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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IoT基礎知識

IoTとは

IoTとは「Internet of Things」の略で、身の回りのあらゆるモノがインターネットに接続される技術のことである。従来はパソコンやスマートフォンだけがネットに繋がっていたが、今では冷蔵庫、エアコン、照明、車など様々な機器がネットワークに接続できるようになった。これにより、遠隔操作や自動制御、データ収集が可能になり、私たちの生活はより便利で効率的になっている。

注目される理由

IoTの最大の魅力は、データを活用した自動化と最適化にある。例えば、スマートホームでは照明や温度を自動調整し、電気代を削減できる。また、工場では機械の稼働状況を監視して故障を予防し、農業では土壌の状態を把握して適切な水やりを行う。このように、IoTは単なる遠隔操作ではなく、収集したデータを分析して最適な行動を自動で実行する「賢いシステム」を構築できるのである。これが生産性向上やコスト削減につながる理由である。

導入チェックリスト

IoT導入を成功させるには、まず明確な目的設定が重要である。「何を改善したいのか」「どんな効果を期待するのか」を具体的に定めることで、適切な機器やシステムを選択できる。次に、セキュリティ対策は必須項目である。IoTデバイスはサイバー攻撃の標的になりやすいため、暗号化や認証機能の確認が欠かせない。さらに、既存システムとの連携可能性や、将来的な拡張性も考慮しよう。小規模から始めて段階的に拡大していく計画的なアプローチが、IoT導入の成功率を高める鍵となる。

未来への影響

IoTの進化は加速しており、5G通信やAI技術との融合により、さらに高度なサービスが実現される。自動運転車、スマートシティ、遠隔医療など、これまで夢物語だった技術が現実のものとなってきている。特に注目されるのがエッジコンピューティングで、デバイス側で即座にデータ処理を行うことで、リアルタイム性が向上する。一方で、プライバシー保護やデジタル格差といった課題も浮上しており、技術の恩恵を皆が享受できる社会の構築が求められている。IoTは単なる技術革新ではなく、社会全体の変革を促す重要な要素となるであろう。

まとめ

IoTは私たちの生活や働き方を根本から変える革新的な技術である。基本概念を理解し、導入のポイントを押さえることで、この技術の恩恵を最大限に活用できる。未来に向けて、IoTとの向き合い方を今から考えておくことが大切である。

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生成AI活用術

生成AIと業務の未来

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIが急速に普及し、ビジネスシーンでの活用が注目されている。文章作成、データ分析、アイデア創出など、これまで人間が時間をかけて行っていた業務を、AIが短時間で支援できるようになった。特に中小企業においても導入ハードルが下がり、生産性向上のための強力なツールとして認識されつつある。しかし、単にツールを導入するだけでは効果は限定的である。業務フローに適切に組み込み、活用方法を理解することが成功の鍵となる。

5つの活用法

生成AIは様々な業務シーンで活用できる。まず、メール文面や報告書などの文書作成では、下書きの自動生成により大幅な時間短縮が可能だ。次に、会議の議事録作成では、音声データから要点を抽出し整理できる。カスタマーサポートでは、よくある質問への回答案を即座に生成し、対応品質の向上と担当者の負担軽減を実現する。マーケティング分野では、SNS投稿文やキャッチコピーのアイデア出しに活用でき、クリエイティブな業務も効率化される。さらにデータ分析では、複雑なデータから傾向を読み取り、レポート作成まで支援してくれる。

注意点

一方で、生成AI導入には課題も存在する。最も多い問題は、社員のITリテラシーの差による活用格差である。一部の社員だけが使いこなし、組織全体の生産性向上につながらないケースが見られる。また、生成された内容の精度確認を怠り、誤った情報をそのまま使用してしまうリスクもある。セキュリティ面では、機密情報を不用意にAIに入力してしまう情報漏洩の懸念がある。さらに、AIに過度に依存することで、社員の思考力や創造性が低下する可能性も指摘されている。これらの課題に対しては、適切な社内ガイドラインの策定、定期的な研修の実施、そして人間の判断を最終確認として残す仕組みづくりが重要である。

活用の3原則

生成AIを効果的に活用するためには、いくつかのポイントがある。第一に、AIはあくまで「支援ツール」であり、最終的な判断は人間が行うという原則を徹底することである。第二に、段階的な導入を心がけ、小規模なプロジェクトから始めて成功体験を積み重ねることが大切だ。第三に、定期的な効果測定を行い、どの業務でどれだけの時間削減ができたかを可視化することで、改善点が明確になる。また、社内でベストプラクティスを共有し、ナレッジを蓄積することも重要である。AIと人間がそれぞれの強みを活かし、協働することで、単なる効率化を超えた価値創造が可能になる。

まとめ

生成AIは業務効率化の強力な武器だが、導入方法次第で効果は大きく変わる。適切な活用シーンの選定、社員教育、セキュリティ対策を行うことで、組織全体の生産性を飛躍的に向上させることができる。まずは小さく始めて、徐々に活用範囲を広げていくことが成功への近道である。

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リーダーの多忙による弊害

危険な繁忙化

なぜか忙しくしているPMやリーダーとなるSEがいれば危険信号である。リーダーが忙しくなると全体的な最適化や効率的な運用ができていない可能性がある。結果として、無駄に費用がかかったり、技術的負債が大きくなったりする。

役割分担の歪み

システムのユーザー側から見ると、SEという見え方しかしないと思われるが、実際はシステムの運用や開発には細かな作業分担が発生する。この作業分担ができていない場合は窓口のSEが余計な作業を行っている可能性がある。役割分担の不均衡がもたらす忙しさではなく、まったく仕事としてやらなくてもよいような事に時間を使っていて忙しい場合がある。

プロセスの確立

たとえば、プログラムが解析できる人をリーダーとしてしまうと、開発者に手取り足取り指示をしてしまうことがある。もし、リーダーがプログラムレビューなどの作業や、開発者にプログラム上の細かな指示をしている場合は注意が必要である。何を基準にプログラムレビューや指示を行うのか、という仕事を見える化し、仕組化することがリーダーの務めである。

俯瞰的視点

木を見て森を見ずという言葉があるように、リーダーとなる人は指針を作ったりメンバーをプロジェクト成功へ導く役割がある。リーダーが開発メンバーと同じように木ばかりを見ているようであれば、森を見る人が非エンジニアであるユーザー側となってしまうことが考えられる。

まとめ

誰が森を見るのか、リーダーやPMが常に忙しそうにしている場合は、何に時間を使っているのか調査する必要がある。実はここがボトルネックになっていてプロジェクトの進行が思うようにいかなかったり、頻繁にリスケが発生していることも多くある。しかし、これは本人にヒアリングするだけでは表面化しないため、ユーザー側の担当者やプログラマーなどの周辺人員から浮き彫りにすることが望ましい。

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