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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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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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リーダーの多忙による弊害

危険な繁忙化

なぜか忙しくしているPMやリーダーとなるSEがいれば危険信号である。リーダーが忙しくなると全体的な最適化や効率的な運用ができていない可能性がある。結果として、無駄に費用がかかったり、技術的負債が大きくなったりする。

役割分担の歪み

システムのユーザー側から見ると、SEという見え方しかしないと思われるが、実際はシステムの運用や開発には細かな作業分担が発生する。この作業分担ができていない場合は窓口のSEが余計な作業を行っている可能性がある。役割分担の不均衡がもたらす忙しさではなく、まったく仕事としてやらなくてもよいような事に時間を使っていて忙しい場合がある。

プロセスの確立

たとえば、プログラムが解析できる人をリーダーとしてしまうと、開発者に手取り足取り指示をしてしまうことがある。もし、リーダーがプログラムレビューなどの作業や、開発者にプログラム上の細かな指示をしている場合は注意が必要である。何を基準にプログラムレビューや指示を行うのか、という仕事を見える化し、仕組化することがリーダーの務めである。

俯瞰的視点

木を見て森を見ずという言葉があるように、リーダーとなる人は指針を作ったりメンバーをプロジェクト成功へ導く役割がある。リーダーが開発メンバーと同じように木ばかりを見ているようであれば、森を見る人が非エンジニアであるユーザー側となってしまうことが考えられる。

まとめ

誰が森を見るのか、リーダーやPMが常に忙しそうにしている場合は、何に時間を使っているのか調査する必要がある。実はここがボトルネックになっていてプロジェクトの進行が思うようにいかなかったり、頻繁にリスケが発生していることも多くある。しかし、これは本人にヒアリングするだけでは表面化しないため、ユーザー側の担当者やプログラマーなどの周辺人員から浮き彫りにすることが望ましい。

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ノーコード・ローコード比較

新たな開発手法

近年、ビジネスのデジタル化が加速する中で、ノーコード・ローコードツールが注目を集めている。従来のシステム開発では専門的なプログラミング知識が必須だったが、これらのツールを使えば、非エンジニアでも直感的な操作でアプリケーションやWebサイトを構築できる。開発期間の短縮やコスト削減が可能になることから、スタートアップから大企業まで幅広く導入が進んでいる。

主要ツール

ノーコードツールの代表例としては、Webサイト構築に強いBubbleやWebflow、業務アプリ開発に適したKintoneやAppSheet、自動化に特化したZapierなどがある。Bubbleは柔軟性が高く複雑な機能も実装可能だが、学習コストはやや高めである。Webflowはデザイン性に優れ、マーケティングサイトに最適だ。Kintoneはデータベース管理に優れ、日本企業での導入実績が豊富で、承認フローなど日本の業務習慣に対応している。一方、ローコードツールではMicrosoft Power AppsがOffice 365との連携に強く、OutSystemsは大規模エンタープライズ向けで基幹システム開発にも対応可能である。料金体系も月額制からユーザー課金制まで多様で、自社の規模に合わせた選択ができる。

両者の違い

ノーコードとローコードの最大の違いは、カスタマイズ性と技術的な介入度である。ノーコードは完全にコード記述なしで開発できる反面、複雑な要件には対応しきれない場合がある。ローコードは基本的な部分は視覚的に構築しつつ、必要に応じてコードを追加できるため、より高度な機能実装が可能だ。選択時のポイントは、開発したいシステムの複雑さ、既存システムとの連携要件、将来的な拡張性、そして社内の技術リソースである。シンプルな業務アプリならノーコード、基幹システム連携が必要ならローコードが適している。

導入のポイント

ノーコード・ローコードツールの導入を成功させるには、いくつかの注意点がある。まず、無料プランで試用し、実際の業務フローに合うか検証することが重要だ。また、ベンダーロックインのリスクを考慮し、データのエクスポート機能やAPI連携の可否を確認すべきである。セキュリティ要件も見逃せない。特に顧客情報を扱う場合は、各ツールのセキュリティ認証やデータ保存場所を確認する必要がある。さらに、導入後の運用体制も計画的に整備し、社内でのツール活用スキルを育成することが、長期的な成功につながる。

まとめ

ノーコード・ローコードツールは、企業のDX推進を加速させる強力な手段である。適切なツールを選定し、自社の課題に合わせて活用することで、開発コストを抑えながらスピーディーにシステムを構築できる。まずは小規模なプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねながら展開していくことを勧める。デジタル化の第一歩として、ぜひ検討すべきだろう。

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