予算ブレの原因

開発の変動要因

システム開発は長期にわたることが多く、また未来の不確実性の中で予算を策定しなくてはいけないことがある。セキュリティーをはじめ動作環境の変化や人員の欠如、予期していなかった仕様の発覚などが原因だ。

目標変化と予算

進捗率は目的地が明確に設定されていれば数字を負うことで予算達成率を算出することができる。しかし、目的地が近い遠いのは無しではなく、根本的な目的地がなくなったり、複数になったりすることがシステム予算の策定の難しいところである。

計画型開発法

システムに未来を見ることができればブレない、見えないことをすべて調査の上で着手できれば確実な予算と実行が可能である。進捗率の報告が可能になる。フォーターフォールモデルなのでコストがかかることと時間がかかることの覚悟が必要だ。途中での方向修正は原則できない。

柔軟な開発手法

逆に低予算で早く導入するなら、見えにくくなるデメリットがある。状況によって対応を素早く変化させる必要があるため進捗率を算出しにくい。アジャイル開発と呼ばれるものであり、社内開発であることが理想である。途中で出てくる条件に対しても柔軟に方向性を変化させることが可能である。

まとめ

アジャイル開発で予算を立てるときは、1.5-2.5倍くらいを目安に余裕を持って設定することを推奨する。

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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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AIで何ができるのか

AI vs 人間

AIは人間を超えるのか?などの質問をされることがよくある。シンギュラリティと呼ばれているが、超える超えないの単一線上で比較できるものではないと考える。たとえば、計算の速さだけでいうと人間よりも、はるかに早いと言える。

AI導入の両面性

とにかく労働人口の減少によって、機械化やAI化が急がれていると思う。すでに、画像作成や文章作成などは置き換わっている事例も多くみられるようになった。そんな中で、よくあるのが「AIで何かできませんか?」という問い合わせである。

AI時代のDX

DXという概念にも通ずる話だが、デジタル化するだけでは、いわゆるデジタル変革にはならない。ペーパーレス化ってやつだ。同じように、AIを使うことを目的としてしまうと業務に対して便益がない場合も多いようだ。したがって、AIを利用するということをDXと定義するのであれば、日常業務を整理して、どこをAIに任せるのかを検討することが大切である。

AI活用の極意

AIにも得手不得手があり、計算はもちろん得意だが、質問の仕方や指示の仕方で活用レベルは大きく変わる。プロンプトと呼ばれるものはコピーして使えるが、AIを活用しきろうとするならば、自分でプロンプトを考えれる必要がある。つまり、現時点では賢いAIなのではなく、使う側が上手に使わないとならない。

まとめ

AIの使いどころについて、多くは無理やり使おうとするため、AIを活用する場面でないことも多くある。また、ユーザー企業に関わらずシステム会社でもAIの活用は進んでおり、画像の生成やプログラミングの一部はすでに人間が行わなくてもよい段階にある。これから先もこれは加速することだろう。

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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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