両方が求められることとなり、このような形に落ち着くのでしょう。

もしこの形をゴールとするのならば、下記の2点に注目するのが良いでしょう。

(a) 長期契約が必要なこと：クライアントのビジネスモデルや独自の用語を理解し、本当に重要な要素を把握するためには時間が必要です。クライアントのビジネスに寄り添いながら開発を行うためには、最低でも1年以上の長期契約が必要です。

(b) ブリッジエンジニアを始めとする中核的人材の確保が大切であること：中核的な開発人材は、クライアントのビジネスをよく理解し、ビジネスの要件に応じて開発を進めることができる人材です。彼らは長期的なパートナーシップを築き、クライアントのビジネス成果に貢献します。そのため、オフショア開発においては、ブリッジエンジニアなどの中核的な人材の確保が極めて重要です。

オフショア開発においては、契約形態の選択とビジネス戦略の統合が成功の鍵となります。ビジネスの長期的な視点と中核的な人材の確保を重視することで、効果的なオフショア開発を実現することができるでしょう。

デジタル化は効率化を保証しない

デジタル化と聞くと、多くの人が効率化を期待する。しかし、たとえばFAXで受け取った紙の受注をOCR（文字認識）でデジタルデータ化し、データベースに保存しても、それは単なるデジタル化に過ぎない。デジタル化を行うだけでは本質的な効率向上は望めず、業務フローの見直しがなければ効果は限定的だ。

非効率なフローをそのままデジタル化するリスク

最も大きな問題は、業務フローを見直さずにデジタル化を行うことだ。従来の手作業のフローをそのままデジタル化すれば、かえって作業が煩雑化し、時間がかかることもある。特にITに疎い権限者が意思決定を行う場合、このような失敗はよく見られる。「デジタル化＝効率化」と誤解し、実際には逆効果となるケースも少なくない。

俯瞰できないシステム担当者の問題

システム担当者やシステム会社が、俯瞰的な視点を持たない場合も問題だ。業務フローを把握せず、指示通りにデジタル化を進めれば、非効率なシステムが出来上がる。ユーザー部門は「IT化で逆に効率が悪くなった」と感じ、最悪の場合、システムが欠陥品だと誤解されることもある。業務の流れを把握し、適切にデジタル化を進めることが必要だ。

生成AI導入の失敗例

生成AIの導入に関する相談も増えているが、その多くは「期待通りに動かない」という内容だ。その原因は、多くの場合、AIが本来必要ない箇所に導入されていることだ。たとえば、ただのデータ管理であれば、生成AIではなくRDB（リレーショナルデータベース）のほうが合理的だ。効率を上げるには、AIの利用が本当に適切かを見極める判断力が必要だ。

まとめ

「ITが分からないから任せる」という姿勢はリスクが高い。ITを知らない人がIT化を進めるのは、決算書を読めないのに経営をするのと同じだ。業務フローを理解し、技術を正しく活用するには横断的な視点と経験が不可欠だ。

システム開発の高コストと複雑化

多くの企業では、情報システム部門や外部システム会社にシステム開発を依頼すると、仕様確認が繰り返される。「この機能はどうするか？」「ステータスはこれで全てか？」など、質問が多く、時間とコストが増大。結果、システムは複雑化し、現場のニーズに即したシンプルな解決策から遠ざかる。

野良プログラムのリスク

システム開発の手間を避けるため、各部署でExcelマクロによる「野良プログラム」が横行する。これらは各人のPCに保存され、最新版の確認が困難になり、メンテナンスも不透明。担当者がいなくなるとブラックボックス化し、セキュリティリスクも増加。放置すれば、企業全体の業務効率が低下し、情報漏洩の危険もある。

Power Appsで迅速なシステム構築

こうした問題を解決するのが、MicrosoftのPower Appsだ。従来の複雑な開発プロセスを排除し、現場担当者が自らアプリを構築できる。ドラッグ＆ドロップで簡単に操作でき、セキュリティもMicrosoft標準に準拠。野良プログラムの乱立を防ぎ、システム管理とメンテナンスも容易になる。さらに、ユーザー自身がアプリを修正できるため、柔軟性も確保できる。

定量化困難な業務もデジタル化

業務のデジタル化は、数値で説明可能なタスクは簡単だが、現場には「説明しにくい」業務も多い。こうした業務は経験に依存しがちで、担当者に頼ることが多い。Power Appsは、このような曖昧な業務も迅速にアプリ化し、標準化と効率化を同時に実現する。

まとめ

Power Appsは、現場主導でアプリを作成・管理できる柔軟性を提供し、野良プログラムのリスクも解消する。複雑な開発プロセスを省き、数値化しにくい業務も効率的にデジタル化することができる。