記事

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。

リーダーの多忙による弊害 前の記事 SEのいうバッファとは 次の記事

関連記事

記事

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。

続きを見る >
記事

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。

続きを見る >
記事

2025年AI活用トレンド

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。

続きを見る >