ローコード開発≠安い

誤解されるコスト削減

実はローコード・ノーコードツールを使えば、開発が必要なくなるので安くなるというのは正しくない。たしかに、ノーコードツールを社内メンバーでCMSを使ってソフトを作るという場面は開発費用はかからない。

CMSとはコンテンツ・マネジメント・システムの略で、たとえばWebサイトのコンテンツを構成するテキストや画像、デザインなどを非エンジニアがプログラミングをせずに作成や管理できる仕組みのことである。ローコードツールはそれに加えて少しのプログラミング知識でシステムやツールを作成できることである。

開発手法の選択基準

断じてローコード開発だからといって安いわけではない。開発手法の特性による得手不得手を上手に使い分けるからトータルとして価格が安くなるということである。非エンジニア営業の金額調整という意味での判断でローコード開発を選択する場合は失敗することがある。

システム導入の本質理解

ローコード開発でも、システム導入の目的や条件が本質的にわかっていなければ、仕様要件のブレによって結果としてトータルが安くなることはない。これはローコード開発ということが問題なのではなく、フルスクラッチ開発であっても、SaaSと利用する場合であっても同じことが言える。

負債の危険

本来ローコード開発が適さない場合にも関わらず無理やりに合わせることで、プログラム部分の複雑性が増し、技術的負債となって大きな問題になっていく。結果として安くはならず、ローコード開発のメリットであるメンテナンス性までも損なうため、トータルで考えると高くなる。

まとめ

お客様の予算内で考えないといけないので、といった口癖があれば注意が必要である。クライアントの言いなり状態であれば、無理な要求は開発における仕様だけではないだろう。金額を含めた総合的な判断ができる人が、結果としてローコード開発を選択するわけである。

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Power Apps失敗の共通点

導入しても使われない現実

Power Appsを導入したものの、ほとんど使われないまま放置されている中小企業は少なくない。ローコードツールは「誰でも簡単にアプリが作れる」と紹介されがちだが、実際にはうまくいかないケースが多いのが現状だ。問題はツール自体ではなく、導入する会社側の準備や進め方にある。失敗する会社にはいくつかの共通した特徴がある。

3つの壁とは

Power Apps導入が失敗する会社には、大きく3つの壁がある。1つ目は「使いこなせない」壁だ。操作方法を十分に学ぶ機会がないまま、現場にツールだけが渡されるケースである。2つ目は「現場に定着しない」壁。初期の熱量が冷め、結局Excelに戻ってしまうパターンだ。3つ目は「サポートがない」壁。導入後に困っても相談先がなく、改善が止まってしまう。これらは個人の能力の問題ではなく、組織としての支援体制の欠如が原因である。

失敗を防ぐ視点

これらの壁を乗り越えるには、「ツールを入れて終わり」ではなく、組織として仕組みを整えることが必要だ。まず教育面では、操作研修だけでなく「どの業務に使うか」を一緒に考える伴走型の支援が有効である。定着面では、小さな成功体験を積み重ねることが重要になる。最初から大きなアプリを作るのではなく、日報や申請書など身近な業務から始めると、現場の抵抗感が薄れる。そしてサポート面では、困ったときにすぐ聞ける相談窓口があるだけで、改善のサイクルが回り始める。失敗は、正しい準備で防ぐことができるのだ。

成功する会社の共通点

成功している会社に共通しているのは、「教育・定着・サポート」の3つを同時に整えている点だ。どれか1つが欠けても、現場は元のやり方に戻ってしまう。自社だけで全てを整えるのが難しい場合は、外部の伴走支援を活用するのも有効な手段である。特にPower Appsの導入では、最初の設計段階で専門家の知見を借りることで、手戻りを大幅に減らせる。「一度失敗したから」と諦めるのではなく、やり方を変えれば成果は出せる。まずは自社の課題がどの壁に当てはまるか、整理するところから始めてみてほしい。

