August 18, 2023

DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説

DXの浸透に伴い、企業は新しいテクノロジーを活用して競争力を高める必要があります。DXに必要な技術は多岐にわたりますが、その中でも特に重要な技術と業種別の活用事例などを紹介します。

DX推進において重要な技術

以下に紹介する技術は、DXを推進するために不可欠であり、企業がこれらの技術を適切に組み合わせて活用することで、業務効率化、革新的サービスの提供、市場競争力の維持・強化などが可能となります。

1. 人工知能(AI)と機械学習

DXに必要な各種技術の中でも、AIは主要なカギを握っています。AIは人間の知能を模倣し、情報処理能力を超越する技術であり、多岐にわたる業務に活用されています。以下に、AIがDX推進に果たす役割ついて見ていきましょう。

【AIが果たす役割と活用例】

(1) 予測・分析

 AIは膨大なデータを学習し、特徴を抽出して予測や分析を行う能力を持っています。新たなデータを読み込むことで、予測精度を向上させます。

小売業では売上予測や在庫最適化にAIを活用されたり、市場トレンドの予測や顧客の購買行動の分析に活用もされます。

(2) 最適化

 AIは異なる目的や制約を考慮して最適な選択肢を導き出し、意思決定を支援します。

製造業では生産ラインの最適化や資材調達の最適化にAIを活用し、効率とコスト削減を実現しています。また、さまざまな業界で、棚割最適化や運転計画の最適化、プロモーション戦略の最適化などに応用されています。

(3) 画像解析

 AIは画像解析技術と組み合わせて、画像の分類や検出を行います。ディープラーニングによる学習により、物体の特徴や特性をより正確に把握できます。顔認識や異常検知などで活用されます。

自動車業界では自動運転車のセンサーデータを解析して周囲の状況を把握し、安全な運転を支援します。医療業界ではX線画像の解析にAIを導入し、病変の早期発見を支援します。製造業では製品の欠陥検出や安全監視に活用されています。

(4) 音声解析

AIは音声解析にも応用され、話し声を文字に変換する能力を持っています。コールセンターでは音声解析により顧客の声から感情や要望を把握し、カスタマーサポートの向上に貢献しています。

また、言語翻訳アプリケーションもAI技術を利用しています。医療業界では、診療記録の自動化や診断支援に活用されています。スマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーの技術により、人間とのコミュニケーションを支援します。

(5) 文章解析

AIは文章を解析し、情報の把握や分類、ラベリングを行います。文書の要約や業界固有の名詞認識など、文章処理を効率化します。

金融業界では不正検出にAIを活用し、怪しい取引を自動的に検出して防ぎます。また、法律業界では契約書の分析や法律文書の要約にAIを導入して効率化を図っています。

(6) ロボティクス

AIと連携することで、ロボット工学が進化します。センサーデータの収集とAIの処理を組み合わせ、汎用物体把持や秤量などの作業を効率的に行います。

自動車業界では自動運転技術などに活用され、製造業では産業ロボットの制御にも活用されています。農業業界ではドローンにAIを搭載して作物の成長状況をモニタリングし、効果的な農作業計画を立てる例があります。また、物流センターでは自動倉庫ロボットがAIによって荷物の取り扱いを最適化しています。

2. 生成AI(Generative AI)

AI技術の中でも注目を集めているのが生成AI(Generative AI)です。この技術は、コンピュータが既存のデータセットから学習し、新たなコンテンツやデザインを生成する能力を持つものです。

文章、画像、音楽などの創造的な要素をAIが生成し、新しいアイデアやコンセプトの発展を支援するため、クリエイティブな領域に大きな可能性をもたらしています。企業は生成AIを活用して革新的なプロジェクトを推進することが可能です。

【生成AIが果たす役割と活用例】

生成AIは、幅広い領域で活用することが可能です。以下にいくつかの具体例を紹介します。

(1) 文章生成

生成AIは文章の生成にも活用されます。記事、物語、詩などの自動生成が行われ、ブログやニュースサイトなどでコンテンツの生成に使用されています。特定のトピックに関する文章を自動的に生成することで、コンテンツ制作の効率を向上させることができます。

対話型AIチャットサービス「ChatGPT」は、生成AIの実用的な応用例として挙げられます。ChatGPTは、ユーザーと自然な対話を行いながら文章を生成する能力を持ち、カスタマーサポートからクリエイティブな執筆まで幅広い領域で活用されています。

(2) 画像生成と修復

生成AIは、写真の修復や画像の生成に使用されます。古い写真の劣化を修復したり、写真から新しい視覚的な要素を生成する際に活用されます。また、デザイナーやクリエイターは生成AIを使用して新しいデザインやアートワークを生成し、クリエイティビティを刺激します。

 画像生成AIサービス「Stable Diffusion」などの画像生成AIサービスは、生成AIを用いて画像を生成する例です。この手法は、リアルな画像を生成する際に、ディープラーニングの手法を活用し、高品質な画像を生成することが可能となりました。この技術は、デザインや映像制作などの分野で大きな影響を与えています。

(3) 音楽生成

音楽の作曲にも生成AIが用いられます。既存の楽曲のパターンを学習し、新しいメロディーやハーモニーを生成することが可能です。これにより、新しい楽曲の制作やバリエーションの生成が容易になります。

(4) 映像生成

動画の生成や編集にも生成AIが活用されます。既存の映像から新しいシーンやエフェクトを生成したり、映画の予告編や広告の制作に使用されます。また、アニメーション制作などでも活用されています。

【企業における生成AIの応用範囲】

企業における生成AIの応用範囲は多岐にわたります。企業にとって生成AIは、効率を向上させたり、新たな価値を創造したりするなど、ビジネスプロセスの革新に寄与する重要なツールとなるでしょう。以下に、その具体的な応用例を紹介します。

(1) 製品デザインとイノベーション

企業は生成AIを使用して、新しい製品のデザインを生成できる可能性があります。特定の要求事項やデザイン指針を入力することで、AIが複数のデザインバリエーションを生成します。これにより、製品デザイン制作の効率性向上や革新的デザインを実現するなど、新たな製品の開発や競争力の向上が可能となります。

(2) 広告・マーケティング

企業は生成AIを使用して、広告やマーケティングコンテンツを生成することが可能です。商品の特徴や効果をもとにAIが広告文やキャッチコピーを作成し、ターゲットユーザーに合った魅力的なメッセージを制作します。

(3) コンテンツ生成

企業は生成AIを活用して、Webコンテンツや記事を自動生成することが可能です。特定のトピックやキーワードに基づいてAIが文章を生成し、コンテンツ制作の効率化とスケーリングを実現します。

(4) 顧客対応とサポート

企業は生成AIを活用して、使用して顧客対応を向上させること可能です。対話型AIチャットサービス(例:ChatGPTなど)を導入することで、顧客の質問や問題に迅速に対応するとともに、24時間体制でのサポートを提供することが可能になります。

(5) 製造プロセスの最適化

製造業では、生成AIを使用して製造プロセスを最適化すること可能です。材料や設計条件などを入力し、AIが最適なプロセスやパラメータを提案することで、製品の品質向上やコスト削減が実現可能です。

(6) 音楽・映像制作

エンターテインメント業界では、生成AIが音楽や映像の制作に活用されています。AIが既存の楽曲や映像を分析し、新たな要素やバリエーションを生成することで、クリエイターの創造性をサポートします。

(7) データ可視化

企業は生成AIを使用して、大量のデータを視覚的に表現すること可能です。AIがデータを解析し、インフォグラフィックやダッシュボードを生成することで、効果的にデータを可視化できます。

3. クラウド・コンピューティング

クラウドコンピューティングは、インターネットを介してオンデマンドでコンピュータリソースやサービスを提供する技術であり、企業が効率的にDXを実現するための基盤を提供します。クラウドを活用することで、スケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラの効率を向上させることができます。クラウド上でアプリケーションを展開することで、迅速な開発と運用が可能となります。

【クラウドコンピューティングのサービスモデル】

  • SaaS(Software as a Service)
  • SaaSは、ソフトウェアをオンデマンドで提供するモデルです。企業は必要なアプリケーションを自社のデバイスから利用できるため、専用のソフトウェアを購入したりインストールしたりする必要がありません。例えば、オフィススイートやCRMソフトウェアなどがSaaSとして提供され、企業はこれらのアプリケーションを利用することで、業務効率の向上やコラボレーションの強化を図ることができます。

  • PaaS(Platform as a Service)
  • PaaSは、開発プラットフォームを提供するモデルであり、開発者はアプリケーションを構築・実行するための環境を利用できます。データベース、開発ツール、実行環境などがPaaSとして提供され、開発者はこれらのツールを使用してアプリケーションの開発・テスト・デプロイを行うことができます。PaaSを利用することで、アプリケーション開発のスピードを向上させ、効率的なデプロイが可能となります。

  • IaaS(Infrastructure as a Service)
  • IaaSは、インフラストラクチャを提供するモデルであり、サーバー、ストレージ、ネットワークなどの基盤リソースをクラウド上で利用できます。企業は必要なリソースを必要なだけ使用することができ、インフラストラクチャの運用・管理を簡素化することができます。これにより、新たなプロジェクトの開始やリソースの拡張が迅速に行えます。

