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ローコードとは何か

ローコード開発の基本

ローコード開発とは、従来のプログラミングで必要だった複雑なコード記述を大幅に削減し、視覚的なインターフェースを使ってアプリケーションを構築する開発手法である。ドラッグ&ドロップや設定画面を使って、まるでパズルのピースを組み合わせるように機能を実装できる。これにより、プログラミング経験が少ない人でも短期間でアプリケーションを作成することが可能になった。従来なら数か月かかっていた開発が、数週間で完成することも珍しくない。

注目される背景

現代企業が直面するデジタル変革（DX）の波により、業務システムの迅速な構築・改善が求められている。しかし、IT人材不足は深刻化しており、従来の開発手法では変化の速いビジネス要求に対応しきれない。また、コロナ禍を経てリモートワークが普及し、業務プロセスのデジタル化が急務となった。こうした背景から、非IT部門でもシステム開発に参加できるローコード開発が注目を集めている。市民開発者と呼ばれる現場担当者が直接システムを構築することで、真にビジネスニーズに合致したソリューションを素早く提供できるのである。

具体的なメリット

ローコード開発の最大のメリットは開発スピードの圧倒的な向上である。従来の開発では要件定義から運用まで半年以上かかっていたプロジェクトが、1〜2か月で完成する。また、専門的なプログラマーを雇用する必要がないため、人件費を大幅に削減できる。さらに、ビジネス要求の変化に応じて素早く修正・拡張が可能で、従来のシステムのように大規模な改修を必要としない。ユーザー自身が開発に関わることで、仕様の齟齬が生じにくく、より実用的なシステムが構築できる点も大きな魅力である。運用保守も簡単で、長期的なTCO削減にも貢献する。

導入時の注意点

ローコード開発を成功させるには、適切な用途の見極めが重要である。単純な業務アプリケーションや社内システムには最適だが、高度な処理や複雑なアルゴリズムが必要なシステムには向かない。また、開発者のスキルレベルに応じた段階的な導入が必要で、いきなり複雑なシステムから始めると失敗リスクが高まる。セキュリティやガバナンスの観点から、適切な開発ルールやレビュープロセスの確立も欠かせない。さらに、従来のIT部門との連携体制を構築し、技術的なサポート体制を整えることで、より効果的なローコード活用が実現できる。

まとめ

ローコード開発は、DX推進において極めて有効な手段である。開発スピードの向上、コスト削減、そして現場主導でのシステム構築を可能にする。ただし、適切な用途選択と段階的な導入アプローチが成功の鍵となる。企業の競争力向上のため、ローコード活用を検討してみてはいかがだろうか。

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要件定義のアプローチ

要件定義の基本

すべてをシステムで解決してしまおうとする要件定義には注意が必要である。システムの成功の可否は要件定義にかかっていると言っても過言ではない。しかし、十分に要件定義の時間を使ったにも関わらず、ITプロジェクトが失敗することがある。

規模別の要件定義

システム構築の規模によって、要件定義の粒度が変わる。小さなITプロジェクトの場合は要件定義をせずにプロトタイプを作りながらシステム構築を進めるといった方法がある。これをアジャイル開発、プロトタイプ開発と呼ぶ。

要件定義の本質

要件定義の粒度は時間を掛ければ細かくなるわけではない。ユーザー側でも要件定義を進めるにつれて、想定している機能の矛盾点が出てくることがある。この矛盾点を解消していくこと自体を要件定義としてはならない。要件定義はあくまで本質的なコアとなる部分から膨らませることが重要である。

対話型要件定義

要件定義フェーズで失敗するパターンは、ユーザー側との対話ではなく、システム会社側がヒアリングに徹する場合である。ユーザー側はITを利用してどのようなことができるかを知らない可能性が高いため、システム専門家がそれを鵜呑みにした仕様で要件を固めてしまうと、製造工程で無駄な工数が発生し予算をオーバーしてしまうことがある。

