要件定義のアプローチ

システム開発の現状と課題

数名で開発した初期のシステム構築から、システム会社を変更して大がかりなリプレイスを行い、保守運用を実施しているが、月々の費用が高額であるわりに、開発スピードも遅い。開発スピードが遅いため、新しい機能を実装していけない。

不具合と開発の不透明性

リリースから何年も経っているのに不具合がなくならない。開発会社からの報告が曖昧で何にお金を支払っているのか謎のままであることが多い。

コスト削減と資源最適化

開発スピードを上げるには、システム開発コストの削減をしなければならない。コストを削減するということは、それで浮いたコストを開発に割り当てることができるため、結果的に開発スピードがあがることを意味する。

開発の透明性と妥当性

そのためにしなければならないことは、開発工程や開発過程の見える化および妥当性を担保することである。システムの比較検討ができないため、システム開発のコミュニケーションは一般的なものであると思い込んでいる。システム発注の担当者はシステムのことがわからないから、システム開発の進め方に違和感があったとしても技術者が言うことを信用するほかないと思っている。

まとめ

結果として、技術者の工数と称して月々の費用や、ひどいものでは言語のバージョンアップと称して、何もしていないことに費用を支払っていることもある。不明点はシステム発注の担当者が理解できるまで聞くべきである。

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。

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。