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13/02/2025

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オフショア開発の新潮流：チャイナリスクを避け、分散とリソース確保へ

近年、オフショア開発の目的は「コスト削減」から「リソース確保」へとシフトしています。特にチャイナリスクの高まりを受け、多くの企業が開発拠点の分散を進めています。  最新の「オフショア開発白書2024」によると、オフショア先としてベトナムが42%のシェアを獲得し、依然として最も人気のある国であることが明らかになりました。一方、中国は26%と2位を維持していますが、規制強化や単価上昇により新規発注の割合は減少傾向にあります。  本記事では、「オフショア開発白書2024」のデータを基に、チャイナリスクの現状、オフショア先分散の重要性、オフショア開発の最新トレンドについて解説します。  チャイナリスクの現状 「オフショア開発白書2024」によると、中国をオフショア先として活用する企業の割合は26%と依然として高いものの、近年さまざまなリスクが浮上しています。ここでは、企業が直面する具体的なチャイナリスクを整理します。  カントリーリスクの高まり 中国政府による規制強化や日中関係の悪化は、オフショア開発に大きな影響を与えています。特に以下の点がリスクとして指摘されています。  データセキュリティ規制の強化 近年、中国ではデータ管理に関する法律が厳格化され、国外とのデータのやり取りが制限されるケースが増えています。  ジオポリティクスの影響 米中対立の影響により、中国に拠点を置く企業が輸出規制や制裁の対象となるリスクが高まっています。  規制によるビジネス環境の不透明さ 突然の法律改正や政策変更が事業運営に影響を及ぼすことが懸念されています。 エンジニア単価の上昇 中国のプログラマーの平均人月単価は44.4万円と、ベトナムの39.4万円と比較して約12%高い水準となっています。さらに、シニアエンジニアやプロジェクトマネージャーの単価も高騰しており、特に高度技術分野（AI、ブロックチェーンなど）では、日本国内とほぼ同等、またはそれ以上のコストが発生するケースもあります。  中国には多くの優秀なエンジニアが存在し、先端技術（AI、クラウド、ブロックチェーン）の分野では依然として強みを持っています。しかし、これまで中国に開発を集中させていた企業は、カントリーリスクやコスト増により、開発の分散を進める必要性を感じています。「オフショア開発白書2024」によると、オフショア先の分散を検討している企業の割合は前年より増加しており、ベトナムやインド、フィリピンへのシフトが進んでいます。  最新のオフショア開発委託先ランキング 前章でも述べたように、中国のデータセキュリティ規制の強化や米中対立の影響、中国のエンジニア単価の上昇等の理由により、中国から他の国へ開発拠点を移行する企業が増加しています。  「オフショア開発白書2024」のランキングによると、2024年のオフショア開発委託先は以下のようになっています。  引用元：オフショア開発白書 2024年版 なぜベトナムがオフショア委託先として最適なのか ① コストパフォーマンスが高い ベトナムのプログラマーの平均人月単価は39.4万円と、中国より約12%安価です。シニアエンジニアやプロジェクトマネージャーの単価も、他のオフショア国と比べて競争力があります。 ② IT人材が豊富 ベトナムは国家としてIT人材の育成に力を入れており、エンジニアの供給が安定しています。日本語対応エンジニアの育成も進んでおり、日本市場向けの開発に強みを持っています。  ③ 日本との親和性が高い ベトナムは親日国であり、日本市場をターゲットにするIT企業が多いです。ブリッジSEの充実により、日本企業とのコミュニケーションもスムーズです。  ④ 開発分野の多様化 近年、ベトナムのオフショア開発は、従来のWebシステム開発やスマホアプリ開発に加え、AI・ブロックチェーン・クラウドなどの先端技術開発にも対応する企業が増えています。  ベトナム以外のオフショア開発候補として、インド、フィリピン、東欧諸国も注目されています。それおぞれの特徴は以下の通りです。  インド：  AI・ブロックチェーンなどの先端技術に強い。エンジニアのスキルレベルが高いが、プロジェクト管理が難しいことも。  フィリピン： 英語対応が可能で、BPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）やグローバル案件に適している。  東欧諸国： 高品質な開発が可能。欧米市場向けの案件が多いが、日本市場向けの経験が少ない。  オフショア開発の委託先を分散する重要性 近年、オフショア開発の戦略として「開発拠点の分散」が注目されています。ここでは、分散化が求められる理由と、具体的な分散戦略のポイントについて解説します。  1カ国依存のリスク オフショア開発の拠点を1カ国に集中させることは、ビジネスの継続性に大きなリスクをもたらします。  ①カントリーリスク 中国の規制強化、ミャンマーの政情不安、突然の法改正や貿易規制により、開発継続が困難になる可能性があります。  ②為替リスク 円安や現地通貨の変動によって、開発コストが大きく変動するリスクがあります。例えば、円安の影響で、中国の開発単価が前年比約10%上昇しました。  ③人材確保のリスク 特定の国でエンジニアの需給バランスが崩れると、採用競争が激化し、コスト増加につながります。  分散戦略のメリット ①事業継続性（BCP）の確保 特定の国で問題が発生しても、別の拠点で開発を継続できます。 例：ミャンマーの政情不安を受け、開発をベトナム・フィリピンへ分散する企業が増加。  ②コスト最適化 国ごとの単価差を活用し、コストパフォーマンスを最適化できます。 例：ベトナムでの基本開発 + インドでの高度技術開発 + フィリピンでのBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）などの組み合わせ。  ③技術・スキルの最適配置 国ごとの得意分野を活かし、開発効率を向上できます。 例：AI・ブロックチェーン開発はインド、モバイルアプリ開発はベトナム、サポート業務はフィリピンなど。  オフショア開発の分散化は、カントリーリスクやコスト上昇リスクを軽減し、安定した開発体制を構築するために不可欠な戦略です。多くの企業が中国依存を避け、ベトナムを中心に複数の国へ開発拠点を分散させる動きを加速させています。  特にベトナムは、コスト・技術・リソースのバランスが取れており、分散戦略の中心に適した国です。  オフショア開発の最新トレンド：コスト削減からリソース確保へ オフショア開発は従来「コスト削減」を最大の目的として活用されてきました。しかし、2023年から「開発リソースの確保」が主要な目的へと変化しています。  ここでは、その変化の背景と、今後のオフショア開発の方向性について解説します。  […]

