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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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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中小企業のAI活用入門

AI導入の選択肢

近年、AI技術の急速な進化により、大企業だけでなく中小企業にもAI活用の波が押し寄せている。しかし、多くの中小企業経営者は「AIは難しそう」「コストが高い」「専門人材がいない」といった不安を抱えている。実は、現在のAIツールは以前より格段に使いやすく、低コストで導入できるものが増えている。ChatGPTやClaude等の対話型AIから、画像認識、音声認識まで、業務に合わせて選べる選択肢が豊富にある。重要なのは、完璧を求めず、まず小さく始めることだ。

業務効率化の手法

AI活用で最も効果が出やすいのは、定型業務の自動化である。例えば、顧客からの問い合わせ対応にチャットボットを導入すれば、24時間365日の対応が可能になり、スタッフは付加価値の高い業務に集中できる。また、請求書処理や在庫管理にAI-OCRを活用すれば、手入力の時間を大幅に削減できる。ある製造業の中小企業では、品質検査にAI画像認識を導入し、検査時間を70%短縮した。別の小売業では、需要予測AIで在庫の最適化を実現し、廃棄ロスを30%削減した。これらの事例が示すように、AIは確実に業務を変革する力を持っている。

導入の課題と対策

しかし、AI導入には落とし穴もある。最大の失敗要因は「いきなり大規模に導入すること」である。まず現状の業務プロセスを整理し、AIで解決したい具体的な課題を明確にすることが不可欠だ。次に、小規模なパイロットプロジェクトから始め、効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが成功の鍵となる。また、従業員の不安を解消するため、AIは人の仕事を奪うものではなく、サポートツールであることを丁寧に説明し、研修を実施することも重要である。外部の専門家やコンサルタントの支援を受けることで、自社に最適なAI活用方法を見つけ、導入リスクを最小限に抑えることができる。

実践ステップ

AI活用は、もはや「検討する」段階から「実行する」段階に移っている。競合他社がAIを活用して生産性を向上させる中、導入を先送りすることは競争力の低下を意味する。まずは無料や低価格のAIツールを試し、自社業務への適用可能性を探ることから始めるべきだ。重要なのは、完璧な計画を立てることではなく、小さく始めて学習しながら改善していくことである。社内にAI推進チームを作り、定期的に成果を共有することで、組織全体のAIリテラシーも向上する。今こそ、中小企業がAIの力を借りて飛躍的な成長を遂げるチャンスだ。一歩踏み出すことで、想像以上の変革が待っている。

まとめ

中小企業のAI活用は、もはや特別なことではない。定型業務の自動化から始め、段階的に拡大していくことで、確実に成果を出すことができる。重要なのは、自社の課題を明確にし、適切な支援を受けながら進めることだ。AI導入は投資ではなく、未来への必要な一歩なのである。

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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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