    【クラウドコンピューティングを活用するメリット】

    企業はクラウドコンピューティングを活用することにより、以下のようなメリットを得ることができます。

    (1)スケーラビリティ

    クラウドコンピューティングは、需要に応じてリソースを拡張・縮小できるため、企業は必要なときに必要なだけリソースを利用できます。

    (2)柔軟性

    クラウド上でアプリケーションを実行するため、場所やデバイスに依存せずにアクセスできます。

    (3)コスト効率

    クラウドコンピューティングは、従量課金制を採用していることが多く、無駄なリソースの消費を抑えてコストを削減できます。

    (4)アップデートとメンテナンス

    SaaSでは、プロバイダー側でアプリケーションのアップデートやメンテナンスを行うため、常に最新バージョンを利用できます。

    【企業によるクラウドサービスの活用事例】

    これらのクラウドサービスモデルを組み合わせて、企業はDX推進に必要なソフトウェアやプラットフォーム、インフラストラクチャを効率的に利用し、ビジネスプロセスを改善できます。例えば、以下のような事例が考えられます。

    (1) アプリケーションの迅速な展開と拡張

    SaaSを活用することで、企業は必要なアプリケーションを素早く展開し、必要に応じて拡張することができます。例えば、顧客管理システムや会計ソフトウェアをSaaSとして導入することで、新規事業展開や急な需要増加にも柔軟に対応できます。

    (2) データ解析と予測

    PaaSを利用してデータベースや解析ツールを構築することで、ビッグデータの解析や予測モデルの構築が可能となります。企業は顧客の傾向や市場動向を把握し、戦略的な意思決定を行うことができます。

    (3) 新たなサービスの提供

    クラウド上でアプリケーションを開発し、SaaSとして提供することで、顧客に新たな価値を提供することができます。例えば、健康管理アプリやIoTデバイスと連携したサービスを提供する企業が増えています。

    (4) 柔軟なインフラストラクチャの運用

    IaaSを活用することで、企業は必要なハードウェアリソースをクラウド上で利用し、自社内でのインフラストラクチャ運用やメンテナンスの手間を軽減できます。特に、プロジェクトの進捗に合わせてリソースを調整できるのが利点です。

    (5) 環境のスケールアウトとインスタンス管理

    クラウド上の仮想マシンやコンテナを利用することで、アプリケーションの負荷に応じてスケールアウトやインスタンスの管理を行うことができます。これにより、ユーザー数やトラフィックの急増にも柔軟に対応できます。

    上記のように、企業のDX推進において、クラウドコンピューティングは重要な基盤となります。企業はSaaS、PaaS、IaaSなどのサービスモデルを組み合わせて、自身のニーズに合わせたクラウド戦略を構築し、ビジネスプロセスの効率化、新たなサービスの提供、アプリケーションの迅速な開発・展開などを実現し、競争力を高めて持続的なイノベーションを推進していくことが求められています。

    4. ビッグデータとアナリティクス

    ビッグデータ技術は、大量のデータから価値を抽出する手段を提供します。アナリティクスを通じて、データを解析し、トレンドやパターンを発見することができ、戦略的な意思決定を支援します。ビッグデータの活用は、顧客の行動理解や市場の洞察を高めます。

    【ビッグデータとは】

  • ビッグデータ(Big Data)
  • ビッグデータとは、通常のデータベース管理システムやデータ処理ツールでは取り扱いきれないほど巨大なデータセットを指します。ここには整理された情報だけでなく、テキスト、画像、音声、動画などの非整理データも含まれます。ビッグデータは「3V」(ボリューム、バラエティ、速度)として特徴づけられ、大量のデータ、多様なデータ形式、迅速な変動が挙げられます。

  • アナリティクス(Analytics)
  • アナリティクスとは、データを分析して傾向やパターンを把握し、価値ある情報や洞察を引き出すプロセスです。データを可視化し、統計的手法や機械学習、AIなどの技術を用いてデータを探索し、意味を導き出すことが含まれます。アナリティクスはビジネスインテリジェンス(BI)や予測分析、最適化などの用途に利用されます。

    【ビッグデータとアナリティクスの仕組み】

    ビッグデータの処理は従来のデータベース管理システムでは難しいため、分散処理フレームワーク(例:Hadoop、Spark)を使用して行われます。これらのフレームワークは複数のコンピュータノードを活用してデータを並列処理し、高速なデータ処理を実現します。

    アナリティクスでは、まずデータをクレンジングして不正確な情報や欠損データを除去します。その後、データを可視化ツールや統計分析、機械学習アルゴリズムなどを用いて分析します。予測分析や意思決定支援のために、過去のデータからパターンやトレンドを抽出し、将来の動向を予測する手法も利用されます。

    【ビジネスアナリティクス(BA)の手法・特徴・主なツール】

    以下のアナリティクス手法は、異なる側面からデータを分析し、問題の特定、将来の予測、意思決定の支援、プロセスの改善といった一連のビジネスの意思決定や改善に役立てることができます。

    (1) 記述的アナリティクス(Descriptive Analytics)

    • 目的:過去のデータから事象やパターンを理解し、状況を説明する。「何が起こったのか?」
    • 特徴:主に集計や可視化を用いてデータを分析し、要約統計やグラフなどを通じてデータの特性を可視化します。過去のトレンドやパフォーマンスを把握するために使用される。
    • ツール:Microsoft Power BI、Tableau、QlikViewなどのデータ可視化ツールが用いられる。

    (2) 診断的アナリティクス (Diagnostics Analytics)

    • 目的:過去のデータから特定の事象や現象の原因を分析し、問題の根本原因を理解する。
    • 特徴:データの分析を通じて、異常なパターンや変動を検出し、問題が発生した背後にある要因を特定する。これにより、過去の出来事を詳細に解剖し、問題解決への洞察を提供する。
    • ツール:Splunk、Microsoft Power BI、SAS Analytics、IBM Watson Analyticsなどのデータ分析ツールが使用される。

    (3) 予測的アナリティクス(Predictive Analytics)

    • 目的:過去のデータから未来の出来事や動向を予測する。「何が起こり得るか?」
    • 特徴:統計モデルや機械学習アルゴリズムを用いて、データのパターンやトレンドを分析し、将来の出来事を予測する。
    • ツール:Pythonのscikit-learn、R言語、IBM SPSS Modelerなどの予測分析ツールが利用される。

    (4) 規定的アナリティクス(Prescriptive Analytics)

    • 目的:データから最適な意思決定を支援し、行動に関するアドバイスを提供する。「どうすればいいのか?」
    • 特徴:最適化やシミュレーションなどの技術を用いて、さまざまなシナリオを評価し、最良の行動計画を提案する。
    • ツール:OptaPlanner、AnyLogic、Gurobiなどの最適化ツールが応用される。

    (5) プロセスマイニング(Process Mining)

    • 目的:ビジネスプロセスの実行と性能を分析し、効率化や改善の機会を特定する。
    • 特徴:イベントログからプロセスの実行状況を可視化。ボトルネックや過程の問題を洗い出す。
    • ツール:Celonis、Disco、ProMなどのプロセスマイニングツールが活用される。

    【企業におけるビッグデータとアナリティクスの活用事例】

    ビッグデータとアナリティクスの組み合わせは、企業にとって競争力を向上させるための重要なツールであり、DX推進において欠かせない要素です。データを正しく収集し、適切に分析・活用することで、新たなビジネスチャンスの発見や戦略の最適化が可能になります。

    (1) 製造業

    • 製造工程のデータを分析し、製品のアセンブリラインにおけるエラー率を特定し、効率を向上させる。
    • 製品の設計データと生産能力データを組み合わせて分析し、最適な製品ライン配置と生産計画を提案。
    • 生産設備のメンテナンスデータと故障履歴を結びつけて、メンテナンススケジュールの最適化を行う。

    (2) 金融業

    • 顧客の信用スコアと収入情報を組み合わせて、融資限度額や金利を個別に設定。
    • 顧客のローン返済履歴を分析して、リスクスコアや信用スコアを評価するためのデータを収集。
    • 取引データを解析して、特定の取引が不正行為である可能性を検出し、セキュリティ対策を強化。
    • 顧客の口座開設からローン申請までのプロセスを分析し、過程のボトルネックを特定。

    (3) 物流業

    • 輸送ルートの移動データを分析して、運送効率の向上や最適なルートの特定。
    • パッケージトラッキングデータを分析して、配送時間の正確性を向上させるアプローチを検討。
    • 配送遅延の履歴データを分析して、特定地域や天候による遅延の傾向を把握。

    (4) 小売業

    • 顧客の購買履歴を分析し、売れ筋商品や季節ごとの需要パターンを把握する。
    • 在庫量、購買データ、供給チェーン情報を統合して、最適な仕入れ量とタイミングを計画。
    • 在庫レベルと需要予測を組み合わせて、在庫の最適化と販売スケジュールを決定。
    • 購買履歴と顧客の属性データを結びつけて、最適なターゲティングを行うプロモーション戦略を提案。

    (5) 旅行・ホテル業

    • 客室予約データを分析して、ピーク時の予約状況や滞在期間の傾向を把握。
    • 訪問者数と天候データを結びつけて、観光地のピーク時やオフシーズンを分析。
    • オンラインレビューと宿泊データを連携して、顧客満足度と宿泊体験の関連を解析。
    • 旅行パッケージの予約履歴と市場トレンドを組み合わせて、需要の高い商品を特定。

