AI時代だから「内製化」できる？ ― それでも外部の開発パートナーが必要な理由
最近、「生成AIによってシステム開発の内製化が進む」「これからは外部の開発会社に頼らず、自社でシステムを作る時代になる」といった話を目にする機会が増えました。
ChatGPTやClaudeをはじめとする生成AI、AIコーディングツールの進化によって、以前であればエンジニアでなければ難しかった開発作業のハードルが下がっていることは事実です。簡単な業務ツールであれば、担当者自身がAIと会話しながら作れるケースも増えています。
では、本当に企業のシステム開発は、これからすべて内製化できるのでしょうか。
私たちは、そこまで単純ではないと考えています。むしろAI時代だからこそ、「どこを自社で持ち、どこを専門家へ任せるのか」を見極めることが、これまで以上に重要になります。
「作れる」と「内製化できる」は違う
AIを使えば、画面を作ったり、データを登録したり、簡単なAPIを呼び出したりするところまでは、驚くほど短時間で進められるようになりました。
しかし、あるシステムを一度作れることと、そのシステムを会社として継続的に内製できることは別の話です。
内製化するのであれば、少なくとも、
- 誰が要件を整理するのか
- 誰が設計の妥当性を判断するのか
- 誰がコードをレビューするのか
- 誰がセキュリティを確認するのか
- 誰が本番環境を運用するのか
- 障害が発生したとき誰が対応するのか
- 担当者が退職したとき誰が引き継ぐのか
といったことまで考える必要があります。
「AIを使えばコードを書ける人が増える」ということと、「企業として開発・運用能力を持てる」ということの間には、まだ大きな距離があります。
内製化には、開発以外の仕事がたくさんある
システム開発というと、どうしてもプログラムを書く工程が目立ちます。しかし、実際のプロジェクトでは、コードを書くことだけが仕事ではありません。
業務を整理する。必要な機能を決める。既存システムとの関係を確認する。データ構造を設計する。認証や権限を設計する。セキュリティリスクを確認する。テストする。本番環境を構築する。監視する。バックアップする。障害時に復旧する。リリース後の変更に対応する。
企業で利用するシステムになるほど、こうした「画面には見えない仕事」の割合が大きくなります。AIがコード生成を高速化しても、これらの仕事がなくなるわけではありません。
むしろ実装速度が上がることで、「作ったものが本当に適切なのか」を判断する力の重要性は高まっています。
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内製化を考える際に、もう一つ見落とされがちなのが、人の問題です。
例えば営業部門の業務改善ツールを内製するために、営業企画の担当者がAIを使ってアプリを作ったとします。最初は非常に良い取り組みだと思います。現場の業務を最もよく知っている人が、自分たちで改善できるからです。
しかし、その担当者が、
- システムの保守を続け、
- ライブラリを更新し、
- セキュリティ情報を確認し、
- 障害時には原因を調査し、
- 新しい要望にも対応する、
というところまで担当するのでしょうか。
本来の仕事が営業企画なのであれば、システムの維持管理に時間を使い続けることが、本当に会社にとって最適なのかは考える必要があります。
内製化によって外注費が減ったように見えても、社員の時間という別のコストが増えていることがあります。
「担当者しか分からないシステム」が生まれることもある
AIによる開発で特に注意したいのが、属人化です。
ある担当者がAIとやり取りしながら短期間でシステムを作ったものの、
- 「なぜこの設計になっているのか分からない」
- 「どこを変更すると何に影響するのか分からない」
- 「作った本人以外は怖くて触れない」
という状態になる可能性があります。いわゆるシャドーITに近い状態です。
ExcelやAccessで長年使われてきた社内ツールでも、同じ問題は何度も起きてきました。AIによってアプリを作りやすくなったことで、この問題が今後はWebシステムでも起こる可能性があります。
作るハードルが下がったからこそ、設計や管理のルールを持たずにシステムが増えていくリスクもあります。
では、内製化はやめた方がいいのか
そういうことではありません。私たちは、AIを活用した内製化そのものには大きな可能性があると考えています。
例えば、
- 部署内だけで利用する小さな業務ツール
- データ集計や変換の自動化
- 一時的に利用する検証用アプリ
- PoCやプロトタイプ
- 現場自身が頻繁に変更したいツール
こうした領域は、以前よりはるかに内製しやすくなっています。
外部の開発会社へ依頼すると、打ち合わせ、見積もり、契約、開発という手順が必要になります。それよりも自分たちで作った方が早いのであれば、無理に外注する必要はありません。
問題は、「内製か外注か」を二者択一で考えることです。
現実的なのは「全部内製」ではなく、役割分担
私たちが現実的だと考えているのは、内製と外部パートナーを組み合わせる方法です。
業務を最もよく知っているお客様自身が、「こんなものが欲しい」「ここを改善したい」というアイデアをAIで素早く形にする。必要であれば、簡単なプロトタイプまで作ってみる。
そのうえで、
- 「この設計のまま本番利用して問題ないか」
- 「セキュリティ上の問題はないか」
- 「将来の拡張に耐えられるか」
- 「既存システムとどう連携するべきか」
といった部分を専門家と一緒に確認する。そして、本番環境や重要な機能についてはプロのエンジニアが担当する。
このような役割分担です。すべてを外注する必要もなければ、すべてを自社で抱える必要もありません。
AIによって、開発会社の役割も変わる
AIによって、開発会社の仕事も変わっていくと思います。
以前のように、「お客様から仕様書を受け取り、その通りにプログラムを書く」だけでは、価値を出しにくくなっていくでしょう。
お客様自身がAIを使ってアイデアを形にできるのであれば、開発会社に求められるのは、その先です。
- 何を作るべきか。何を作らなくてよいか。
- どこまで内製できるか。どこから専門家が入るべきか。
- この設計で本当に大丈夫か。
- 本番運用するために何が足りないか。
こうした判断を一緒に行うことが、これからの開発会社の役割になると私たちは考えています。
「内製化するか」ではなく、「どこまで内製するか」
AI時代において、企業が自分たちでシステムを作る機会は確実に増えていくでしょう。ただし、それは「開発会社が不要になる」ということではありません。
重要なのは、「内製化するか、外注するか」ではなく、「どこまで自社で持つのか」「どこから専門家の力を借りるのか」を決めることです。
業務を知っているのは、お客様です。システム開発や運用のリスクを知っているのは、私たちのような開発会社です。双方の強みを組み合わせた方が、無理にどちらかへ寄せるより、速く、安全にシステムを育てられるケースは多いと思います。
レザボア・コンサルティングでは、すべての開発を私たちへ任せていただくことだけを前提にはしていません。AIを使って社内で作ったプロトタイプのレビューや、本番化に向けた設計、セキュリティ・インフラの整備、内製チームと協力した開発など、お客様の体制に合わせた支援も可能です。
「これは自社で作るべきか、外部へ任せるべきか」。その整理からでも、お気軽にご相談ください。