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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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ローコード開発とAI活用

AIとローコードの融合

ローコード開発プラットフォームの普及により、非エンジニアでもアプリケーション開発が可能になった現在、生成AIの活用が大きな注目を集めている。ChatGPTやCopilotなどのAIツールを組み合わせることで、開発スピードがさらに向上すると期待されているが、本当にすべてのローコード開発にAIが必要なのだろうか。コスト、品質、保守性など多角的な視点から、AI導入の真の価値を見極めることが、企業のDX戦略において極めて重要になっている。

コード生成の現実

生成AIによるコード生成は確かに魅力的だが、実際の品質には課題がある。AIが生成するコードは、単純な処理であれば高品質だが、複雑なビジネスロジックや例外処理が絡むと、不完全なコードが生成されることが少なくない。さらに深刻な問題は要件定義の壁である。AIは与えられたプロンプトに基づいてコードを生成するが、曖昧な要件や暗黙の前提条件を正確に理解することは困難である。結果として、開発者は生成されたコードを詳細に検証し、修正する必要があり、期待したほどの効率化が実現しないケースも多く見られる。

保守性のコスト

AIを活用したローコード開発において、最も見落とされがちなのが保守性の課題である。AI生成コードは、その時点では動作しても、後から読み解くことが困難な構造になっていることがある。変数名が不適切だったり、処理の意図が不明瞭だったりすると、半年後に修正が必要になった際、開発担当者が変わっていた場合、大きな手戻りが発生する。また、AIツールのバージョンアップや仕様変更により、過去に生成されたコードとの互換性が失われるリスクも存在する。初期開発のスピードを重視するあまり、長期的な運用コストが膨らんでしまっては本末転倒である。真のDX推進には、目先の効率化だけでなく、持続可能な開発体制の構築が不可欠なのである。

適切な見極め

ローコード開発におけるAI活用は、すべてのケースで必須というわけではない。定型的な画面開発や単純なCRUD操作など、パターン化された開発にはAIが有効だが、複雑なビジネスロジックや高度なセキュリティが要求される領域では、人間による丁寧な設計と実装が重要である。重要なのは、プロジェクトの性質、チームのスキルレベル、長期的な保守計画を考慮した上で、AIを活用すべき領域と従来手法を維持すべき領域を明確に区分することである。段階的にAIツールを導入し、効果を検証しながら適用範囲を拡大していく慎重なアプローチが、失敗リスクを最小限に抑え、真の生産性向上につながる。

まとめ

ローコード開発へのAI導入は、万能の解決策ではなく、適材適所で活用すべきツールである。コード生成の質、要件定義の難しさ、保守性の課題を十分に理解した上で、自社の開発体制に合った形でAIを取り入れることが成功の鍵となる。短期的な効率化だけでなく、長期的な運用まで見据えた戦略的な判断が求められている。

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開発の相場

相場の不在

フルスクラッチでのシステム開発に相場はない。相場とは商品が一般的に流通している商品など数が多い場合は、競争原理も働き、金額がある一定の範囲に収まってくるものである。

建築との差異

たとえば、一戸建て建築であれば、建物の規模と資材、それに加えて職人の人工で金額が決まる。フルスクラッチのシステム開発は、つまり極めて特殊な特注品を作るようなものであるため、システム開発に相場という概念が基本的にはないのである。

人件費の実態

システム（ソフトウェア）は一戸建てのように、基本的には材料費はかからない。システム開発の費用のほとんどは人件費である。大工職人の人工と同じように人月単価と呼ばれるSE1人が1ヶ月働く金額で相場を知ることができるのである。

工期の変動

建物を建てることと比べるとシステムやソフトウェアは無形の物となるため、1ヶ月の労働力を推し量ることは困難である。個人のプログラミングの早さによって、納期が早くなったり遅くなったりするのである。

まとめ

SEは過去のプロジェクト参画実績から、同じようなプロジェクトに何度も参画していれば手練れでスキルが高いと評価される。システムに関わる人材の評価が困難な点は、プロジェクトに参画する経験値と、本当の意味でのスキルが比例するわけではないことである。本当の意味でのスキルとはプロジェクトを成功させられるかどうかを指すのである。

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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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