開発の相場

開発手法の選択基準

大がかりなシステム開発においては、ウォーターフォールモデルという開発手法がとられ、設計書などのドキュメント類も整理してから、プログラミングへ着手する。逆に中小規模なシステム開発においては、アジャイル開発と呼ばれ、プログラミングをしながらシステム開発が進められたり、ドキュメント類は簡易にして、プログラミング工程へ着手するといった方法がとられる。状況に応じて開発手法は使い分ける必要がある。

設計書の必要と課題

建築では図面なく建物を建てることはないが、中小規模のシステムについては簡単な概要だけでシステムの開発ができてしまう。もちろん設計書をしっかりと書いて、要件を詰めてシステム開発を進めることができれば、トラブルもなくていいのではないかと言われる。しかし、設計書を作成するにはシステムをプログラミングすることと同じくらい費用が掛かる。

設計書の粒度と要因

中小規模のシステム開発において設計書が簡易になってしまう理由は、ユーザー側や発注側の予算が乏しいという理由がある。建築のパターンの場合は、法律によって作成しなければならない図面や、施主から同意をもらうべき書類などが決められている。システム開発には法的に作成しなければならない書類が明確にされているわけではないため、この粒度が各社・各エンジニアによりバラツキが発生する。

文書管理の現状

中小規模のシステム開発において、最悪の場合は設計書がないケースもある。小さなプロジェクトの場合は予算も少なく特にドキュメント類がないが多くある。あるいは、システムはアップデートされ続けているのにドキュメントはアップデートされていなかったり、ひどい場合にはシステム保守ベンダーが紛失している場合もある。

まとめ

システム開発に時間がかかる理由は、設計書から作成することでプログラミング作業の2倍以上の時間がかかると言われる。いわゆる動作検証の工程まで入れるとプログラミング作業の3倍程度は時間がかかる。また、システム開発はほとんどが人件費である場合が多く、かかる時間に応じて費用が上がる。つまり、非エンジニアが単純に開発費用を値切ると、プログラミング以外の重要な情報を削っていくことになる。

開発手法の選択

フルスクラッチかパッケージか、最近ではSaaSなどもシステム構築の検討に入る。実は開発手法やツールよりも、どのようなシステムで、どれくらいの規模のシステム開発会社が担当するかが重要である。

SESのリスク

人数が多い会社であればあるほど安心感があってよいと安易に考えることは適切ではない。なぜなら、SE派遣やSESと呼ばれる人月（人工）単位で売り上げの経つ会社には技術の総合力がないからである。

技術の総合力

技術の総合力とは、SE作業やプログラミング作業などの1人で対応できる技術力を差すのではなく、システム構築やシステムの運用全般における最適手段を考えることができる能力のことである。

表層の即効性

SE派遣やSESの付加価値はその人単体のプログラミング能力に偏るため、一見対応がよく、何も問題がないように思える。しかし、これが技術的負債を作ってしまうひとつの要因でもある。

まとめ

フルスクラッチを考えるなら、SESを中心としないシステム会社で且つ人数規模も多い方がよい。安価にフルスクラッチでシステムを構築してしまうと、メンテナンスや運用でしっぺ返しが待っている。時間が経つごとにシステム保守費用が高くなるのである。

2025年のAI活用

2025年は企業におけるAI活用が実証実験から本格導入へと移行する転換期となっている。生成AI市場は急速な拡大を続けており、専門人材の不足を補うソリューションとして中堅企業にも急速に普及が進んでいる。大手企業では数百億円規模の投資計画が発表され、業務効率化だけでなく新規事業創出への期待も高まっている。本記事では、2025年に押さえておくべきAI活用の主要トレンドを解説する。

自律型AIエージェントの台頭

2025年の最大のトレンドは「AIエージェント」の台頭である。エージェント型AIは、ユーザーが設定した目標に向けて自律的に計画を立て行動する新しいAIシステムであり、従来のAIアシスタントとは異なり人間からの直接的な指示がなくても主体性を持って行動できる点が特徴である。また、画像、音声、テキストを統合的に処理するマルチモーダル技術の進化により、業務プロセスは新たな段階へと移行している。複数の情報形式を同時に分析することで、これまで見えなかった相関関係の発見が可能となり、意思決定の精度向上に貢献している。

成功と失敗の分岐点

一方で、AI導入には課題も存在する。2024年の実績から、導入効果に大きな差が生じていることも明らかになってきた。成功企業と失敗企業の分岐点として、経営層のコミットメント、段階的な展開計画、現場との密な連携が挙げられている。さらにAIの過剰な期待の時代から、AIの成果が問われる時代へと移行しており、企業は投資から明確で測定可能な価値を生み出す準備が求められている。加えて、AIガバナンスと偽情報対策の重要性も増しており、AIの責任ある活用と安全な運用が求められている。セキュリティリスクへの対応も含め、戦略的なAI導入計画の策定が不可欠となっている。

段階的導入の重要性

AI活用を成功させるためには、いきなり大規模導入を目指すのではなく、自社の課題を正確に把握した上で小規模な実証実験から始めることが推奨される。成功企業に共通するのは、経営層の強いコミットメント、段階的な展開計画、そして現場との密な連携である。特に重要なのは、AIを単なるツールとしてではなく、業務プロセス全体を見直す契機として捉えることである。現場の声を反映しながら、継続的な改善サイクルを回すことで、投資対効果を最大化できる。外部の専門家による伴走支援を受けながら、自社に最適なAI活用戦略を構築していくことが成功への近道となるであろう。

まとめ

2025年のAI活用は、AIエージェントやマルチモーダル技術の進化により大きな転換期を迎えている。しかし、成果を出すためには段階的な導入計画と現場との連携が不可欠である。ROIの実証やガバナンス体制の構築も含め、戦略的なアプローチでAI活用を推進していくことが求められている。