内製化の成功術

IT報酬の実態

海外と比べて日本のITエンジニアの報酬が低いという記事をよく目にする。それもそのはずで、ハイクラスIT人材は都合のいい「何でも屋」にはならないからである。

導入時の誤解

ユーザー企業やシステムのユーザーは、IT化を行うことで業務が減るという先入観を持っていることがある。システム導入を着手したときの目的を忘れて、その時、その場の課題を優先して都合よくITエンジニアを動かしてしまう。また動くITエンジニアもそこにいたりする。

システムと医療

たとえば、「お腹が痛い」と病院にいって「すぐに切開しよう」とはならないはずだ。このようにシステムにもその他にも色々な条件が絡まり合っている。システムは取り扱う情報量や関連する業務が多く導入に時間がかかる。時間がかかる結果、最初の導入目的を忘れてしまうのである。

真のIT人材価値

ハイクラスIT人材はユーザー側の状況と心理を配慮しつつ、現場のプログラマーの状況と心理を考慮して陣頭指揮できる人材といってもよいだろう。心理というのは物の言い方だけではなく、無形の財産を構築したり業務にフィットさせたりするので、プロジェクトの円滑さが変わるのだ。

まとめ

小手先だけでシステムに関するプロジェクトを推進しようとすると、「言われた通りにやった」という受動的な参加者が増えてしまう。情シスのSIer化を回避するにはITエンジニアを「何でも屋」にさせて疲弊させないことも大切である。開発チームの雰囲気作りも非常に効果がある。

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Figma AIが変えるUI/UX開発

開発現場の変革

2025年、デザインツールFigmaに搭載されたAI機能が業界に衝撃を与えている。Figma Makeは、AIチャットを通してプロンプトを入力すると、UIデザインを自動生成する。従来、画面設計には専門的なスキルと多大な工数が必要だったが、テキスト入力だけでデザインが生成される時代が到来した。この変化は単なる効率化ではなく、開発プロセスそのものの再定義を意味している。

主要機能

Figma AIは、機械学習を活用したデザインアシスタント機能である。画像生成、背景削除、解像度向上に加え、モックアップへのリアルなテキスト追加やトーン調整が可能だ。さらに注目すべきは「Figma Make」の登場である。Figma Makeは、Figma社が提供するAIデザイン生成ツールだ。テキストで指示を入力すると、UIデザインや画面構成、コンポーネントなどを自動生成する。デザインシステムの公開ライブラリをデザインに反映でき、生成したデザインデータをFigmaのフレームに還元できる点が大きな強みとなっている。

具体的メリット

Figma AI導入による最大のメリットは、開発スピードの劇的な向上である。UIを作るのに通常半日かかる作業も、0フェーズのプロジェクトであれば1時間程度である程度整ったプロトタイプが生成できるため、スピード面で大きく工数を削減できる。また、Figma Makeはチームメンバーやプロダクトオーナー、カスタマーサクセスの方々とやり取りする際に言語化しづらい領域をデザインで表現できる点が強みだ。アイディアレベルのものも即座に形にしてフィードバックを受けられることで、意思決定の迅速化と手戻りの削減が実現する。非デザイナーでもアイデアを視覚化できるため、部門間コミュニケーションが円滑になる。

留意点と活用法

Figma AIの導入にあたっては、適切な活用領域の見極めが重要である。現時点では既存プロダクトの運用フェーズでフル活用するのはまだ難しいものの、新規プロジェクトやモックアップ作成には十分効果的と評価されている。生成されるコードはReactベースの構成になっているため、既存技術スタックとの整合性確認も必要だ。Figma Makeは他職種のメンバーとのコミュニケーションをスムーズにし、アイディア出しを活発にするための共通の思考ツールとしても活用できる点を踏まえ、段階的な導入計画を立てることが成功の鍵となる。まずはパイロットプロジェクトでの検証から始めることを推奨する。

まとめ

Figma AIとFigma Makeは、UI/UX開発の在り方を根本から変革するポテンシャルを秘めている。チャットによるデザイン生成は、開発工数の削減だけでなく、チーム全体の創造性向上とコミュニケーション活性化をもたらす。ただし、既存ワークフローとの統合や適切な活用領域の選定には専門的な知見が求められる。

