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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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内製化人材戦略

内製化の壁

システムの内製化が重要ということは、どこでも聞くと思う。しかし、具体的に内製化していくための段取りを整理して教えてもらうのは難しいのかもしれない。業種業態によって様々なケースが存在するからである。内製化を成功させるには、単に技術的な知識だけでなく、組織全体での戦略的な取り組みが不可欠となる。

経営コミット

システム開発の内製化を行っていくには、まず経営層からのコミットメントが必要不可欠である。これが必要であるから諸外国ではCRO（Chief-Revenue-Officer）という部門を横断した権限を持つ人を据えている。その上で、まず内製化の目的を明確にする。おおむねコスト削減、スピード向上、ナレッジ蓄積などであろう。目的がきまると、企画、開発、保守、インフラなどのどの範囲で内製化するのが見えてくる。組織全体での合意形成が内製化成功の基盤となるのである。

失敗回避策

よく聞く失敗例では、権限のないIT戦略室、デジタル推進部などを作ってしまうことである。あるいは、適切な人員の配置や育成がなされないパターンも同様である。大きな権限を持つことになることを前提に考えると、実施するプロジェクトについても小さなプロジェクトにおいて実績を積み上げたほうがいいだろう。たとえば、小規模低リスクである業務改善ツール（例：Power AppsやExcelマクロ）から市民開発を実施していくなどを計画することをお勧めする。段階的なアプローチが組織の信頼獲得につながる。

仕組み化

小さなプロジェクトで実績を積むと、こなれてきてしまうため、やはり属人化の危険性が伴う。ここで、いかに永続的に考えることができるか、内製化のための仕組みを構築できるかは、システム開発経験者などの知見のある人も交えて人材育成に取り組むべきである。定期的な振り返り（レトロスペクティブ）やナレッジ共有会、現場からの改善提案を吸い上げる文化を育て、仕組化していく。持続可能な内製化には組織文化の変革が欠かせない。

まとめ

開発基盤とガバナンス整備、ソース管理やドキュメント管理などの定性的な内製化は簡単に作ることができる。しかし、そのマインドや仕組み、自然とDevOpsをはじめとしたPDCAサイクルにもっていくには、システム知見だけでも難しくある。持続的な内製化にたどり着くためには最初の企画や構成段階で知見をもつメンバーを入れておくのがよいだろう。

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デジタル化の誤解：効率化の落とし穴

デジタル化は効率化を保証しない

デジタル化と聞くと、多くの人が効率化を期待する。しかし、たとえばFAXで受け取った紙の受注をOCR（文字認識）でデジタルデータ化し、データベースに保存しても、それは単なるデジタル化に過ぎない。デジタル化を行うだけでは本質的な効率向上は望めず、業務フローの見直しがなければ効果は限定的だ。

非効率なフローをそのままデジタル化するリスク

最も大きな問題は、業務フローを見直さずにデジタル化を行うことだ。従来の手作業のフローをそのままデジタル化すれば、かえって作業が煩雑化し、時間がかかることもある。特にITに疎い権限者が意思決定を行う場合、このような失敗はよく見られる。「デジタル化＝効率化」と誤解し、実際には逆効果となるケースも少なくない。

俯瞰できないシステム担当者の問題

システム担当者やシステム会社が、俯瞰的な視点を持たない場合も問題だ。業務フローを把握せず、指示通りにデジタル化を進めれば、非効率なシステムが出来上がる。ユーザー部門は「IT化で逆に効率が悪くなった」と感じ、最悪の場合、システムが欠陥品だと誤解されることもある。業務の流れを把握し、適切にデジタル化を進めることが必要だ。

生成AI導入の失敗例

生成AIの導入に関する相談も増えているが、その多くは「期待通りに動かない」という内容だ。その原因は、多くの場合、AIが本来必要ない箇所に導入されていることだ。たとえば、ただのデータ管理であれば、生成AIではなくRDB（リレーショナルデータベース）のほうが合理的だ。効率を上げるには、AIの利用が本当に適切かを見極める判断力が必要だ。

まとめ

「ITが分からないから任せる」という姿勢はリスクが高い。ITを知らない人がIT化を進めるのは、決算書を読めないのに経営をするのと同じだ。業務フローを理解し、技術を正しく活用するには横断的な視点と経験が不可欠だ。

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AIチャットボットの現実

チャットボット幻想と現実

人手不足や生産性向上が叫ばれる中、多くの企業で「問い合わせ業務の多くはAIチャットボットで代替できるのではないか」という期待が高まっている。確かに、人間と自然に会話できるAIの実現は、多くの技術者が長年抱き続けた夢でもあった。しかし、過去には言語理解や文脈の把握に技術的な限界があり、実用化には程遠いというのが現実だった。こうした期待と現実のギャップが、AIチャットボット導入の失敗要因となってきた。

チャットボットの進化

2000年代には、ルールベースやシナリオ型のチャットボットが登場し、定型的なカスタマーサポートなどで徐々に実用化され始めた。とはいえ、自然な対話というより「決められた会話」に近く、限定的な使い方にとどまっていた。ところが2020年代に入り、ディープラーニングの飛躍とともに自然言語処理の精度が格段に向上し、Google、Facebook、OpenAIといった技術企業が次々に大規模言語モデル（LLM）を発表したことで、チャットボットは“おしゃべりマシン”から会話パートナーへと進化した。

ChatGPTの衝撃

ChatGPTのような生成AIが登場し、誰でも使えるようになったことで、AIチャットボットの活用は一気に加速した。従来のようなFAQへの対応だけでなく、長文の文書作成や要約、翻訳、さらにはプログラミング支援など、より複雑で創造的な作業もこなせるようになっている。人間の知的作業領域に深く入り込み、単なる効率化ツールにとどまらない存在となった。もはや「使えるかどうか」ではなく「どう使うか」が問われるフェーズに突入している。

業界全体への波及

AIチャットボットの導入は、ビジネスだけでなく教育、医療、自治体など、多様な分野に広がっている。学生の学習サポートから医療問診の補助、行政窓口での自動対応まで、AIは生活の一部に組み込まれつつある。この変化は、かつてITインフラを支えてきた旧世代のエンジニア像を超える大転換だ。業務が高度化し、かつ柔軟性が求められる現代において、AIと協働する力が企業と個人の双方に求められている。

まとめ

AIチャットボットは、単なる業務効率化ではなく、人間の知的作業を補助する“共創”のパートナーである。ただし誤情報、倫理、プライバシーといった課題も存在する。こうした課題を踏まえ、社会全体でのルール整備と、使い方の成熟が必要だ。AI導入を成功させるには、「AIも使い様」という視点が欠かせない。ITの導入に乗り遅れてきた企業ほど、AI活用でも二の舞になりかねない。アタラキシアDXは、AI黎明期からの導入支援経験をもとに、技術とビジネスの橋渡しを支援している。

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