開発の相場

相場の不在

フルスクラッチでのシステム開発に相場はない。相場とは商品が一般的に流通している商品など数が多い場合は、競争原理も働き、金額がある一定の範囲に収まってくるものである。

建築との差異

たとえば、一戸建て建築であれば、建物の規模と資材、それに加えて職人の人工で金額が決まる。フルスクラッチのシステム開発は、つまり極めて特殊な特注品を作るようなものであるため、システム開発に相場という概念が基本的にはないのである。

人件費の実態

システム(ソフトウェア)は一戸建てのように、基本的には材料費はかからない。システム開発の費用のほとんどは人件費である。大工職人の人工と同じように人月単価と呼ばれるSE1人が1ヶ月働く金額で相場を知ることができるのである。

工期の変動

建物を建てることと比べるとシステムやソフトウェアは無形の物となるため、1ヶ月の労働力を推し量ることは困難である。個人のプログラミングの早さによって、納期が早くなったり遅くなったりするのである。

まとめ

SEは過去のプロジェクト参画実績から、同じようなプロジェクトに何度も参画していれば手練れでスキルが高いと評価される。システムに関わる人材の評価が困難な点は、プロジェクトに参画する経験値と、本当の意味でのスキルが比例するわけではないことである。本当の意味でのスキルとはプロジェクトを成功させられるかどうかを指すのである。

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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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Figma AIが変えるUI/UX開発

開発現場の変革

2025年、デザインツールFigmaに搭載されたAI機能が業界に衝撃を与えている。Figma Makeは、AIチャットを通してプロンプトを入力すると、UIデザインを自動生成する。従来、画面設計には専門的なスキルと多大な工数が必要だったが、テキスト入力だけでデザインが生成される時代が到来した。この変化は単なる効率化ではなく、開発プロセスそのものの再定義を意味している。

主要機能

Figma AIは、機械学習を活用したデザインアシスタント機能である。画像生成、背景削除、解像度向上に加え、モックアップへのリアルなテキスト追加やトーン調整が可能だ。さらに注目すべきは「Figma Make」の登場である。Figma Makeは、Figma社が提供するAIデザイン生成ツールだ。テキストで指示を入力すると、UIデザインや画面構成、コンポーネントなどを自動生成する。デザインシステムの公開ライブラリをデザインに反映でき、生成したデザインデータをFigmaのフレームに還元できる点が大きな強みとなっている。

具体的メリット

Figma AI導入による最大のメリットは、開発スピードの劇的な向上である。UIを作るのに通常半日かかる作業も、0フェーズのプロジェクトであれば1時間程度である程度整ったプロトタイプが生成できるため、スピード面で大きく工数を削減できる。また、Figma Makeはチームメンバーやプロダクトオーナー、カスタマーサクセスの方々とやり取りする際に言語化しづらい領域をデザインで表現できる点が強みだ。アイディアレベルのものも即座に形にしてフィードバックを受けられることで、意思決定の迅速化と手戻りの削減が実現する。非デザイナーでもアイデアを視覚化できるため、部門間コミュニケーションが円滑になる。

留意点と活用法

Figma AIの導入にあたっては、適切な活用領域の見極めが重要である。現時点では既存プロダクトの運用フェーズでフル活用するのはまだ難しいものの、新規プロジェクトやモックアップ作成には十分効果的と評価されている。生成されるコードはReactベースの構成になっているため、既存技術スタックとの整合性確認も必要だ。Figma Makeは他職種のメンバーとのコミュニケーションをスムーズにし、アイディア出しを活発にするための共通の思考ツールとしても活用できる点を踏まえ、段階的な導入計画を立てることが成功の鍵となる。まずはパイロットプロジェクトでの検証から始めることを推奨する。

まとめ

Figma AIとFigma Makeは、UI/UX開発の在り方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。チャットによるデザイン生成は、開発工数の削減だけでなく、チーム全体の創造性向上とコミュニケーション活性化をもたらす。ただし、既存ワークフローとの統合や適切な活用領域の選定には専門的な知見が求められる。

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熱意の共有

提案と負担

「なぜ、自社のシステム担当者や社外から常駐するSEは、システムの改善提案をしてくれないのだろう?」と思うことはないか。それは、提案することで自分が大変になってしまうことを理解しているからである。

現状維持の理

自分たちが大変になるだけであるため、普通に考えれば、それを「やろう」と思うはずがない。それがシステム担当者から提案が出てこない理由であろう。

知と意欲

そうなると、非エンジニアやシステム営業が発想する提案は、システムの要件や縛りを無視した案になってしまう。問題解決意欲の高い非エンジニアが指揮するシステム開発を成功させるには、同じ温度感を持つエンジニアを味方につけるほかない。

人材の見極め

システム担当として向いている人材を探すことは非常に困難である。仮に全社的な問題解決意欲の高いエンジニアを採用したとしても、本当のスキルがどの程度であるか知ることができない。システムの開発のほとんどは巻き戻すことができないからである。

まとめ

システム開発や運用の大変さを知る人材ほど、モチベーションがない限り全力を出し切らせるには、相当の熱量を伝えることが肝要である。

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