    (6) ゲーム・エンターテインメント業

    • 映画のプロモーションキャンペーンのデータとソーシャルメディアの反応を分析し、興行収入の予測を行う。
    • 音楽ストリーミングデータとユーザー評価を組み合わせて、人気楽曲の特徴を分析。
    • ゲームプレイの行動データとプレイヤーのフィードバックを結びつけて、新機能やアップデートの効果を予測する。

    以上のように、企業はこれらのアナリティクスの方法とツールを組み合わせて、データを有効活用するデータドリブンの戦略を展開することで、データ駆動型イノベーションを創出し、顧客価値の向上、事業成長につなげることが可能になります。

    5. IoT

    IoTは、企業のDX化による、競争力強化、効率化、イノベーションの推進において不可欠な存在となっています。IoTの普及により、ビジネスはよりデータ駆動型の戦略を展開し、迅速かつ的確な意思決定を行えるようになります。

    【IoTとは】

    IoT(Internet of Things)とは、従来はインターネットに接続されていなかったさまざまなセンサー機器や駆動装置、電子機器、住宅、建物、家電製品、自動車などの多様な物体やデバイスがネットを通じてインターネットを通じて相互に接続され、データの収集、共有、制御が可能となる革新的なテクノロジーです。

    これにより、日常的な物体や設備が「スマートデバイス」として振る舞い、デジタルネットワークを介してリアルタイムで情報を交換する能力を持つようになります。

    企業はセンサーやアクチュエーターを用いてデバイスをインターネットに接続し、物理世界の情報をデータとして収集し、分析、活用することが可能になります。これにより、業務プロセスの最適化、効率化、顧客体験の向上が実現します。

    【IoTの仕組み】

    IoTの仕組みは、様々な物体やデバイスがインターネットを介して相互に通信し、データをやり取りするプロセスです。これにより、日常の物体が「スマートデバイス」として振る舞い、リアルタイムで情報を共有する能力を獲得します。

    IoTは、以下のようなステップで成り立っています。

    (1) センサーとアクチュエーターの装備

    物体やデバイスには、温度、湿度、位置などの情報を収集するセンサーや、動作や制御を行うアクチュエーターが組み込まれています。

    (2) データの収集

    センサーが物体の状態や環境のデータを定期的に収集します。例えば、自動車のエンジンセンサーがエンジンの温度や回転数を監視します。

    (3) データの送信

    収集したデータは、インターネットを介してクラウドやデータセンターに送信されます。ここでデータは保存、処理、分析されます。

    (4) データの処理と分析

    クラウドやデータセンターでデータは処理され、特定のパターンや傾向が分析されます。機械学習やAI技術も活用され、データから有益な情報を引き出します。

    (5) 意思決定と制御

    分析結果に基づいて意思決定が行われます。例えば、工場の機械に異常が検出された場合、自動的にメンテナンスが予定されたり、遠隔から制御が行われたりします。

    (6) データの表示と通知

    分析結果や制御結果は、ユーザーにわかりやすい形で表示されたり、通知されたりします。スマートフォンアプリやダッシュボードを通じて、リアルタイムの情報が提供されます。

    このようなIoTの仕組みによって、物体がデータを生成し、それがリアルタイムで収集・処理され、有益な情報や意思決定が生み出されるプロセスが実現されます。

    【企業によるIoTの活用事例】

    企業によるIoTの応用範囲は広範であり、さまざまな業界で活用されています。以下にいくつかの活用例を紹介します。

    (1) 製造業

    • スマートファクトリー
      工場内の機械やセンサーがリアルタイムでデータを収集し、生産ラインの効率を最適化。生産スケジュールの自動調整や故障予測を実現。
    • 品質管理
      製品のセンサーデータを分析して製品の品質をモニタリング。異常なパラメータが検出された場合に自動的にアラートを発信し、品質の向上に寄与。
    • リモートモニタリング
      製造設備のセンサーデータをオンラインでモニタリング。遠隔からのデータ収集により、メンテナンススケジュールを最適化し停止時間を減少。

    (2) 小売業

    • スマートショッピング 顧客のスマートフォンから収集した位置情報と過去の購買履歴をもとに、顧客に対して個別のプロモーションやオファーを提供。
    • 無人コンビニ センサーとカメラを使用して、顧客が商品を取ると自動的に決済が行われる無人コンビニを実現。在庫の監視や商品補充も自動化。
    • 顧客行動分析 店内のセンサーデータとカメラ画像から、顧客の動線や滞在時間を分析し、陳列やディスプレイを最適化して店内効果を向上。

    (3) 医療業

    • ウェアラブルデバイス
      患者が身に着けるウェアラブルデバイスからバイタルデータを収集し、医師が遠隔で患者の健康状態をモニタリングし、早期の健康問題を検知。
    • スマート医療機器
      医療機器に組み込まれたセンサーが患者のデータを収集し、自動的に治療計画を調整。例えば、糖尿病患者向けのインシュリンポンプなど。
    • 手術支援システム
      手術室内のセンサーやカメラが手術の進行状況をモニタリングし、外科医にリアルタイムで情報を提供。手術の精度向上を支援。

    (4) 交通・物流業

    • スマート交通
      道路上のセンサーやカメラからのデータをもとに、交通渋滞の予測と回避ルートの提案。都市の交通状況を最適化。
    • ドローンデリバリー
      ドローンを使用して荷物の運搬や配達を行い、交通渋滞を避けて迅速な配送を実現。
    • フリート管理
      車両のGPSデータと運転データをモニタリングし、運転者の運転習慣を評価して燃料効率や安全性を向上。

    (5) 農業

    • スマート農業
      土壌センサーや気象観測デバイスを使用して、農作物の成長状態と気象情報を組み合わせて、適切な水やりや施肥を行う。
    • 農作業自動化
      農地に設置されたトラクターや収穫機のセンサーデータを活用し、農作業を自動化して効率的に行う。
    • 精密農業
      GPSやセンサーを使用して、畑の異常箇所や肥沃度の違いを検出し、必要な処置を行い収穫量を最大化。

    (6) エネルギー業

    • スマートメータリング
      家庭やビルに設置されたスマートメーターが電力使用データを収集し、消費者がエネルギーを効率的に使用するための情報を提供。
    • エネルギーモニタリング
      工場や施設のエネルギー消費データをリアルタイムで収集し、無駄なエネルギー使用を特定して削減策を提案。
    • 再生可能エネルギー最適化
      太陽光パネルや風力タービンのセンサーデータを活用し、発電効率を最大化して再生可能エネルギーの利用を推進。

    これらは、各業界におけるIoTの活用事例の一部です。企業はIoTを通じてデータの収集と分析を進化させ、効率の向上や新たなビジネスモデルの創出に取り組んでいます。

    6. ブロックチェーン

    ブロックチェーン技術は、デジタルトランスフォーメーションにおいて信頼性と透明性を確保するために活用されます。中央集権的な管理を排除し、分散型のデータベースで取引や情報の正確性を保証し、不正や改ざんを防止します。これにより、業界間の信頼を築き、効率的なプロセスと新たなビジネスモデルの構築が可能となります。

    【ブロックチェーンとは】

    ブロックチェーンとは、暗号技術を用いて取引履歴(ブロック)を1本の鎖(チェーン)のようにつなげ、正確な取引情報を永続的に保存する革新的な技術です。また、ブロックチェーンは分散型であり、参加者間で合意形成が行われるため、中央機関が不要であり、セキュリティレベルが非常に高い特徴があります。この仕組みにより、取引データが改ざんや破壊から守られ、信頼性の高い取引履歴を実現します。

    現在、暗号資産(仮想通貨)の取引のほか、契約書、金融やオンラインサービスでの安全な認証、商品トレーサビリティなど、さまざまな分野で活用されています。

    【ブロックチェーンの仕組み・特徴】

    ブロックチェーンは、分散型のデジタル台帳技術であり、データの安全性、信頼性、透明性を確保する革新的な仕組みです。その基本的な仕組みは以下の通りです。

    (1) 分散化とノード

    ブロックチェーンは中央機関を必要とせず、参加者のノードがデータベースを分散的に保持します。これにより、取引情報やデータが一箇所に依存せずに保存されるため、システムの信頼性が向上します。

    (2) ブロックの連鎖

    データはブロックと呼ばれる単位に分割され、それぞれのブロックは前のブロックの情報を含むハッシュ値でリンクされます。これにより、過去の取引履歴が改ざんされないように保護されます。

    (3) 暗号学的ハッシュ

    各ブロックは暗号学的ハッシュ関数によって生成されたハッシュ値で識別されます。ハッシュは前のブロックの情報に基づいて生成されるため、一つのブロックが変更されると、それ以降のすべてのブロックも無効化されるため改ざんが難しくなります。

    (4) コンセンサスアルゴリズム

    新しいブロックを追加する際、ノード間で合意を形成するためのコンセンサスアルゴリズムが利用されます。代表的なものにProof of Work(PoW)やProof of Stake(PoS)があり、合意形成を保証します。

