生成AIは使えない?

思い通りにならない理由

生成AIを導入したのに思ったような結果が得られない――そんな経験をしたことがある人も多いだろう。AIは進化を続けているが、それを使いこなす側にも試行錯誤が求められている。特に企業においては、社内情報を整理すればするほど目的の答えに辿り着けなくなる「RAGの沼」にハマることがある。多くの企業が生成AIを武器にしようとしているが、その真価を引き出すには、正しい導入と運用が欠かせない。

RAGとは何か

RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、「検索」「拡張」「生成」の頭文字を取った技術であり、生成AIに独自情報を与えることで回答の精度を上げる手法である。インターネット上の情報だけでなく、社内マニュアルや業務データなどを取り込むことで、より業務に即した回答が可能になる。ただし、期待する結果が得られない場合、その原因は提供リソースの質や構造にある可能性が高い。

ChatGPT以外の選択肢

現在、生成AIとして多くの大規模言語モデル(LLM)が存在する。OpenAIのChatGPTをはじめ、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLLaMA、Mistral、Cohere、さらにAlibabaやBaiduといった中国系ベンダーもある。それぞれに強みがあり、RAGに適したモデルも存在する。たとえばCohereのCommand R+やMistralのMixtralなどが代表的だ。目的に応じてLLMを選び、最適な環境を整えることが重要である。

社内AIを成功させるには

セキュリティ上の理由から、社内情報をインターネットに出せない企業も少なくない。その場合、オンプレミス環境(社内ローカル)に生成AIを構築する選択肢がある。たとえばTinyLLaMAやPhi-2のような軽量モデルから、Nous HermesやMixtralなどの対話・RAG対応モデルまで選択肢は豊富だ。これらを活用すれば、外部にデータを出さずともAIの恩恵を享受できる。必要なのは、自社の目的と環境に適した判断力である。

まとめ

生成AIはあくまで「道具」にすぎない。導入しただけで目的が自動的に達成されるわけではない。課題を定義し、適切な情報を整備し、それを使いこなす力が必要だ。RAGがうまくいかないと感じたら、その原因はリソースや設計のミスマッチにあるかもしれない。

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開発の遅延「技術的にはできます」の罠

素人仕様と開発遅延

なぜ、システム開発の進捗が悪いのか?
それは、ずばり素人が考えた仕様を開発者に伝えてしまうからである。
すべての原因ではないが、もしシステムのユーザー側の現場担当者や営業担当者がシステム仕様を決めている場合は、ほとんどの場合で満足のいくスピード感はだせていない。

潜む技術的負債

システム仕様さえ伝えていれば、きちんと動くものを作ってくれるので、あとはスピードを上げるだけ。と考えているようであれば、技術的負債が溜まっていることに気付けていない。非エンジニアが決して理解できない技術的負債の怖さは、開発スピードが遅いということだけではない。開発者側から見てシステムが複雑になっていて、メンテナンス性も低い状態になっている。

「できます」の罠

非エンジニアには技術的負債は見えないし説明もわからないことと思う。しかし、技術力でカバーしてくれているから、きちんと動いているのだと思っているなら、それは実は技術力ではない。
「技術的にはできます」このような言葉を聞いたことはないか?
システムエンジニアは「できない」と言えない。「できないことはない」ということが価値なので、素人が考えたシステム仕様でも、言われた通りに作ってしまう。

持続可能な開発へ

システムエンジニアから「技術的にはできます」を聞いたときは、いったん立ち止まるべきである。
エンジニアには、様々な影響範囲や未来のメンテナンス性への懸念などが見えている。これを必要以上のコストだと考えるのか、必要コストと考えるのかで、技術的負債は変わる。

まとめ

自分の理解の範囲でしか人間は発想しないので、システムのことを知らない非エンジニアは、システム仕様を考えるべきではないと言える。また逆に、システムにおいてはシステムエンジニアの方が発想の幅は広いが、業務に関する知識は乏しい。
システムをよく知り業務のこともわかるシステムエンジニアがシステム仕様を考えるべきだが、そんな万能な人は多くはない。だから、その間を取り持つ人間が重要なのである。

