「やっと完成したのにもう古い」、終わらない“開発待ち”をAIで断つ新アプローチ
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「やっと完成したのに、もう現場に合わない」。業務システムの開発で、そんな徒労感を味わったことはないだろうか。ノーコードツールの普及によって開発の負担は軽減されたものの、要件整理や設計、完成後の修正には依然として人手と時間がかかる。こうした開発のあり方を変えようとしているのが、AIを開発プロセスの中心に据えた「AIネイティブ」というアプローチだ。AIとの対話によって業務システムを生成するだけでなく、テストや修正、運用開始後の改善までAIが支援する。従来の「作って終わり」のシステム開発は、どのように変わるのだろうか。
「開発待ち」が終わらない…AI導入後も残った壁
「申請項目を1つ増やしたい」「現場の手順に合わせて画面を変えたい」。利用者には小さな改善でも、情報システム部門に依頼し、要件を整理して、開発・テストを経て反映するとなれば、すぐに実現するとは限らない。その間も現場の仕事は変わり、完成したシステムと実際の業務のずれが広がる。すると追加改修が発生し、新たな要望がまた「開発待ち」の列に加わっていく。
根本にあるのは、業務を最も理解している現場が、開発担当者に要望を伝え、設計・開発してもらうという構造だ。ノーコード／ローコードツールでプログラミングの負担は減った。しかし、必要な画面やデータベース、業務ロジックを設計・構築する作業は、依然として人が中心となって行っている。開発ツールが進化しても、開発プロセスそのものが大きく変わったわけではない。
では、生成AIの登場によって、この課題は解決されるのだろうか。生成AIによるコード生成などで開発作業の効率化は進んでいる。しかし、コードを生成できることと、業務に必要なシステムを完成させ、継続的に利用できることは別問題だ。要件の整理や設計、動作検証、不具合の修正、さらには運用開始後の改善まで、人が対応しなければならない工程は少なくない。
重要なのは、単にシステムを速く作ることではなく、業務の変化に合わせて継続的に改善できる仕組みを実現することだ。そのためには、AIを開発作業の一部に利用するだけでなく、要件整理や設計からシステム生成、テスト、運用・改善まで、開発プロセス全体に組み込む必要がある。では、AIと人の役割をどのように変えれば、従来の「開発待ち」から脱却できるのだろうか。
根本にあるのは、業務を最も理解している現場が、開発担当者に要望を伝え、設計・開発してもらうという構造だ。ノーコード／ローコードツールでプログラミングの負担は減った。しかし、必要な画面やデータベース、業務ロジックを設計・構築する作業は、依然として人が中心となって行っている。開発ツールが進化しても、開発プロセスそのものが大きく変わったわけではない。
では、生成AIの登場によって、この課題は解決されるのだろうか。生成AIによるコード生成などで開発作業の効率化は進んでいる。しかし、コードを生成できることと、業務に必要なシステムを完成させ、継続的に利用できることは別問題だ。要件の整理や設計、動作検証、不具合の修正、さらには運用開始後の改善まで、人が対応しなければならない工程は少なくない。
重要なのは、単にシステムを速く作ることではなく、業務の変化に合わせて継続的に改善できる仕組みを実現することだ。そのためには、AIを開発作業の一部に利用するだけでなく、要件整理や設計からシステム生成、テスト、運用・改善まで、開発プロセス全体に組み込む必要がある。では、AIと人の役割をどのように変えれば、従来の「開発待ち」から脱却できるのだろうか。
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・AIとの対話で「最短3分」、それでも人が設計を固めるべき理由
・作って終わりにしない、テストも脆弱性チェックもAIが担う改善サイクル
・「誰でもアプリ開発」で野良システムを増やさないための管理策
・既存のERPやSaaSを捨てずにAIとつなぐ「3つの連携手段」
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