内製化の成功術

オフショア開発のコストダウン目的

オフショア開発における主要な目的は、プロジェクトの総コストを削減するために人件費を削減することです。日本の開発者の人件費が高いため、ベトナムの開発者と置き換えることで財務的なコストダウンを実現してきました。ただし、外国に発注するということは、品質の低さと言葉の壁という2つの問題がつねにつきまといます。

内部コストと労働者の負担

人件費の削減は財務上のコストダウン効果を直接的に実現しますが、品質の低さや言葉の壁といった問題は現場の労働時間や精神的な負担として現れる内部コストです。これらの内部コストは労働者に転嫁され、営業側が値引きを行い開発現場の労働に影響を与える仕組みとなっています。オフショア開発に対する開発現場からの評判の悪さは、このような直接的な感覚から生じていると考えられます。

品質の向上と言語の壁

品質の低さや言葉の壁は改善の兆しを見せています。20年前と比較すると、通信手段や開発ツールが進歩しました。チャットやビデオ会議、画面共有などの技術が利用できるようになりました。また、クラウドやソースコードの共有などの管理システムも進化しました。言語の壁も同様で、ベトナムにおける日本語の理解力や日本人における英語の能力は向上しています。さらに、機械翻訳の進歩により、外国語を交えながら技術的な会話が容易になりました。

品質と納期の重要性

オフショア開発において品質と納期は重要な要素です。納期を守り、仕様を満たすことが最終的な評価基準となります。優れた開発チームやツールの活用は重要ですが、納期の達成と仕様の達成が果たされなければ、プロジェクトは失敗となります。

新たなオフショア開発の戦略

オフショア開発におけるコストダウンの戦略は、技術の進歩を活用する方向に進んでいます。開発手法として、ウォーターフォール型ではなくジャイルやOSS的な手法を導入することが求められています。また、国際的な標準的なツールやバージョン管理などの利用も重要です。さらに、コミュニケーションの円滑化も不可欠です。言葉の問題だけでなく、コミュニケーションの円滑化は人間によって担保されます。

オフショア開発の変遷において、品質やコミュニケーションの改善は見られますが、人件費の差によるコストダウンは限界に近づいています。技術の進歩を取り入れた新たな戦略の導入により、より効果的なオフショア開発を実現することができるでしょう。

DX推進とAIツール活用

2025年現在、DX推進において生成AIツールの活用は避けて通れないテーマとなっている。調査によれば国内ソフトウェア開発におけるAIコード生成の利用率は49％に達し、資料作成においても従来の60％以上の時間短縮が報告されている。しかし現場では「どのツールを選べばよいかわからない」「導入したものの活用が進まない」という声も多い。本記事では、デザイン・ドキュメント作成・コーディング・業務自動化の4分野において、DX担当者が即活用できる実践的なツールを具体的に紹介する。

デザイン・資料作成の効率化

デザイン・UI/UX分野では「Figma AI」と「Canva AI」が二大勢力として君臨している。Figma AIはプロトタイプ生成やレイヤー名の自動整理が可能で、Config2025で発表された「Figma Make」ではテキスト指示だけでコード生成まで実現する。Canvaは非デザイナー向けに画像編集・自動翻訳・音声生成を統合し、SNS投稿やプレゼン資料を短時間で仕上げられる点が強みである。資料作成分野では「Gamma」がテキスト入力のみでプロ級スライドを自動生成し、「Notion AI」は要約・文章生成・議事録作成をワンストップで対応する。Microsoft 365環境なら「Copilot」がWord・Excel・PowerPointと連携し、既存資産を活かした効率化が図れる。

コーディング支援AIの進化

コーディング・開発分野では「GitHub Copilot」が依然としてデファクトスタンダードの地位を維持している。VS CodeやJetBrains IDEとの深い統合によりコード補完・生成・テスト作成をシームレスに実行でき、NTTドコモやカカクコムなど大手企業での導入事例も増加中である。一方で2023年登場の「Cursor」はAIネイティブエディタとして進化を続け、2025年10月のバージョン2.0では専用モデル「Composer 1」とマルチエージェント実行機能を搭載した。プロジェクト全体を理解しながら複数ファイルを横断編集できる点が特徴である。さらにAnthropicの「Claude Code」はターミナル上で動作し、自然言語指示だけでコード生成からデバッグ・リファクタリングまで対応する。開発チームの規模や既存環境に応じた使い分けが重要となる。

業務自動化によるDX改革

業務自動化分野では「Microsoft Power Automate」がMicrosoft 365との統合度の高さで優位性を発揮している。2025年のアップデートではAIファーストの設計思想のもと、自然言語でフローを作成・編集できるCopilot機能が強化された。「Zapier」は7,000以上の外部サービスと連携可能で、異なるアプリ間のデータ転送を直感的なUIで自動化できる。エンタープライズ向けでは「UiPath」が世界的シェアを持ち、教育コンテンツとコミュニティが充実している点で社内人材育成にも適している。ただしツール導入においては、セキュリティポリシーの策定・情報漏洩対策・ライセンス管理が不可欠である。生成AIが業務データを扱う以上、社内ルールに沿った運用設計を先行させることが成功の分岐点となる。

効果検証から始める

多くの人は、試しにAIを導入してみて、効果を見てから予算取りを行っていきたいと考えている。とりあえずツールを導入したいといった理由では、なかなか費用を使っていいとはならないだろう。このような慎重なアプローチは非常に理にかなっており、実際の効果を数値で示すことができれば、その後の本格的な導入に向けた予算確保もスムーズに進むはずだ。まずは小さく始めて、確実な成果を積み重ねることが重要になってくる。

UI重視の効果測定

AIの効果を確認してから検討することを考えたときに最初にやることは、実はUI（ユーザーインターフェース）の部分である。例えば、グラフの表示などだ。結果として何ができれば、どういった業務がどれくらい短縮されるのかを第三者が見ても確認しやすいからだ。データの可視化により、AI導入前後の変化を明確に示すことができれば、関係者全員が効果を実感できる。特に経営陣への報告時には、視覚的に分かりやすい資料があることで、プロジェクトの価値を効果的に伝えることが可能になる。

開発とAIの分離問題

UIを作るとなると、結局はシステムの開発が必要になってしまうのではないかという懸念が生まれる。あるいは、システム開発を行うことで、そもそも期待したAIの活用がなされなくなってしまったりすることもあるだろう。これは、目的をシステム開発とAIとに分けているからだ。本来であればAI活用による業務改善が目標であったにも関わらず、システム開発が主目的となってしまい、AI機能が後回しになってしまうケースも少なくない。このような本末転倒を避けるためには、プロジェクトの優先順位を明確にすることが不可欠だ。

統合的アプローチの重要性

AIはAIの会社に発注する、UIはシステム開発会社に発注するといった、区分けをしてしまうことに誤りがある。まず、やるべきことを分解するのではなく、ITに対する知見のある人に区分けから入ってもらい、技術的な判断も行いつつKPIを作っていくことが重要になる。これは市民開発と呼ばれるものに近く、自社内でローコードを使って軽く開発することを意味する。技術的な専門知識を持つ人材が全体を俯瞰し、最適な技術選択とプロジェクト設計を行うことで、効率的かつ効果的なAI導入が実現できるのだ。

まとめ

部署やグループを横断した視点を持つことがとても大切であることがわかった。ツールや部分的な技術を目的としてしまう前に適した組織体であることの確認が大切だ。AI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織運営の観点からも準備を整える必要がある。