    (5) スマートコントラクト

    ブロックチェーン上でプログラムが自動的に実行されるスマートコントラクトが利用されます。契約内容や条件をプログラム化し、自動的な取引の実行や契約履行が可能となります。

    【ブロックチェーンのメリット】

    ブロックチェーンは、ビジネスにおける信頼性、透明性、効率性を向上させる革新的なテクノロジーとして注目されています。

    • 信頼性の向上
      透明性とセキュリティが取引の信頼性を高め、信頼不足を解消。
    • 中間業者の排除
      取引の中間業者を排除し、効率的なプロセスと低コストを実現。
    • トレーサビリティ
      製品の原材料や流通過程を追跡し、品質管理や適切な供給チェーンを確保。
    • 新たなビジネスモデルの創出機会
      スマートコントラクトを用いた新しいビジネスモデルやサービスが創出される。
    • 横断的な協力関係の形成
      異なる組織間での協力が容易になり、業界全体のイノベーションが促進されます。

    【企業によるブロックチェーンの活用事例】

    ブロックチェーンは様々な領域で活用しています。以下にいくつかの事例を紹介します。

    (1) 製造業

    • サプライチェーン管理 原材料から最終製品までのサプライチェーン管理にブロックチェーンを活用。トレーサビリティと透明性を確保して品質管理や偽造の防止に貢献します。
    • 知的財産管理とライセンス管理 製品の知的財産情報やライセンスの管理にブロックチェーンを活用。製品のデザインや特許情報などの知的財産データをブロックチェーン上に格納し、改ざんを防ぎつつ、必要なライセンス情報を迅速に管理・共有できる環境を構築しています。
    • 保証書のデジタル化 製品の保証書や品質証明書をブロックチェーン上にデジタル化することで、顧客と製造業者間で情報共有が容易になり、信頼性を高めています。

    (2) 小売業

    • 商品の偽造防止と透明性向上
      ブロックチェーンを使用して、商品の偽造防止と透明性向上を実現。商品に対するブロックチェーンのタグを提供し、消費者はスマートフォンで商品情報を確認して本物商品を確実に購入できるようになります。また、商品の供給チェーンを追跡し、偽造品の流通を防止します。
    • 物流管理とトレーサビリティ
      ブロックチェーン技術を使用して、食品のトレーサビリティと物流管理を向上。商品の製造から販売までの供給チェーンをブロックチェーン上で透明に管理することで、食品の安全性と品質を確保し、必要な場合に迅速なリコール手続きを実施できます。
    • ロイヤルカスタマーへの報酬
      ブロックチェーンでプログラム化された報酬ポイントや仮想通貨を利用して、ロイヤルカスタマーに対するリワードを追跡。顧客のエンゲージメントとロイヤルティを向上させます。

    (3) 金融業

    • 国際送金の効率化
      ブロックチェーン技術を使って国際送金プロセスを透明化し、仲介銀行を排除。中間手数料や処理時間を削減し、送金のスピードとコスト効率を向上させます。
    • KYC(本人確認手続き)の改善
      ブロックチェーン技術を使って顧客のデジタルIDを確認するKYCプロセスを効率化し、コスト削減や顧客データの安全性を向上させます。
    • デジタル証券の発行
      ブロックチェーン技術を使って従来の株式や債券と同じ権利を持つデジタルトークンとしてデジタル証券を発行。証券取引所を介さずにデジタル環境でトレーディングが可能となり、株式の分割や譲渡を行えます。

    (4) 交通・物流業

    • 貨物追跡と流通管理
      ブロックチェーンを使用し、物流プロセスの可視化と追跡を実現。貨物の出荷から配送までの経過を透明に管理し、遅延や紛失を防ぎます。
    • ドキュメント管理と効率化
      運送契約書や関連文書をブロックチェーン上に保存し、データの改ざんを防ぎつつ、関係者間での共有とアクセスを迅速化します。
    • スマートコントラクトによる支払いと配送
      スマートコントラクトを使用し、配送プロセスと支払いを自動化。配達完了と合致した時点で支払いが行われる仕組みを構築し、効率的な取引を促進します。

    (5) 医療業

    • 患者データのセキュアな共有
      ブロックチェーンを使用し、薬剤の供給チェーンをトレーサビリティで管理。薬剤の原料から製造、流通までの過程を透明に記録し、偽薬の流入を防ぎます。
    • 薬物調剤のトレーサビリティ
      ブロックチェーンを使用し、薬品の製造から流通までのプロセスを記録。薬剤の品質と安全性、透明性を確保し、偽薬の流通を防ぎます。
    • 臨床試験データの信頼性確保
      臨床試験のデータをブロックチェーンで記録。データ改ざんを防ぎ、研究結果の信頼性を高め、新薬開発を加速させます。

    (6)ゲーム・エンターテインメント業

    • デジタルコレクティブルの販売
      エンターテイメント業界では、各種キャラクターをNFTとして発行し、ファンに直接デジタルコレクティブル(デジタルアイテム)を販売しています。
    • ライブイベントのアクセス許可
      エンターテイメント業界では、ライブコンサートやイベントのアクセス許可をNFTとして提供しています。NFTを持っているファンは、ライブ配信やバックステージへのアクセスなどの特典を得ることができます。
    • 仮想世界内のアイテム所有権
      ゲーム業界では、ブロックチェーンを使用して仮想世界内のアイテムやアバターの所有権をNFTとして確立する事例が増えています。プレイヤーはNFTを購入し、ゲーム内で独自のアイテムを所有・トレードしています。

    7. ノーコード開発/ローコード開発

    ノーコード開発(No-Code Development)とローコード開発(Low-Code Development)は、DX推進の鍵となる技術であり、ビジネスのイノベーションを促進する重要なツールです。ノーコード開発とローコード開発は、プログラミングの知識が限られているユーザーでもアプリケーションを構築できる技術ですが、そのアプローチには違いがあります。

    【ノーコード開発/ローコード開発とは】

  • ノーコード開発(No-Code Development)
  • ノーコード開発とは、プログラミングの知識がない人々によるアプリケーションやソフトウェアの構築を容易にする手法です。

    従来の複雑なコーディングが不要で、直感的なユーザーインターフェースやドラッグ&ドロップ機能を通じて、ビジュアルなアプローチで開発が可能です。既存のコンポーネントやテンプレートを選択し、必要な設定を行うことで、独自のアプリケーションを簡単に作成できます。

    ノーコード開発により、ビジネス部門や非技術的なスタッフも迅速にカスタマイズされたソリューションを構築し、効果的なデジタル変革を実現することできます。

  • ローコード開発(Low-Code Development)
  • ローコード開発は、プログラミングの知識が少なくてもアプリケーションを効率的に構築できる手法です。

    繁雑なコーディングを最小限に抑え、視覚的なユーザーインターフェースや事前に用意されたコンポーネントを使用して、アプリケーションを組み立てることができます。

    これにより、開発スピードが向上し、ビジネスニーズに合わせた柔軟なカスタマイズが容易に実現できます。また、エキスパートな開発者も高度なプロジェクトを迅速に展開できるため、効率性とコラボレーションが促進されます。

    ローコード開発は、ビジネスのデジタル化をスムーズに進め、革新的なソリューションを素早く提供するための重要なアプローチです。

    両者の違いは、ノーコードがプログラミング不要であるのに対し、ローコードは少量のコードを含むことと言えます。ノーコードは簡単で即時にアプリを作成したい場合に適しています。ローコードは柔軟性や拡張性を求める場合に適しています。どちらもビジネスプロセスのデジタル化と革新を支援する有力なツールとして、企業のDX戦略に欠かせません。

    【ノーコード開発/ローコード開発のメリット・デメリット】

    企業はクラノーコード開発とローコード開発は以下のようなメリットとデメリットがあります。

    メリット

    • 迅速なアプリ開発
      ノーコードではプログラミング不要でアプリを作成でき、ローコードでもプログラミング知識が少なくても開発が可能。業務ニーズにスピーディに対応できる。
    • ビジネスとITの連携強化
      ノーコード/ローコードのプラットフォームは、ビジネス部門とIT部門との協力を促進。業務の要件をITにスムーズに伝え、アプリの効果的な開発が可能。
    •  適応力の向上
      ノーコード/ローコードはアプリの変更が容易。市場変化に素早く適応し、ビジネスの競争力を高める。

    デメリット

    • 複雑アプリへの制約
      ノーコードでは複雑なアプリや特定の要件には限界があり、ローコードでも柔軟性に制約がある。したがって、要件によっては従来の開発手法が必要になる場合がある。
    • カスタマイズと柔軟性の限界
      ノーコード/ローコードは高度なカスタマイズは困難。特定の業務プロセスに適合させるには、専門的なプログラミングスキルが必要となる。
    • スケーラビリティの懸念
      大規模プロジェクトや複雑なシステムには限界があり、適切な専門スキルを持つ開発者が必要になる。

    【ノーコード開発/ローコード開発の主なプラットフォームやツール】

    これらのクラウドサービスモデルを組み合わせて、企業はDX推進に必要なソフトウェアやプラットフォーム、インフラストラクチャを効率的に利用し、ビジネスプロセスを改善できます。例えば、以下のような事例が考えられます。