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なぜベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に向いているか

導入

Web開発は様々な分野が存在しますが、ベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に適していると言えます。本記事では、Web開発のいくつかのカテゴリについて検討し、ベトナムでのオフショア開発の適性について評価します。

カテゴリ1: 古典的なホームページ開発

古典的なホームページ開発について考えます。現在でも、完全なスクラッチでのホームページ開発が行われることもありますが、一般的にはWordPressなどのフレームワークが使用されることが多いです。このカテゴリについては、利点と欠点がありますが、ベトナムがオフショアに向いているかどうかは、まずは中立的な評価となります。

まず欠点から述べると、デザイン要素が大きいために海外での開発には向いていないと言えます。企業のウェブサイトや商品紹介ページ、ランディングページなどは、マーケティングの観点からデザイン要素が重要です。これらはウェブ開発やHTMLの問題ではなく、デザインの問題であり、プロジェクトの規模的に技術的な開発とデザインの分野が結合していることも多いです。このようなプロジェクトを海外にアウトソースすることは適切ではありません。ベトナムであろうと他の国であろうと、同様の理由が当てはまります。また、ベトナムの開発会社が日本語に堪能であっても、最も難しい分野を外国人に依頼していることを考えるべきです。

一方で、利点について考えましょう。デザインとウェブ開発の分業体制が進んでおり、古典的なホームページ開発の事例は少なくなってきています。従って、ある程度の分業体制が整っている場合は、一部をベトナムにアウトソースすることは合理的です。具体的には、デザイン部分を日本国内で行い、コーディングのみをベトナムで行う方法が考えられます。また、WordPressの記事やショッピングのCMSにおける商品加工など、既にデザインがテンプレート化されている場合もあります。Webは様々な使い方ができるため、適切な開発方法を選ぶためには、日本国内でキャリアのある人材を選択することが重要です。しかし、開発のシステム化を進める企業にとっては、一部の工程をアウトソースすることは有益です。

カテゴリ2: アプリケーションのウェブインターフェース

次に、アプリケーションのウェブインターフェースについて考えます。システムの本質的な価値はデータベースにありますが、検索や編集、書き込みなどにウェブ技術が使用されることは一般的です。また、これはスマートフォンアプリの開発にも大きく関連しています。特にビジネス用途のスマートフォンアプリは、実際にはサーバーやデータベースへのウェブインターフェースに過ぎないことが多いです。

このような開発においては、ベトナムが向いています。デザイン要素や言葉の使い方についてあまり心配する必要がなく、英語で開発しても大きな影響はありません。正確な判断基準を明確に整理できることが、現実的には最も簡単です。過去には、ウェブをシステムのインターフェースとして使用する方法には多くのノウハウが必要でした。例えば、JavaScriptを使ってカレンダーをポップアップさせたり、メールの文字化けに対処するための独自のルールが存在しました。しかし、Bootstrapなどのライブラリ化により、これらの問題は解決されました。そのため、ベトナムのエンジニアの若さや素早さを活かして、新しい技術を学びながら開発を進めることが可能です。

ただし、このような開発には継続性がないという問題もあります。長期間にわたって使用されるシステムではありますが、このような仕事には継続性が求められません。したがって、最適な解決策が存在しない場合でも、状況に合わせて適切な方法を見つける必要があります。

結論

ベトナムは比較的ライトウェイトなWeb開発に向いていると言えます。古典的なホームページ開発においてはデザイン要素が重要であり、海外にアウトソースすることは適切ではありません。しかしその開発工程において分業化や標準化がすでになされている場合は、オフショア開発を検討することは有益でしょう。また、ビジネス用途のアプリケーションのウェブインターフェースにおいては、ベトナムのエンジニアが若さと素早さを活かして開発を進めることができます。
これらの開発においては、WordPressやBootstrapなどのツールやフレームワークを活用することで効率的な開発が可能です。企業のシステム開発においては、オフショア開発の一部を活用することで生産性を向上させることができるでしょう。

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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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