08/01/2025

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2025年のテクノロジーとセキュリティ予測：Forresterの洞察

〜進化を続ける技術が示す新たな方向性〜 昨年、多くの企業が新しい技術に挑戦し、重要な学びを得ました。その経験を踏まえ、2025年はこれまでの教訓を実行に移す年となりそうです。この記事では、専門的な分析で知られるForresterが発表した『Predictions 2025: Technology & Security』（英語）に基づき、テクノロジーとセキュリティ分野で注目すべきトレンドを考察します。 【予測1】AIOpsの採用が3倍に増加する可能性 ITシステムがますます複雑化する中、2026年までにAIOps（AIによる運用自動化ツール）の採用率が3倍に増加するとForresterは予測しています。2025年には技術的負債が深刻化する技術リーダーが50%以上に達し、2026年には75%に上昇する見通しです。 AIOpsは、システム運用データを解析してインシデント対応を自動化し、ビジネス成果を向上させるツールとして注目されています。この技術は、膨大なデータをリアルタイムで分析し、潜在的な問題を早期に検出する能力を持っています。そのため、運用コストの削減や障害発生時の迅速な対応を可能にします。 一方で、AIOpsを導入するには、組織全体の運用プロセスやデータ管理の見直しが求められます。また、AIの提案を効果的に活用するためには、運用チームの教育とトレーニングが重要です。 AIOpsは単なる運用ツールにとどまらず、業務プロセス全体の最適化を目指すものであり、企業がこの技術を活用することで、より効率的な運用モデルを構築する可能性が広がります。 【予測2】AIの投資回収（ROI）を急ぎすぎる危険性 Forresterの調査によれば、米国の生成AI導入企業の49%が「1〜3年以内」、44%が「3〜5年以内」に投資回収（ROI）を期待しているとしています。しかし、短期間でROIを達成しようとする動きが、AIプロジェクトの早期縮小や戦略上の誤りを招くリスクがあると指摘されています。 生成AIや機械学習プロジェクトの効果が見えるまでには、データ収集やモデル改善に一定の時間を要します。短期的な成果を優先するあまり、プロジェクトを中断してしまうと、長期的な競争力向上の機会を失う可能性があります。そのため、企業はまず自社のデータ資産を最大限に活用し、差別化されたユースケースを明確にすることが重要です。 さらに、小規模な成功事例を積み重ねることで、次のプロジェクトへの資金と経験を蓄積するアプローチが有効です。こうした段階的な投資拡大の戦略により、長期的な価値創出につながる基盤を築けるでしょう。 【予測3】TuringBotsで開発プロセスを加速 生成AIを活用したソフトウェア開発ツール「TuringBots」の導入により、チームの30%がソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）の効率を向上させると予測されています。特にChatGPTやGoogle Geminiのような大規模言語モデル、およびトークン処理能力が大幅に向上した基盤モデルが、この進展を後押ししています。 TuringBotsは、コード生成やテスト自動化にとどまらず、製品要件の文書化やフィードバック分析といった分野にも応用が可能です。これにより、開発チームの負担を軽減し、製品の市場投入までの時間を短縮する効果が期待されています。 この技術は、反復作業をAIに任せることで、開発者が創造的なタスクに集中できる環境を提供します。ただし、生成AIの提案を正確に評価し、必要に応じて修正するスキルをチームが持つことが不可欠です。さらに、ツール導入だけではなく、チームの運用文化やプロセス全体の見直しも求められます。 TuringBotsの活用は、効率化だけでなく、競争優位性を高める手段として重要な位置を占めるでしょう。 【予測4】EU AI法に基づく生成AIプロバイダーへの罰則の可能性 EU AI法が2025年に発効し、生成AIプロバイダーが初めて罰金を科される可能性が指摘されています。この法律は、AIモデルのトレーニングデータの透明性や、モデル評価の結果公開を求めており、コンプライアンスが欠如した企業は罰則の対象となります。 生成AIを活用する企業にとって、信頼性の高いプロバイダーを選定することが一層重要となるでしょう。また、自社での利用プロセスやリスク管理体制を強化することで、規制への対応とAI技術の倫理的導入を両立させる姿勢が求められます。 【予測5】プライベートクラウドの成長とVMware以外の選択肢 プライベートクラウドへの関心が再び高まりを見せており、NutanixやOpenStackといったVMware以外の選択肢が注目されています。特にデータ主権やセキュリティ、規制対応を重視する企業がこの傾向を推進しています。 オンプレミス（社内設置型）とパブリッククラウドを組み合わせたハイブリッドクラウド戦略が多くの企業で採用されており、プライベートクラウドはその重要な構成要素として位置づけられています。このアプローチは、セキュリティリスクを軽減し、規制要件に対応しつつ、運用コストを最適化する手段となり得ます。 VMware以外の選択肢へのシフトが進む背景には、同社の価格変更やバンドル戦略への不満が挙げられます。これにより、柔軟性やコスト効率の高いソリューションがますます注目されています。 以上、Forresterの予測を基に、2025年のテクノロジーとセキュリティの注目すべきトレンドを考察しました。 これらの予測は、単なる未来の展望にとどまらず、企業の戦略に活用できる実践的な指針です。それぞれのトレンドを柔軟に取り入れ、ビジネスの成長を促進する一助としてください。 無料eBookのダウンロード 保存版 オフショア開発入門ガイド2023 オフショア開発を始める前の気になる疑問を解決！オフショア開発を検討中の方に向けて、オフショア開発の基本的な知識から注意点までを解説します。 今すぐダウンロード（無料） 無料eBookのダウンロード チェックリストでわかる 失敗しないオフショア開発会社の選び方 オフショア開発会社選びの準備から開発開始まで、多様な角度からチェックポイントを網羅。チェックリストを活用して効率的な選定や基準作りに役立ちます。 今すぐダウンロード（無料）