    • Microsoft Power Apps
      マイクロソフトが提供するローコード開発プラットフォーム。ビジネスアプリケーションの構築やデータ連携を容易にする。DX推進やプロセス自動化に適している。
    • Salesforce Lightning Platform
      Salesforceのローコード開発プラットフォーム。CRMのカスタマイズやプロセス最適化に活用される。
    • Mendix
      シーメンスが提供するエンタープライズ向けローコード開発プラットフォーム。ビジネスアプリケーションの効率的な開発とプロセス自動化を支援する。
    • Appian
      Appianが提供するプロセス自動化とビジネスアプリケーション開発を統合するプラットフォーム。
    • Airtable
      スプレッドシート型データベースに特化したノーコードツール。プロジェクト管理や情報共有に利用。
    • Zoho Creator
      ビジネスに必要なソフトウェアの設計、開発、運用を支援するローコードアプリケーション開発プラットフォーム。
    • OutSystems
      設計から運用までをカバーするローコードプラットフォーム。開発した各種アプリのライフサイクル管理まで行うことができる。
    • AppSheet
      Goolgeが提供するプログラミング不要のノーコード開発ツール。スプレッドシートを基にしたアプリケーションの開発が行える。

    【ノーコード開発/ローコード開発の活用例】

    ノーコード/ローコード開発は、下記のように多岐にわたる目的でアプリ開発を行うことができます。

    (1) 業務効率向上

    • 申請プロセス自動化
      ローコード開発プラットフォームを活用して、社内の申請プロセスを自動化する。従来の手作業が減少させ業務効率の向上を図る。
    • 勤怠管理アプリ
      ノーコード開発プラットフォームを使用して、従業員の勤怠管理アプリを開発し、シームレスなタイムトラッキングと給与計算を行う。
    •  プロトタイプ開発
      デザイン部門がローコード開発ツールを使用して、プロトタイプを開発する。アイデアの検証と改善を容易にするとともに迅速化を図る。

    (2) データ分析と可視化

    • ダッシュボードの構築
      ノーコード開発プラットフォームを使用して、リアルタイムの金融データを可視化するダッシュボードを構築し、意思決定を迅速化する。
    • 顧客データ分析アプリ
      ローコード開発ツールを使用して、顧客データを分析・可視化するアプリを開発し、個別顧客に合わせたサービス提供する。

    (3) ビジネスプロセスの最適化

    • 在庫管理アプリ
      ノーコード開発プラットフォームを使用して、在庫管理アプリを構築し、在庫追跡と供給チェーンを最適化する。
    • フィールドサービスアプリ
      物流業界で、ローコード開発ツールを使用して、フィールドサービスの管理アプリを開発し、効率的なスケジュール管理とリアルタイムトラッキングを行う。

    (4) モバイルアプリケーション開発

    • 従業員向けモバイルアプリ
      ノーコード開発プラットフォームを使用して、従業員向けのコミュニケーションモバイルアプリを簡易に開発し、社内のチーム連携の円滑化を図る。
    • 顧客向けアプリケーション
      ホテル業界でローコードラットフォームを活用して、顧客向けのモバイルアプリを構築し、予約管理や特典の提供を行い顧客満足度の向上を図る。

    (5) カスタマーエクスペリエンスの向上

    • オンライン注文プラットフォーム
      小企業でノーコード開発ツールを使用して、オンライン注文プラットフォームを迅速に構築し、顧客の利便性向上を図る。
    • 顧客フィードバックアプリ
      飲食業でローコード開発ツールを使用して、顧客からのリアルタイムフィードバックを収集するアプリを開発し、改善活動に直接フィードバックを反映させる。

    (6) イノベーション促進

    • アイデア提案プラットフォーム
      ノーコード開発ツールを使用して、社内アイデア提案プラットフォームを構築し、社員参加のイノベーションを推進する。
    • フィールドサービスアプリ
      物流業界でローコード開発ツールを使用して、フィールドサービスの管理アプリを開発し、効率的なスケジュール管理とリアルタイムトラッキングを行う。

    これらの活用例は、企業がノーコード/ローコード開発を通じて短期間でアプリケーションを開発してDXを推進することで、効率向上、プロセス改善、データ活用、顧客満足度の向上などの様々な目的の達成を可能にすることを示しています。

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    August 7, 2024

    リッケイ、ベトナム IT Day2024に参加!日本におけるオフショア開発の積極展開で表彰

    リッケイは、8月6日(火)、ベトナムソフトウエア&ITサービス協会(VINASA)、日本情報サービス産業協会(JISA)、情報サービス産業協会(VJC)によって開催された【ベトナム IT Day 2024】に参加しました。  ベトナム IT Day 2024は、「ベトナム – 日本における持続可能なデジタル経済発展 を支える包括的なITパートナー」 というテーマのもと、両国のIT企業連携強化と、より新たなビジネスチャンス創出を目的として開催されました。  イベントは、ベトナム情報通信大臣グエン・マイン・フン氏のご臨席のもと、基調講演、パネルディスカッション、ビジネスマッチング、展示会など、多彩なプログラムを用意され、レガシー モダナイゼーション、デジタルトランスフォーメーション、AI、製造業とESG、人材育成など、幅広い テーマでのディスカッションが行われました。  イベントの中で、リッケイはベトナム情報通信省大臣 のNguyen Manh Hung 氏より、日本市場においてベトナムのITソリューションおよびリソースの積極的な展開に対して表彰状が贈られました。  リッケイ取締役副社長 Nguyen Quang Ky(写真右から2番目)が表彰状を受け取りました  また、リッケイのシステム開発事業部 部長であるNguyen Anh Hungは「AI、レガシーモダナイゼーションとDX」というテーマのパネルディスカッションに登壇し、リッケイのAIに関する開発実績を紹介しました。  リッケイシステム開発事業部 部長 Nguyen Anh Hung(写真左から2番目)のスピーチの様子  さらに、ご来場者からは、「深刻な開発人材不足」という課題や「AIによる自動化」「AWSによるインフラの構築」などのニーズが多く寄せられました。これらの課題やニーズに対して、当社の過去の成功事例と経験を基に当社の豊富な人材リソースやコスト効率の高いソリューションを提案させていただきました。  リッケイのブースの様子 今回の来場者の方からのご質問やご相談内容の一部をご紹介します。  クラウド開発の専門人材のリソース不足にお悩みをお持ちの企業のご担当者様からご相談やご質問を頂きました。    「貴社のクラウドシステム開発サービスの強みは?」 当社のクラウドシステム開発サービスは、ビジネスニーズに即した最適なクラウドソリューションを網羅的に提供いたします。迅速な対応力を活かし、導入から運用までトータルにサポートし、クライアントのクラウド活用を最大限に引き出します。 1. コンサルティング:ニーズ分析、アーキテクチャ設計、コスト最適化 2. クラウド移行:オンプレミスや異なるクラウド間の移行支援 3. インフラ構築:サーバー、ネットワーク、ストレージの設計・構築 4. アプリケーション開発:マイクロサービス、コンテナ化、サーバーレス対応 5. 運用サポート:モニタリング、セキュリティ管理、バックアップ対応    「貴社のAWSの対応力と開発実績を教えてください。」 当社は、AWSの「Select Consulting Partner」であり、68以上のAWS認定資格と47名以上のAWS認定エンジニアを有しおります。製造業、ロジスティクス、運輸業、オートモーティブ、小売業、メディア&エンターテイメント、金融業、ヘルスケアなど、幅広い業種においてAWSの導入を支援した実績がございます。 具体的には、日本の大手スーパーマーケットチェーンの複雑性が高く、コストと労力がかかるマルチクラウドアーキテクチャをAWSに移行しクラウド運用の簡素化を実現しました。これにより、クライアントの年間保守費を100万円以上削減するのに貢献しました。  ビジネスマッチングの様子 リッケイは、引き続き日本のお客様にコストパフォーマンスに優れた高品質なベトナムオフショア開発を提供して参ります。 この度は、ご多忙の中、弊社ブースにお立ち寄りいただき誠にありがとうございました。 