まとめ

Power Apps導入の失敗には「使いこなせない」「定着しない」「サポートがない」の3つの壁がある。いずれも個人ではなく組織の問題であり、仕組みで解決できる。教育・定着・サポートを同時に整えることが、成功への近道だ。

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業務データ資産の発見と活用

AI活用の第一歩

AI活用による生産性向上のためのシステムツール構築では、過去データの利用が必要不可欠である。しかし、過去データが整備されていない場合の対処法を考えてみたい。多くの企業がAI導入を検討する際、まず直面するのがこのデータ品質の問題である。完璧なデータセットを求めがちだが、実際には現実的なアプローチで進めることが成功への鍵となる。

目的の明確化

まず「何に使いたいデータなのか」を明確にする必要がある。目的に応じて、必要なデータの「粒度・項目・量」が変わるため、いつも扱っている部門ではない人が客観的に整理するのがよいかもしれない。例えば、生産管理の異常検知であればセンサーデータの時系列とアラート履歴が必要になり、顧客離反の予測であれば購買履歴と問い合わせ履歴が必要になる。このように具体的な用途を定めることで、収集すべきデータの方向性が見えてくる。

データの現状把握

やりたいことを整理すれば、次に足りないデータなどが見えてくるはずである。このとき、データが重複していたり、欠損していたり、バラバラであったりというのも、すべてデータはあるものと考える。形式としては、Excel、CSV、紙、システム内に点在などを把握して、データの棚卸を行う。完璧でないデータでも、適切な処理を施すことで価値ある情報源に変わる。重要なのは、現在持っているデータ資産の全体像を正確に把握することである。

データ整備の実践

データの棚卸が終われば、データクレンジング(整備)の作業方針を立てる。手動で整えるのか、何らかのツールを使うのか検討が必要である。また、このツールはExtract(抽出)、Transform(変換)、Load(読み込み)の頭文字をとってETLツールと呼ばれている。Power Queryなどがその代表例である。作業量と精度のバランスを考慮し、コストパフォーマンスの高い整備方法を選択することが重要になる。自動化できる部分は積極的にツールを活用すべきである。

まとめ

データを整えていく途中で足りないデータが発見されることもあるだろう。しかし、ここからがAIの使い様である。ファインチューニング(学習させていく)ことや、生成AIやRAG(Retrieval-Augmented Generation)を利用して補完するなどが考えられる。

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内製化の成功術

IT報酬の実態

海外と比べて日本のITエンジニアの報酬が低いという記事をよく目にする。それもそのはずで、ハイクラスIT人材は都合のいい「何でも屋」にはならないからである。

導入時の誤解

ユーザー企業やシステムのユーザーは、IT化を行うことで業務が減るという先入観を持っていることがある。システム導入を着手したときの目的を忘れて、その時、その場の課題を優先して都合よくITエンジニアを動かしてしまう。また動くITエンジニアもそこにいたりする。

システムと医療

たとえば、「お腹が痛い」と病院にいって「すぐに切開しよう」とはならないはずだ。このようにシステムにもその他にも色々な条件が絡まり合っている。システムは取り扱う情報量や関連する業務が多く導入に時間がかかる。時間がかかる結果、最初の導入目的を忘れてしまうのである。

真のIT人材価値

ハイクラスIT人材はユーザー側の状況と心理を配慮しつつ、現場のプログラマーの状況と心理を考慮して陣頭指揮できる人材といってもよいだろう。心理というのは物の言い方だけではなく、無形の財産を構築したり業務にフィットさせたりするので、プロジェクトの円滑さが変わるのだ。

まとめ

小手先だけでシステムに関するプロジェクトを推進しようとすると、「言われた通りにやった」という受動的な参加者が増えてしまう。情シスのSIer化を回避するにはITエンジニアを「何でも屋」にさせて疲弊させないことも大切である。開発チームの雰囲気作りも非常に効果がある。

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