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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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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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賢いコスト削減

投資と競争力

バックヤードのシステム開発は収益と直接結びつかないため、できるだけケチりたいものである。にもかかわらず、バックヤードのデジタル化には大きなコストがかかる。しかし、新しいインフラに適切な投資ができない企業は競争力を失うのである。

要件定義の罠

バックヤードのシステムをできるだけ安く抑えようと思うと、要求定義や要件定義をしっかり作って依頼すればよいと考えがちである。もちろん、間違ってはいないが、入り口が安くなるわりに、システム開発の途中で追加工数が発生してしまい、結果としてシステムが高くなってしまうのである。

未来志向の要求

システム開発の途中で追加予算がかかってしまうのは、最初の要求定義や要件定義のときに想定される未来が見えていないことが原因である。これを見通すには要求定義や要件定義を行う背景や、未来の目指すところまでをエンジニア出身のアナリストに情報共有しなければならない。

投資の真価

導入時の金額だけをケチることは、保守運用などのランニングコストに跳ね返ってきてしまい、システムの寿命が短くなる。そうならないために、第三者のIT業者やITコンサルタントを入れるほうがよいと言われている。うまくDX化できれば生産性が上がり、投資を大きく回収できる。ことIT投資については、竹槍戦か空中戦かくらいの違いを生んでしまうのである。

まとめ

システム設計やプログラミング作業と同じようにITコンサルタントも1人の能力に偏りがちである。それゆえ、PMOと呼ばれるチームを形成することで、集合知を活用して、さらに未来を予測できるような体制を構築することが望ましい。

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ローコード内製化成功の鍵

内製化が注目される背景

「アプリ開発は外注するもの」という考え方が変わりつつある。ローコードツールの普及により、プログラミング経験がなくても自社で業務アプリを開発できる時代になった。しかし、ツールを導入しただけで内製化が成功するわけではない。実際には「ツールは入れたが、誰もアプリを作れない」という状態に陥る企業も少なくないのが現実だ。

内製化が止まる原因

ローコード内製化がうまくいかない原因は、ツールの問題ではなく環境の問題にある。まず、操作方法を学ぶ機会が限られている。公式ドキュメントは英語中心で、実務に即した日本語の教材が少ないのが現状だ。次に、学んだ知識を実践に移す場がない。研修を受けても、日常業務に戻ると時間が取れず、スキルが定着しないまま終わってしまう。さらに、推進担当者が社内で孤立しがちだ。周囲に相談できる人がおらず、一人で試行錯誤を続けるうちに疲弊してしまうケースが多く見られる。

一気通貫が必要な理由

内製化を成功させるには、「セミナー・サポート・教材」の3つを一気通貫で揃えることが必要だ。セミナーで基礎知識を学び、教材で実践的なスキルを身につけ、サポートで困ったときにすぐ相談できる体制を整える。この3つが揃って初めて、現場の担当者が自信を持ってアプリを作れるようになる。どれか1つだけでは不十分だ。セミナーだけ受けても実践で使えず、教材だけあっても疑問が解消されず、サポートだけあっても基礎がなければ質問すらできない。内製化は「点」ではなく「線」で取り組む必要がある。個人の頑張りに頼るのではなく、組織として学びと実践の仕組みを整えることが成功の鍵になる。

成功企業の取り組み方

内製化に成功している企業は、最初から完璧を目指していない。まず1つの業務でアプリを作り、小さな成功体験を通じてノウハウを蓄積している。そして段階的に対象業務を広げ、社内に開発できる人を増やしていくアプローチを取っている。大切なのは、最初の一歩を正しい方向で踏み出すことだ。独学で遠回りするよりも、経験のある専門家に相談することで、最短ルートで成果にたどり着ける。「まず何から始めればいいか」を一緒に考えてくれるパートナーがいることが、内製化成功の最大のポイントだ。

まとめ

ローコード内製化の成功には、セミナー・教材・サポートの一気通貫が欠かせない。ツール導入だけで終わらせず、組織として学びと実践の仕組みを整えることが重要だ。まずは専門家に相談し、最初の一歩を正しい方向で踏み出そう。

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