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    AI技術の進展とデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進により、企業は優秀なAI開発人材の確保が急務となっています。しかし、日本では少子高齢化による労働力不足や教育・研修体制の遅れ、人材獲得競争の激化などの課題から、国内でAI開発人材の確保が難しい状況です。そこでAI開発人材の外部調達が注目されています。本記事では、AI開発人材が求められる背景や社内育成と外部調達の比較、外部調達先としてのベトナムオフショアの魅力などについてご紹介します。  AI開発人材が求められる背景 AI技術の急速な進歩 AI技術は近年急速に進歩しており、特に機械学習やディープラーニングなどの分野で大きな成果が上がっています。これにより、AI技術を活用した新しいサービスや製品の開発が進んでいます。例えば、画像認識、自然言語処理、生成AIなどが多くの分野で実用化されています。企業が競争力を維持するためには、AI開発人材の確保が急務と言えます。  デジタルトランスフォーメーション(DX)の推進 多くの企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を進める中で、AI技術の導入が不可欠と考えています。AIを活用することで業務の効率化や新たなビジネスモデルの構築、顧客体験の創出が可能となります。  労働力不足 日本では少子高齢化に伴う労働力不足が深刻な問題となっています。AI技術を活用することで、労働力不足を補い、生産性を向上させることが期待されています。特に、単純作業の自動化やデータ分析の効率化などが挙げられます。  日本でAI開発人材の確保が難しい理由 教育・研修体制の遅れ AI技術は急速に進化しており、最新の知識やスキルを継続的に学び続けることが求められます。しかし、日本の教育機関や企業の体制はこのスピードに追いついていないのが現状です。AI技術を習得するためには、統計学や数学、プログラミングスキルなど高度な専門知識が必要であり、これを学ぶためには多大な時間と労力がかかります。  人材獲得競争の激化 AI技術は多くの産業で需要が高まっており、特に大企業や先進的なスタートアップが優秀な人材を争奪しています。このため、中小企業や新興企業が優秀なAI開発者を確保するのが難しくなっています。  海外への人材流出 優秀なAI開発者は、より高い報酬や研究環境を求めて海外に流出する傾向があります。特にアメリカや中国など、AI研究が盛んな国々が魅力的なオファーを提供しているため、日本国内に優秀な人材を留めるのが難しくなっています。 AI開発人材は社内育成すべき?それとも外部調達すべき? 社内育成のメリット 企業文化と業務理解の向上 社内で育成された人材は、企業の文化や業務プロセスに精通しているため、外部から採用する人材よりもスムーズにプロジェクトに適応できます。これにより、AI開発プロジェクトが企業の具体的なニーズや目標に沿った形で進行しやすくなります。 迅速な対応と柔軟性 社内のAIチームは、急な変更や新しい要件に対して迅速に対応できます。外部のパートナーに依存することなく、即座に対応策を講じることが可能です。社内チームは直接的なコミュニケーションが可能であり、フィードバックループが迅速に回るため、プロジェクトの進行がスムーズです。  知識とスキルの蓄積 社内で育成された人材は、プロジェクトを通じて得た知識やスキルを組織内に蓄積することができます。これにより、継続的なプロジェクトや新たな取り組みにおいてもその知識を活用することができます。  社内育成のデメリット 高コスト 社内育成には、設備投資、教育プログラムの設計・実施費用、継続的なスキルアップのための追加コストがかかります。これらのコストは一時的なものではなく、継続的な投資が必要です。これらの費用は特に中小企業にとっては大きな負担となる可能性があります。  最新の技術や知識をカバーできない 社内の教育プログラムだけでは、最新の技術動向や高度な専門知識を完全にカバーすることが難しい場合があります。特にAI分野は急速に進化しているため、外部の専門家や最新の研究成果にアクセスすることが求められることがあります。社内育成だけでは、これらの知識をタイムリーに取り入れることが難しくなる可能性があります。 引き抜きリスク 社内で育成した人材が他社に転職してしまうリスクがあります。せっかく時間とリソースをかけて育成した人材が流出すると、投資が無駄になり、再度新たな人材を育成する必要が生じます。特にAI開発人材は市場での需要が高いため、他社からの引き抜きリスクが常に存在します。  外部調達のメリット コスト効率 外部調達は、社内でAIチームを構築する場合に比べてコスト効率が高いです。特に、インフラやソフトウェアツールの初期投資が不要であり、外部パートナーが既に必要な技術とプラットフォームを持っているため、運用コストを削減できます。  専門知識と技術へのアクセス 外部調達により、AI開発の専門知識を持つグローバルな人材プールにアクセスできます。これにより、最新の技術やトレンドを活用することができ、内部チームでは得られない高度なスキルを持つ専門家と協力できます。  即戦力の確保 外部からAI開発人材を調達することで、即戦力となる専門家を迅速に確保できます。これにより、プロジェクトの立ち上げや進行がスムーズに行え、時間を節約できます。特に、急ぎのプロジェクトや高度な専門知識が必要な場合には大きな利点となります。 柔軟なリソース管理 外部調達により、プロジェクトのニーズに応じて人材を柔軟に増減することができます。これにより、リソースの無駄を減らし、コスト効率を高めることができます。特に、短期的なプロジェクトや特定のスキルセットが必要な場合には、外部調達が効果的です。  外部調達のデメリット データセキュリティの懸念 外部パートナーにデータを提供する際には、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念が生じます。適切なセキュリティ対策が講じられていない場合、データ漏洩のリスクが高まります。  コミュニケーションの課題 言語や文化の違いにより、細かなニュアンスが伝わりにくいことがあります。コミュニケーションの質がプロジェクトの成功に直結するといっても過言ではないため、特にオフショア開発を利用する際は、事前にブリッジSEなどの日本語能力に問題がないか確認する必要があるでしょう。    コントロールの喪失 外部パートナーに依存することで、プロジェクトの進行や品質に対するコントロールが難しくなることがあります。特に、外部パートナーが企業のビジネスプロセスや文化を十分に理解していない場合、期待通りの成果が得られないことがあります。  AI開発人材の外部調達ならベトナムオフショア! 近年、ベトナムはオフショア開発先として最も注目されています。ベトナムオフショアはコストメリットだけでなく、ベトナムTopの理系大学であるハノイ工科大学がベトナム初の生成AIに特化したプログラムを開講するなど、優秀なAI開発人材の調達先として関心を集めています。ここでは、一般的なベトナムオフショアのメリットを紹介します。  コスト削減 ベトナムのAIエンジニアの人月単価は日本と比べて大幅に低く、ベトナムオフショアを利用することで、国内企業に依頼するよりも大幅にコストを削減することができます。国内企業に依頼すると、1人月150万円以上かかる場合がありますが、ベトナムのAIエンジニアだと半額程度に削減することができる場合もあります。  豊富な若手人材 ベトナムは若くて優秀なIT人材が豊富であり、政府もICT分野の人材育成に力を入れています。毎年57,000人ものIT技術者が育成されており、AIやデータサイエンスに関心を持つ若手が多いです。 地理的・文化的な親和性 ベトナムは親日国として知られており、時差も2時間と少なく、地理的に日本が一緒にビジネスをしやすい国の一つと言われています。また、勤勉な国民性という共通点もあり、文化的にも非常に協働しやすいです。  […]

