予算ブレの原因

導入

Web開発は様々な分野が存在しますが、ベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に適していると言えます。本記事では、Web開発のいくつかのカテゴリについて検討し、ベトナムでのオフショア開発の適性について評価します。

カテゴリ1: 古典的なホームページ開発

古典的なホームページ開発について考えます。現在でも、完全なスクラッチでのホームページ開発が行われることもありますが、一般的にはWordPressなどのフレームワークが使用されることが多いです。このカテゴリについては、利点と欠点がありますが、ベトナムがオフショアに向いているかどうかは、まずは中立的な評価となります。

まず欠点から述べると、デザイン要素が大きいために海外での開発には向いていないと言えます。企業のウェブサイトや商品紹介ページ、ランディングページなどは、マーケティングの観点からデザイン要素が重要です。これらはウェブ開発やHTMLの問題ではなく、デザインの問題であり、プロジェクトの規模的に技術的な開発とデザインの分野が結合していることも多いです。このようなプロジェクトを海外にアウトソースすることは適切ではありません。ベトナムであろうと他の国であろうと、同様の理由が当てはまります。また、ベトナムの開発会社が日本語に堪能であっても、最も難しい分野を外国人に依頼していることを考えるべきです。

一方で、利点について考えましょう。デザインとウェブ開発の分業体制が進んでおり、古典的なホームページ開発の事例は少なくなってきています。従って、ある程度の分業体制が整っている場合は、一部をベトナムにアウトソースすることは合理的です。具体的には、デザイン部分を日本国内で行い、コーディングのみをベトナムで行う方法が考えられます。また、WordPressの記事やショッピングのCMSにおける商品加工など、既にデザインがテンプレート化されている場合もあります。Webは様々な使い方ができるため、適切な開発方法を選ぶためには、日本国内でキャリアのある人材を選択することが重要です。しかし、開発のシステム化を進める企業にとっては、一部の工程をアウトソースすることは有益です。

カテゴリ2: アプリケーションのウェブインターフェース

次に、アプリケーションのウェブインターフェースについて考えます。システムの本質的な価値はデータベースにありますが、検索や編集、書き込みなどにウェブ技術が使用されることは一般的です。また、これはスマートフォンアプリの開発にも大きく関連しています。特にビジネス用途のスマートフォンアプリは、実際にはサーバーやデータベースへのウェブインターフェースに過ぎないことが多いです。

このような開発においては、ベトナムが向いています。デザイン要素や言葉の使い方についてあまり心配する必要がなく、英語で開発しても大きな影響はありません。正確な判断基準を明確に整理できることが、現実的には最も簡単です。過去には、ウェブをシステムのインターフェースとして使用する方法には多くのノウハウが必要でした。例えば、JavaScriptを使ってカレンダーをポップアップさせたり、メールの文字化けに対処するための独自のルールが存在しました。しかし、Bootstrapなどのライブラリ化により、これらの問題は解決されました。そのため、ベトナムのエンジニアの若さや素早さを活かして、新しい技術を学びながら開発を進めることが可能です。

ただし、このような開発には継続性がないという問題もあります。長期間にわたって使用されるシステムではありますが、このような仕事には継続性が求められません。したがって、最適な解決策が存在しない場合でも、状況に合わせて適切な方法を見つける必要があります。

結論

ベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に向いていると言えます。古典的なホームページ開発においてはデザイン要素が重要であり、海外にアウトソースすることは適切ではありません。しかしその開発工程において分業化や標準化がすでになされている場合は、オフショア開発を検討することは有益でしょう。また、ビジネス用途のアプリケーションのウェブインターフェースにおいては、ベトナムのエンジニアが若さと素早さを活かして開発を進めることができます。
これらの開発においては、WordPressやBootstrapなどのツールやフレームワークを活用することで効率的な開発が可能です。企業のシステム開発においては、オフショア開発の一部を活用することで生産性を向上させることができるでしょう。

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。

AI導入の選択肢

近年、AI技術の急速な進化により、大企業だけでなく中小企業にもAI活用の波が押し寄せている。しかし、多くの中小企業経営者は「AIは難しそう」「コストが高い」「専門人材がいない」といった不安を抱えている。実は、現在のAIツールは以前より格段に使いやすく、低コストで導入できるものが増えている。ChatGPTやClaude等の対話型AIから、画像認識、音声認識まで、業務に合わせて選べる選択肢が豊富にある。重要なのは、完璧を求めず、まず小さく始めることだ。

業務効率化の手法

AI活用で最も効果が出やすいのは、定型業務の自動化である。例えば、顧客からの問い合わせ対応にチャットボットを導入すれば、24時間365日の対応が可能になり、スタッフは付加価値の高い業務に集中できる。また、請求書処理や在庫管理にAI-OCRを活用すれば、手入力の時間を大幅に削減できる。ある製造業の中小企業では、品質検査にAI画像認識を導入し、検査時間を70%短縮した。別の小売業では、需要予測AIで在庫の最適化を実現し、廃棄ロスを30%削減した。これらの事例が示すように、AIは確実に業務を変革する力を持っている。

導入の課題と対策

しかし、AI導入には落とし穴もある。最大の失敗要因は「いきなり大規模に導入すること」である。まず現状の業務プロセスを整理し、AIで解決したい具体的な課題を明確にすることが不可欠だ。次に、小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが成功の鍵となる。また、従業員の不安を解消するため、AIは人の仕事を奪うものではなく、サポートツールであることを丁寧に説明し、研修を実施することも重要である。外部の専門家やコンサルタントの支援を受けることで、自社に最適なAI活用方法を見つけ、導入リスクを最小限に抑えることができる。

実践ステップ

AI活用は、もはや「検討する」段階から「実行する」段階に移っている。競合他社がAIを活用して生産性を向上させる中、導入を先送りすることは競争力の低下を意味する。まずは無料や低価格のAIツールを試し、自社業務への適用可能性を探ることから始めるべきだ。重要なのは、完璧な計画を立てることではなく、小さく始めて学習しながら改善していくことである。社内にAI推進チームを作り、定期的に成果を共有することで、組織全体のAIリテラシーも向上する。今こそ、中小企業がAIの力を借りて飛躍的な成長を遂げるチャンスだ。一歩踏み出すことで、想像以上の変革が待っている。

まとめ

中小企業のAI活用は、もはや特別なことではない。定型業務の自動化から始め、段階的に拡大していくことで、確実に成果を出すことができる。重要なのは、自社の課題を明確にし、適切な支援を受けながら進めることだ。AI導入は投資ではなく、未来への必要な一歩なのである。