まとめ

本質的な要件をコミュニケーションによって、はっきりさせていく作業こそが要件定義と言えるのである。さまざまな視点から何度も繰り返し要件をなぞることで粒度が落ちていき、適切な要件定義書となる。何でもかんでもシステム化せず、オペレーションとの関係性を見合わせながら進めることが望ましい。

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IoT業務改善が進まない理由

IoT導入の落とし穴

製造業や物流業を中心に、IoTセンサーやデバイスの導入が加速している。設備の稼働状況、温度・湿度、位置情報など、あらゆるデータがリアルタイムで収集できる時代になった。しかし、IoTを導入したものの「期待した業務改善効果が得られない」という声が多く聞かれる。データは確かに取得できているのに、なぜ業務改善に結びつかないのか。この問題は多くの企業が直面している共通の課題である。

データの墓場化

IoTデバイスから送られてくるデータは、サーバーやクラウドに蓄積されていく。しかし、その膨大なデータを見ても「何をすればいいのか分からない」という状況に陥る企業が少なくない。ダッシュボードには数値やグラフが表示されているものの、それを見て具体的なアクションを起こせる人材がいない。結果として、高額な投資をしたIoTシステムが「データ収集マシン」で終わってしまい、経営層からは「費用対効果が見えない」と指摘される悪循環に陥る。

失敗の典型パターン

活用が進まない企業には明確な共通点がある。第一に「導入目的が曖昧」なケースだ。「とりあえずIoTを入れてみよう」という姿勢では、取得すべきデータの種類も不明確になる。第二に「データ分析のスキル不足」である。統計知識やデータ分析ツールの使い方を理解している人材がいなければ、データから意味のある洞察は得られない。第三に「業務プロセスとの連携不足」だ。データ分析の結果を実際の業務改善アクションに落とし込む仕組みがなければ、分析は絵に描いた餅で終わる。これらの問題は技術以前の、組織体制や戦略の問題なのである。

正しい活用ステップ

IoTを真に業務改善につなげるには、段階的なアプローチが必要だ。まず「解決したい課題」を明確にし、その課題解決に必要なデータだけを取得する設計から始める。次に、データを見える化するだけでなく、「どの数値がどうなったら、誰が何をするか」というアクションルールを事前に設定する。さらに、現場担当者がデータを日常的に確認し、判断できるよう、シンプルなダッシュボードと教育体制を整えることが重要だ。IoT活用は技術導入ではなく、業務プロセス改革として捉え、全社的な取り組みとして推進することで初めて成果が生まれる。

まとめ

IoTで業務改善が進まない企業の共通点は、データ収集が目的化し、活用のための戦略・スキル・体制が不足している点である。導入前の課題設定、データ分析人材の育成、業務プロセスへの組み込みという3つの要素を整えることで、IoTは真の業務改善ツールになる。技術導入だけでなく、組織全体での活用文化の醸成が成功の鍵である。

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熱意の共有

提案と負担

「なぜ、自社のシステム担当者や社外から常駐するSEは、システムの改善提案をしてくれないのだろう？」と思うことはないか。それは、提案することで自分が大変になってしまうことを理解しているからである。

現状維持の理

自分たちが大変になるだけであるため、普通に考えれば、それを「やろう」と思うはずがない。それがシステム担当者から提案が出てこない理由であろう。

知と意欲

そうなると、非エンジニアやシステム営業が発想する提案は、システムの要件や縛りを無視した案になってしまう。問題解決意欲の高い非エンジニアが指揮するシステム開発を成功させるには、同じ温度感を持つエンジニアを味方につけるほかない。

人材の見極め

システム担当として向いている人材を探すことは非常に困難である。仮に全社的な問題解決意欲の高いエンジニアを採用したとしても、本当のスキルがどの程度であるか知ることができない。システムの開発のほとんどは巻き戻すことができないからである。

まとめ

システム開発や運用の大変さを知る人材ほど、モチベーションがない限り全力を出し切らせるには、相当の熱量を伝えることが肝要である。

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