    September 15, 2023

    DX人材の確保でオフショア開発が注目される理由とは

    デジタルトランスフォーメーション(DX)の重要性が、日本国内だけでなく世界中で急速に高まっています。特に欧米を含むグローバル市場では、競争に勝つためにはデジタル化による生産性向上や新商品開発が不可欠です。ところが、日本のDX化は遅れているとの指摘もあります。本記事は、日本におけるDX化の遅れやDX人材育成の重要性と課題を探りつつ、DX人材に求められる技術的/非技術的スキル、人材育成における外部リソースの活用ポイント、DX推進におけるIT人材不足の有力な解決手段としてのオフショア開発の利点などについて解説します。 世界のデジタル競争力ランキング1位はデンマーク、日本は過去最低の34位 スイスに拠点を置く国際経営開発研究所(IMD)が2022年の「デジタル競争力ランキング」を発表しました。このランクキングは、IMDが策定・公表しているデジタル競争力に関する国際指標で、国によるデジタル技術の開発・活用を通じ、政策、ビジネスモデルおよび社会全般の変革への影響を分析し、国のデジタル競争力を測定するものです。 デジタル競争力ランキングの1位はデンマークで前年の3位から躍進、次いで2位は前年首位のスイスでした。トップ10には、同じアジアから香港と台湾がランクインしており、香港は前縁から2つ順位を上げ5位、台湾は7位に上がりました。またトップ30では中国が17位、韓国が27位にランクインしています。日本は過去最低の34位に沈んでおり、アジア内での競争力低下が明らかになっています。 日本のDX化が進まない要因はIT人材不足 デジタル競争力ランキングはDX推進の現状を示すもので、日本の低ランク化にはIT人材不足が影響しています。特に、最新技術を備えたDX人材の不足が深刻化しています。 日本においてもDX化の重要性が各所で叫ばれていながら、なぜ、日本のデジタル競争力ランキングは上がらないのでしょうか。その要因の一つは、日本国内のIT人材不足だといわれています。それも、最新の技術スキルを持つDX人材が不足しており、この課題の解決が急務となっています。 高度なデジタル化を実現するには、専門知識と経験を持つ人材が必要であり、日本企業はその獲得を真剣に考える必要があります。今後の競争力向上のためにも、人材育成や多様な採用策が求められています。 DX推進において重要な技術とは DXの進化に伴い、DX技術は多岐にわたります。企業はそれらの新しいテクノロジーを活用して競争力を高めなければなりません。ここでは、DX技術の中でも特に重要な技術を紹介します。なお、これらの技術については、下記の記事で詳しく解説していますのでそちらもご覧ください。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 1. 人工知能(AI)と機械学習 AIと機械学習は、DX推進におけるキーテクノロジーです。これらの技術は、売上予測や生産最適化など、多岐にわたる役割を果たしています。 また、画像解析を通じた自動運転や医療支援、音声解析によるカスタマーサポート向上、不正検出や法律分析、文章解析による業務効率化など、その応用は広範です。 ロボティクス分野でも活躍し、自動運転から農業支援まで多岐にわたる活用が期待されています。異業種での採用も増加し、DXの進化に欠かせない要素となっています。 2. 生成AI(Generative AI) 生成AI(Generative AI)は、いま最も注目を浴びている技術です。生成AIは、データのパターンを学習し、新しいコンテンツを作り出す技術です。2022年11月にOpenAIが「ChatGPT-3.5」を公開すると、その性能が大きな話題となり、2ヶ月で1億ユーザーに達しました。生成AIは、テクノロジーの進歩やデータ量の増加などの要因が組み合わさって急速に進化しており、その応用範囲も広がっています。 生成AIは、ChatGPTのような対話型AIチャットの他にも、画像生成、音楽・映像制作、製品デザイン、広告、コンテンツ生成、顧客対応、製造最適化、データ可視化などに活用され、新製品開発やマーケティング戦略の向上、プロセス効率化、品質向上などに寄与します。こうして生成AIは、企業のビジネスプロセスにさまざまな革新をもたらし、社会的変化をもたらす可能性が高まっています。 生成AIの進化は、労働市場にも影響を及ぼす可能性があります。ゴールドマン・サックスの調査(英語)によると、生成AIは10年間で世界のGDPを7%引き上げる可能性がある一方、将来的には現在の仕事の業務の4分の1がAIによって自動化でき、その影響を受けて 世界で3 億人のフルタイム雇用に相当する人々が自動化の対象にさらされる可能性があると示唆しています。同様に、日本でも約70%の労働人口がAIの影響を受けると予測されています。 3. クラウド・コンピューティング クラウドコンピューティングは、インターネットを介してオンデマンドでコンピュータリソースやサービスを提供する技術であり、企業が効率的にDXを実現するための基盤を提供します。クラウドを活用することで、スケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラの効率を向上させることができます。クラウド上でアプリケーションを展開することで、迅速な開発と運用が可能となります。 クラウドコンピューティングは、DXの基盤を提供し、企業に多様なメリットをもたらす技術です。企業は、クラウドを活用することでスケーラビリティや柔軟性を実現し、ITインフラを効率化し、アプリケーションの迅速な開発と運用を行うことができます。また、SaaS、PaaS、IaaSを組み合わせて戦略的に利用することで、ビジネスプロセスを改善させることができます。新たなサービスの提供、データ解析、柔軟なインフラ運用など、競争力の強化と持続的なイノベーション推進のために、適切なクラウド戦略の構築が求められています。 4. ビッグデータとアナリティクス ビッグデータ技術とアナリティクスは、企業のDX推進において欠かせないツールとなっています。ビッグデータは大量のデータから価値を抽出し、アナリティクスはデータを解析し、トレンドやパターンを見つけ、戦略的な意思決定を支援します。 ビッグデータは通常のデータベースでは処理できない巨大なデータセットを指し、非整理データも含まれます。ビッグデータは「3V」(ボリューム、バラエティ、速度)の特徴を持ち、多量で多様な形式のデータが含まれます。 一方、アナリティクスはデータを分析し、傾向やパターンを理解し、ビジネスインテリジェンスや予測分析などに活用されます。データを可視化し、統計的手法や機械学習、AIを使用して価値ある情報を引き出すプロセスです。 製造、金融、物流、小売、旅行、エンターテインメント業界など、広範囲な業種かつビジネスの様々な分野で活用されています。データ駆動の戦略を通じて、データを活かしたイノベーションを促進し、競争力の向上と事業成長を実現することが期待されています。 5. IoT IoT(Internet of Things)は、競争力向上や効率化、革新を通じたDXの一環として、企業にとって欠かせない存在です。物体やデバイスがインターネットを通じて接続され、リアルタイムの情報を交換することができる革新的テクノロジーです IoTは、センサーとアクチュエーターを備えたデバイスがデータを収集し、送信し、処理・分析され、意思決定と制御が行われ、結果が表示されるプロセスで構成されます。センサーとデバイスが相互に通信するIoTは、データ駆動の戦略を展開し、即座の意思決定を可能にします。 すでに、製造、小売、医療、交通、農業、エネルギーなど多様な業界でIoTが活用され、データドリブンの進化と新たなビジネスモデルの創造に寄与しています。 6. ブロックチェーン ブロックチェーン技術は、信頼性と透明性の確保のためにDXに活用されます。ブロックチェーンの基本的な仕組みは、分散化、ブロック連鎖、暗号学的ハッシュ、コンセンサスアルゴリズム、スマートコントラクトの自動実行などから成り立っています。 ブロックチェーンは、暗号技術を用いて取引情報を1本の鎖状につなげ、分散型で透明な台帳を実現します。メリットとしては、信頼性向上、中間業者排除、トレーサビリティ、新ビジネスモデル創出などが挙げられます。 ビジネスにおける応用例としては、製造業でのサプライチェーン管理や知的財産管理、小売業での偽造防止や報酬ポイント、金融業での国際送金の効率化、医療業での患者データの共有、ゲーム業でのNFT利用などに活用されています。 7. ノーコード開発/ローコード開発 ノーコード開発とローコード開発は、DX推進の要となる技術であり、ビジネス革新を助ける重要なツールです。どちらもプログラミング知識が限られたユーザーでもアプリケーションを構築できる手法です。 ノーコード開発はプログラミングが不要で、直感的なインターフェースを通じてアプリを作成することができます。一方、ローコード開発は少量のコードを使い、効率的なアプリ構築が可能です。両者ともビジネスのデジタル化と革新を支援します。 主なローコード開発ツールとしては、Mendixはエンタープライズ向けローコード開発プラットフォームとして知られており、ビジネスプロセスの最適化や効率向上に適しています。この他、Microsoft Power AppsやSalesforce Lightningなどがあり、業務効率向上やデータ分析、モバイルアプリ開発、顧客エクスペリエンス向上、イノベーション促進など、さまざまな目的で活用され、企業のDX戦略には欠かせないツールとなっています。 【別記事】DX推進に必要な技術と活用事例を詳しく解説 […]

    March 27, 2023

    受託開発とは?メリット・デメリット、オフショア開発での受託プロジェクト例

    ビジネス環境の急速に変化やテクノロジーの進化によって、競合力の維持が課題となる中、様々な開発アプローチが模索されています。各種の開発手法における提柔軟性と効率性はどの方法が最適か、多くの企業にとって重要な戦略的オプションとなっています。 本記事では、受託開発に焦点を絞り、その要点やメリット・デメリット、受託開発の流れを解説するとととに、オフショア開発によって行われている受託開発プロジェクトについても紹介します。 自社開発と受託開発 自社開発と受託開発は、ソフトウェアやプロジェクトの開発方法論に関する2つの異なるアプローチです。企業はプロジェクトの性質や企業の戦略に応じて自社開発と受託開発を組み合わせて使用することで、効果的なソフトウェア開発に効果を発揮します。 自社開発とは 自社開発は、企業が自社の内部リソースを使用してソフトウェアプロジェクトを設計、開発、運用する方法です。企業はソフトウェア開発の全体のプロセスを管理し、プロジェクトに直接関与します。開発者は会社の従業員となります。 自社開発は、自社内に開発チームを組織し、自社製品やカスタムアプリケーションを開発し、自社のビジネスニーズに合わせて柔軟に対応する場合に行われます。 受託開発とは 受託開発とは、企業などの委託主(クライアント)が、自社のプロジェクトやソフトウェア開発に関する特定のタスクや作業を、外部の専門的な開発会社や個人(受託先、開発者、ベンダー)に委託する方法です。 クライアントは開発会社に対してプロジェクトの要件や仕様を提供し、開発会社はそれを実装し、クライアントに成果物を提供します。受託開発は、専門的なスキルやリソースにアクセスするため、自社開発では不足している場合や一時的なニーズに対処するために利用されます。 受託開発は、ソフトウェア開発、ウェブ開発、モバイルアプリ開発、データ分析、品質保証など、さまざまなIT関連プロジェクトに適用されます。 また、受託開発は、フルスクラッチ開発以外の依頼も可能です。受託開発は、新規のソフトウェアプロジェクトを完全に新たに開発するだけでなく、以下のような様々な形態のプロジェクトにも適用されます。 【受託開発のプロジェクト適用例】 (1)既存システムのカスタマイズ 既存のソフトウェアやシステムに特定の機能追加や変更を加えるために受託開発を依頼することがあります。これにより、既存システムを新しい要件に適応させることが可能です。 (2)既存プロジェクトのサポート 既存のプロジェクトやアプリケーションの保守、運用、トラブルシューティング、アップデート、セキュリティパッチの適用など、サポート関連の作業を受託開発に委託することがあります。 (3)アプリケーションの移行やマイグレーション 既存のアプリケーションやデータを新しいプラットフォームに移行するための受託開発プロジェクトも一般的です。これはデータベース移行、クラウド移行、ハードウェアの更新などを含みます。 (4)サードパーティ製品の統合 サードパーティのソフトウェア製品やAPIを既存のシステムに統合するためのカスタム開発が必要な場合、受託開発を利用します。 (5)テストと品質保証 ソフトウェアテストや品質保証作業を外部の専門家に委託することがあります。特に大規模なプロジェクトでは、独立したテストチームが品質管理を行います。 受託開発は、新規開発だけでなく、既存のソフトウェアやプロジェクトの拡張、改善、保守、統合などにも適用され、クライアントの特定のニーズに合わせてカスタマイズされることが一般的です。 受託開発のメリットとデメリット 受託開発の主要なメリットとデメリットは、主に以下の通りです。 受託開発のメリット ・専門知識の活用 開発会社は技術的な専門知識と経験を持っており、クライアントはその専門知識を活用できます。これにより、高品質で効率的なソフトウェア開発が可能です。 ・コスト削減 開発会社は設備やリソースを共有できるため、クライアントは自社での開発に比べてコストを削減できます。また、受託開発会社は人件費などのリソースに関する管理も行います。 ・コアビジネスに専念できる クライアントはソフトウェア開発に関するすべての責任を開発会社に委託できるため、自社のコアビジネスに専念できます。 ・スケーラビリティ 開発会社はプロジェクトの規模や要件に応じてリソースをスケールアップまたはダウンでき、柔軟性があります。 ・リスク分散 開発会社はプロジェクトのリスクを共有し、問題が発生した場合にも対応できる体制を持っています。 ・フルスクラッチ開発の自由度 受託開発では、ソフトウェアをフルスクラッチで開発できるため、機能や仕様に関して自由度が高いです。クライアントの要求に合わせてカスタマイズされたソリューションが提供されます。 受託開発のデメリット ・コミュニケーションの課題 クライアントと開発会社の間で適切なコミュニケーションが確保されない場合、要件の誤解やプロジェクトの方向性のずれが発生する可能性があります。 ・品質管理の難しさ クライアントは開発の進行状況をリアルタイムで把握しづらいため、品質管理やテストの監視が難しい場合があります。 ・コントロールの喪失 開発会社がプロジェクトの制御を握っているため、クライアントは一部の意思決定権を委任しなければならない場合があります。 ・細部の把握の難しさ クライアントは開発の詳細なプロセスや技術的な側面について十分な知識を持っていない場合、プロジェクトに対するコントロールが難しくなる場合があります。 ・契約や法的な課題 契約や法的な問題が発生する可能性があるため、契約書の明確な取り決めが必要です。 受託開発の流れ システム開発における受託開発の一般的な開発フローは以下の通りです。 1. システム構築の検討・決定 システム構築の必要性を検討し、社内での検討と決定プロセスを実施します。どのようなシステムが必要か、現行システムの制約事項、パッケージソフトウェアやクラウドサービスの適用可能性などを評価します。 […]

