AIで内製化しやすくなった今も、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やAIコーディングツールが進化して、以前なら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たのは事実です。簡単な業務ツールなら、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、企業のシステム開発は、これから本当に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。AI時代だからこそ、どこを自社で持ち、どこを専門家に任せるのかを見極めることが、これまで以上に大事になってきています。
「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。
ただ、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。内製化するなら、少なくとも次のようなことまで考えておく必要があります。
- 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
AIを使えばコードを書ける人は増えるでしょう。それでも、そこから企業として開発・運用の能力を持てるようになるまでには、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。
業務を整理し、必要な機能を決め、既存システムとの関係を確認する。データ構造や認証・権限を設計し、セキュリティリスクを確認して、テストする。本番環境を構築したあとも、監視やバックアップ、障害時の復旧、リリース後の変更への対応が続きます。
企業で使うシステムほど、こうした画面に見えない仕事の割合が大きくなります。AIがコード生成を速くしても、これらの仕事がなくなるわけではありません。実装が速くなった分、作ったものが本当に適切なのかを判断する力は、以前にも増して求められるようになっています。
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内製化を考えるときに、もう一つ見落とされがちなのが人の問題です。
たとえば、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。取り組みの始まりとしては、とても良いことだと思います。現場の業務を一番よく知っている人が、自分たちで改善できるからです。
では、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、障害が起きれば原因を調べ、新しい要望にも応える。そこまで担当するのでしょうか。
本来の仕事が営業企画なら、システムの維持管理に時間を使い続けることが会社にとって最適なのかは、考えておく必要があります。内製化で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による開発で特に気をつけたいのが、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、あとになって次のような状態になる可能性があります。
- 「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」
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でアプリを作りやすくなったことで、今後はWebシステムでも同じことが起こるかもしれません。作るハードルが下がった分、設計や管理のルールがないままシステムが増えていくおそれもあります。
では、内製化はやめたほうがいいのか
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。たとえば次のような領域は、以前よりはるかに内製しやすくなりました。
- 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
外部の開発会社に依頼すると、打ち合わせ、見積もり、契約、開発という手順を踏むことになります。自分たちで作ったほうが早いなら、無理に外注する必要はありません。
困るのは、内製か外注かを二者択一で考えてしまうことです。
内製と外部パートナーで役割を分ける
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。
業務を一番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。必要なら、簡単なプロトタイプまで作ってみる。
そのうえで、次のような点を専門家と一緒に確認します。
- 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
本番環境や重要な機能は、プロのエンジニアが担当します。
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
開発会社の仕事も、AIによって変わっていくと思います。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、以前のように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なら、開発会社に求められるのはその先です。何を作るべきで、何は作らなくてよいのか。どこまで内製でき、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。本番運用するには何が足りないか。
こうした判断をお客様と一緒に行うことが、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。
「どこまで内製するか」を決める
AI時代には、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、それで開発会社が不要になるわけではありません。
決めるべきなのは、内製か外注かではなく、どこまでを自社で持ち、どこから専門家の力を借りるかです。
業務を知っているのはお客様で、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。無理にどちらかに寄せるより、双方の強みを組み合わせたほうが、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・コンサルティングは、すべての開発を私たちに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、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ての開発など、お客様の体制に合わせたご支援もできます。
「これは自社で作るべきか、外部に任せるべきか」。その整理からでも、お気軽にご相談ください。