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思考と決断のPM力

PMの真価

スキルシート上にあるPMというのは、どういった開発言語や開発環境などを使ってきたかという内容であることが多く、SEの延長という意味合いが強く残っている。もし、期待するポジションが発想力や提案力にあるとすれば、姿勢をみることが大切となる。

従順の呪縛

就職氷河期と呼ばれる世代より上の年齢層では、常に従うことを幼少期から叩き込まれていると考えられる。日本では「禁止」か「許可」かを常に意識しながら仕事をしており、「許可されるまでは禁止されている」と考えているのではないかと推察される。

失敗からの成長

正しいか、間違っているか、の判断基準しか持ち合わせていない場合、何か問題が発生したときに時間を遡ってどこで判断を間違えたのかを追求する。それは大切なことであるが、実際のプロジェクトでは誤ったことを反省しつつ修正しながら進むことが大切である。

判断力の真髄

エンジニア出身のPM(開発プロジェクトのPM)だと、禁止か許可かというデジタルのような見方をしている人もいる。特に今日のシステムに関するプロジェクトでは、ゼロかイチだけでは判断できないような、ウエットでアナログな状況判断が必要となる。

まとめ

たとえ能力の高いPMだったとしても、仕事になると発想することや作ることの楽しみより、ミスによる懲罰を恐れたりするために、無難で当たり障りのない判断をしがちである。システムに関するプロジェクトがなかなか前へ進まない理由でもある。

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野良アプリは排除すべきか?

「便利」の裏にある現場IT

シャドーITとは、企業の情報システム部門が認知・管理していない状態で、現場の判断によって導入・利用されるIT資源を指す。具体例としては、LINEやGoogleドライブ、Excelマクロなど、日常業務の中で自然発生的に使われるツールが挙げられる。これは企業としての統制外にある一方、現場の即応性や利便性を追求した工夫の結果でもあり、単なるルール違反と一括りにはできない。ゆえに、これを「排除すべき野良アプリ」として扱うことが妥当かどうか、慎重な見極めが必要である。

IT部門を飛び越える理由

現場がシャドーITを使う背景には、既存システムの使い勝手の悪さや、IT部門の対応の遅さといった事情がある。業務は待ってくれない以上、迅速な判断や情報共有のために、現場が自ら使いやすいツールを選ぶのは自然な流れである。たとえば、社内の共有フォルダではなくGoogleドライブを使ったり、煩雑な申請フローをExcelマクロで簡素化したりといった工夫は、業務効率の向上に寄与している。現場がスピードと柔軟性を求める限り、IT部門の枠組みに収まらないツール活用は今後も続くはずだ。

シャドーITのリスク

便利な一方で、シャドーITには深刻なリスクも存在する。まず、セキュリティが担保されていないツールの使用は、情報漏洩やマルウェア感染といったリスクを高める。また、IT部門の管理外にあるため、データの一元管理ができず、連携の取れないシステムが乱立することで、かえって非効率になることもある。最悪の場合、コンプライアンス違反や内部統制の崩壊を引き起こす可能性も否定できない。利便性の裏には常にリスクが潜んでいるという現実を直視する必要がある。

市民開発と再定義

ただし、シャドーITの存在は、現場が自らITを活用しようとする前向きな姿勢の表れでもある。近年ではDXの進展に伴い、「市民開発」や「ローコード開発」など、現場主導のIT活用が注目を集めている。従来は否定されてきたシャドーITも、企業変革の一端を担う可能性を秘めている。IT部門がすべてを統制するのではなく、現場と協力しつつガバナンスを効かせる視点に立てば、シャドーITは排除すべき“野良”ではなく、むしろ育てるべき“創造”として再定義できるはずだ。

まとめ

現場の柔軟性と全社最適を両立させるには、両者を理解した経営の舵取りが欠かせない。「排除」ではなく「共存」の設計に踏み出すことこそが、企業のDXを推進するための鍵となる。

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