    February 28, 2023

    オフショア開発における品質管理の課題と対策

    ITシステム開発には品質管理の悩みがつきものです。品質管理ができていないと品質の低下はもちろん、納期の遅延や予算超過の原因にもなります。日本国内の人材不足やコスト高からオフショア開発を検討している企業も多いと思いますが、国内外を問わず品質管理は課題です。 オフショア開発には優秀な人材を確保できたりコストを抑えたりできるというメリットがある一方、コミュニケーションロスに起因する問題が発生する可能性があります。今回はオフショア開発における品質管理の課題とその解決策、高い品質を維持する方法について解説します。 ITシステム開発における品質管理の4つの課題 国内外を問わず、ITシステム開発にはさまざまな課題があります。発注側と受注側のオフショア開発会社のそれぞれに課題はありますが、大きく分けると以下のような問題が品質トラブルを招くことが多いと思われます。 発注側が受注側のオフショア開発会社に具体的な仕様を提示していない 開発のスタート段階で、仕様の概要は決まっているものの詳細仕様が決まっていないという問題です。仕様の詳細やテスト仕様も決まっておらず、受注側のオフショア開発会社にシステム仕様書やテスト仕様書の暫定版しか提示されていないような状況です。特に近年システム開発手法の主流になっているアジャイル開発では、優先度の高い要件から先に開発を進めていくので、全体の詳細仕様が決まっていない場合が多くあります。 アジャイル開発は仕様変更に強いという特徴はありますが、発注側が各機能の仕様を次々に決めないと開発が遅れ、品質問題を起こす原因にもなります。以前主流であったウォーターフォール開発でこの状態であれば、開発の後半になって深刻な品質問題を引き起こす可能性があります。 開発の初期段階で仕様やテストの条件が発注主を交えてレビューされていない 詳細の仕様が決まっていないという問題ではなく、発注主とオフショア開発会社で十分なレビューが行われていないという問題です。言い換えれば情報共有が十分になされていない状態で、発注側は意図が伝わったと思っている一方、受注側は仕様やテストの条件を十分に理解できていないような状況です。開発初期段階のレビューは、意図通りに仕様やテストの条件が伝わっているかを、口頭ではなく書面で相互確認することが重要です。 受注側のオフショア開発会社のレビュー計画とテスト計画が明確になっていない 発注主から示された詳細仕様やテスト条件を盛り込んだレビュー計画とテスト計画は、受注側のオフショア開発会社が作る必要があります。発注主は承認した開発計画が決めたとおりに進んでいるか、レビューでチェックをする必要がありますが、オフショア開発会社側の人員計画などが煮詰まっていないと、レビュー計画とテスト計画が曖昧になりスケジュールが遅れて品質問題に発展する場合があります。 開発手法の違いによる品質管理の方法が理解されていない 開発手法として現在主流になっているアジャイル開発と旧来のウォーターフォール開発では、品質管理の方法に違いがあります。両者とも品質管理に対する基本的な考え方は同じですが、ウォーターフォール開発では機能が利用可能になるのは開発終了時です。 一方アジャイル開発は、開発中であっても段階的に(機能ごとに)テストや評価ができるため、品質の確認時期に違いがあるのです。このような開発手法による品質管理の方法を理解していないと、テスト計画のスケジューリングを誤り品質トラブルの要因となってしまいます。 上記のような問題は国内の開発においても十分注意する必要がありますが、オフショア開発を委託する場合には以下のような問題にも注意する必要があります。 オフショア開発の委託時に注意すべきこと 言葉の壁によるコミュニケーション不足 オフショア開発を海外に委託する場合、一番問題となるのが言葉の壁によるコミュニケーション不足でしょう。先述のように発注側と受注側のレビューが十分でないと「仕様通りの成果物が上がってこない」、「修正を指示したのに直っていない」などという問題が発生しがちです。 ただし、このようなコミュニケーション不足は国内のシステム開発においても起きる可能性があるので、特にオフショア開発特有の問題というわけではありません。言葉の壁を解消する方策が重要ということです。 国民性や商習慣の違い 国民性や商習慣の違いによる問題も、オフショア開発においてはよく指摘されることです。ただしこちらも、ほとんどの場合はコミュニケーションやレビューの頻度を調節することによって解決できる問題です。日本国内においても企業ごとに文化の違いがあるように、開発手法や品質に対する考え方を開発の開始時に合わせておくことが重要です。 課題を解決し品質低下を防ぐには? ITシステム開発の品質低下を防ぐには、以下のような事項に加えオフショア特有の課題を解決する対策が必要です。 開発前の準備(仕様決定、要件定義、テスト条件決定) 上流工程や初期段階での要件定義と合同レビュー テスト計画の策定と共有 プロジェクト管理の徹底 高いスキルを持つPM(Project Manager)の起用 品質評価基準の早期策定と共有 プロジェクト管理ツールの適用 オフショア開発の品質低下を防ぐ方法 コミュニケーションの障壁を取り除く 言葉の壁を取り除くには、ブリッジエンジニアを導入することが最適解です。担当者が英語でのコミュニケーションが問題なければ必要ないかもしれませんが、ネイティブのブリッジエンジニアを起用することで、国民性や商習慣の違いなどについてもカバーしてくれることでしょう。また、仕様書は英語化するなどし、共通のフォルダに格納していつでも閲覧できるようにしておくことが大切です。 曖昧な表現や口頭での伝達を避ける たとえ国内であっても、曖昧な表現で重要事項を伝達していては守られることがありません。これはオフショアでも同様で、重要事項を伝える場合は曖昧な表現を避け、口頭ではなく文章で指示しましょう。また、品質マニュアルや守るべきセキュリティの内容を明文化(英語)しておくことも大切です。 オフショア開発で高い品質を維持するためには オフショア開発では、開発人員を固定して効率的に開発できるラボ契約とアジャイル開発の組み合わせが最適な開発方法です。先述のようにアジャイル開発は品質管理の方法が従来とは違うので、その違いをしっかり理解しているオフショア開発ベンダーを選ぶことが高い品質の維持につながります。 日本企業の開発案件に豊富な経験と実績があるオフショア開発ベンダーと契約する オフショア開発の優れたベンダーと契約するためには、以下のような項目をチェックすることが重要です。 日本企業のプロジェクトを多くこなしているオフショア開発ベンダーを選ぶ。案件は数だけではなく、規模や内容もチェックする。 品質維持のノウハウを多く持っているかを確認する。また社内の品質管理チームが機能していることも確認しておく。 どのようなエンジニアが在籍しているかを確認する。コミュニケーション能力や管理能力の高いPMやブリッジエンジニアの在籍数も確認する オフショア開発の依頼は現地の事情に詳しい企業に オフショア開発はその特性から課題もありますが、それらは克服可能です。ブリッジエンジニアや明確な指示など、コミュニケーションの問題に対する対策を講じることが重要です。 また、一つの対策として、現地に本社を持つオフショア開発会社に依頼するのも有効です。現地の事情に詳しい企業ならば、国民性や商慣習の障害を回避し、高品質なシステム開発を実現できます。これらのアプローチを組み合わせることで、オフショア開発による高品質なITシステム開発を期待できることでしょう。 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)