要件定義のアプローチ

ローコード導入の必要性

近年、企業のデジタル変革（DX）において、ローコードプラットフォームの活用が急速に広がっている。従来の開発手法では時間とコストがかかりすぎ、変化の激しいビジネス環境に対応できないという課題が深刻化しているためである。特に日本企業では、IT人材不足が深刻な問題となっており、限られたリソースで最大の成果を上げる必要がある。このような背景から、ローコード開発は単なる開発手法の一つではなく、企業存続のための戦略的選択肢として注目されているのである。

導入メリット

ローコード導入により得られる最大のメリットは、開発期間の大幅な短縮である。従来のプログラミングで数ヶ月かかっていたアプリケーション開発が、数週間で完了できる事例が数多く報告されている。また、専門的なプログラミング知識を持たない業務部門の担当者でも、簡単なアプリケーションを自ら構築できるため、IT部門の負担軽減にもつながる。さらに、クラウドベースのプラットフォームが多いため、インフラ構築コストも削減でき、総所有コスト（TCO）の観点からも非常に魅力的な選択肢となっている。これらの要素が組み合わさることで、企業の競争力強化に直結する効果が期待できる。

導入判断の観点

一方で、すべてのプロジェクトにローコードが適しているわけではない。導入判断には慎重な検討が必要である。まず、プロジェクトの複雑性を評価する必要がある。単純な業務アプリケーションや社内ツールには適しているが、高度なセキュリティが求められるシステムや、大量のデータ処理を行うシステムでは従来の開発手法が望ましい場合もある。また、既存システムとの連携要件や、将来的な拡張性も重要な判断要素となる。組織の技術的成熟度や、ガバナンス体制の整備状況も考慮すべきポイントである。これらの観点を総合的に評価することで、適切な導入判断が可能になる。

成功のアプローチ

ローコード導入を成功させるには、段階的なアプローチが重要である。まずは小規模なパイロットプロジェクトから始め、組織の学習とプラットフォームの理解を深めることを推奨する。同時に、適切なガバナンス体制の構築と、セキュリティポリシーの策定も不可欠である。また、従来の開発チームとローコード開発チームの連携体制を整備し、知識の共有と技術的サポートを確保することが成功の鍵となる。さらに、継続的な教育プログラムの実施により、組織全体の技術力向上を図ることで、長期的な成功を実現できる。これらの取り組みにより、DXの目標達成により近づくことができるだろう。

まとめ

DXプロジェクトにおけるローコード導入は、適切な判断基準と実践的なアプローチにより大きな成果をもたらす。開発スピード、コスト効率、技術者不足への対応という観点から、多くの企業にとって有効な選択肢となっている。成功の鍵は段階的導入と適切なガバナンス体制の構築にある。

デジタル化は効率化を保証しない

デジタル化と聞くと、多くの人が効率化を期待する。しかし、たとえばFAXで受け取った紙の受注をOCR（文字認識）でデジタルデータ化し、データベースに保存しても、それは単なるデジタル化に過ぎない。デジタル化を行うだけでは本質的な効率向上は望めず、業務フローの見直しがなければ効果は限定的だ。

非効率なフローをそのままデジタル化するリスク

最も大きな問題は、業務フローを見直さずにデジタル化を行うことだ。従来の手作業のフローをそのままデジタル化すれば、かえって作業が煩雑化し、時間がかかることもある。特にITに疎い権限者が意思決定を行う場合、このような失敗はよく見られる。「デジタル化＝効率化」と誤解し、実際には逆効果となるケースも少なくない。

俯瞰できないシステム担当者の問題

システム担当者やシステム会社が、俯瞰的な視点を持たない場合も問題だ。業務フローを把握せず、指示通りにデジタル化を進めれば、非効率なシステムが出来上がる。ユーザー部門は「IT化で逆に効率が悪くなった」と感じ、最悪の場合、システムが欠陥品だと誤解されることもある。業務の流れを把握し、適切にデジタル化を進めることが必要だ。

生成AI導入の失敗例

生成AIの導入に関する相談も増えているが、その多くは「期待通りに動かない」という内容だ。その原因は、多くの場合、AIが本来必要ない箇所に導入されていることだ。たとえば、ただのデータ管理であれば、生成AIではなくRDB（リレーショナルデータベース）のほうが合理的だ。効率を上げるには、AIの利用が本当に適切かを見極める判断力が必要だ。

まとめ

「ITが分からないから任せる」という姿勢はリスクが高い。ITを知らない人がIT化を進めるのは、決算書を読めないのに経営をするのと同じだ。業務フローを理解し、技術を正しく活用するには横断的な視点と経験が不可欠だ。

AI vs 人間

AIは人間を超えるのか？などの質問をされることがよくある。シンギュラリティと呼ばれているが、超える超えないの単一線上で比較できるものではないと考える。たとえば、計算の速さだけでいうと人間よりも、はるかに早いと言える。

AI導入の両面性

とにかく労働人口の減少によって、機械化やAI化が急がれていると思う。すでに、画像作成や文章作成などは置き換わっている事例も多くみられるようになった。そんな中で、よくあるのが「AIで何かできませんか？」という問い合わせである。

AI時代のDX

DXという概念にも通ずる話だが、デジタル化するだけでは、いわゆるデジタル変革にはならない。ペーパーレス化ってやつだ。同じように、AIを使うことを目的としてしまうと業務に対して便益がない場合も多いようだ。したがって、AIを利用するということをDXと定義するのであれば、日常業務を整理して、どこをAIに任せるのかを検討することが大切である。

AI活用の極意

AIにも得手不得手があり、計算はもちろん得意だが、質問の仕方や指示の仕方で活用レベルは大きく変わる。プロンプトと呼ばれるものはコピーして使えるが、AIを活用しきろうとするならば、自分でプロンプトを考えれる必要がある。つまり、現時点では賢いAIなのではなく、使う側が上手に使わないとならない。

まとめ

AIの使いどころについて、多くは無理やり使おうとするため、AIを活用する場面でないことも多くある。また、ユーザー企業に関わらずシステム会社でもAIの活用は進んでおり、画像の生成やプログラミングの一部はすでに人間が行わなくてもよい段階にある。これから先もこれは加速することだろう。