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Claude Codeなどの浸透で非エンジニアも開発へ それでも残る課題
AIの活用は、もはや当たり前となった。日本企業の関心は「導入するかどうか」から「どう業務を変えるか」へと移っている。経営層だけでなく、現場からのニーズも高い。ChatGPTをはじめとする対話型AIにとどまらず、「こんなAIエージェントを使いたい」という声が、各部門から上がっているのではないだろうか。
従来、その要望を吸い上げ、要件を定義し、開発・運用まで行うのはIT部門の仕事だった。ところが、外部に開発を委託する場合、完成まで数ヵ月を要することもある。その間に業務フローが変わり、AIエージェントが出来上がった頃には現場のニーズとずれているケースも珍しくない。
また、既存システムの運用管理でリソースがひっ迫しているIT部門は多く、そもそも現場の声に応えきれないのが現実だ。エンジニア不足も相まって、この課題は多くの企業で常態化している。
こうした状況から、AIネイティブ組織への転換に向けて、業務を最も理解する現場がシステム作りに携わる「市民開発」の重要性がさらに高まっている。非エンジニアでもAIで開発ができる環境が整えば、IT部門のリソースだけに頼らずとも、業務ユーザーが自らのアイデアを直接ソフトウェアへ反映できるからだ。
「AIの進化によって、開発のハードルはかなり下がりました。これからは“作れるかどうか”ではなく、AIを活用してどれだけ速く業務に必要なソフトウェアを作り、改善し続けられるかが、企業の競争力となります。特に、業務を最も理解しているユーザーのアイデアをそのままソフトウェアに変えることこそが、本質的な業務改革につながるのです」
だからといって、企業で使われる業務システムを誰もが容易に作れるわけではない。Claude CodeやCursorなど、自然言語を活用してソフトウェア開発を支援するAIツールも浸透しつつあるが、そもそも現場のアイデアを適切な要件やシステム設計に落とし込む難易度が高いといえる。どのデータにAIを連携する必要があるのか、連携して良いものなのか。環境の構築、認証、公開をはじめとする課題は残る。結局はIT部門にしわ寄せがきて、停滞してしまうのだ。
「これまでは、要件定義から設計、開発、運用、その後の改善まで、多くの工程を人が担ってきました。AIの進化によって、これらの工程のほとんどをAIが支援・自動化できるようになりつつあります。業務ユーザーは『何を実現したいか』をAIに伝え、AIとの対話を通じて必要な業務ソフトウェアを作り、そして使いながら改善していく。つまり、人はアイデアの創出と最終的な判断を担うことになります。こうしたAIを前提とした業務のあり方が、私たちの考える“AIネイティブ”です」
一方で、その状態を作ろうにも、企業においてはセキュリティ・ガバナンスなどの壁が立ちふさがる。どうすれば実現できるのだろうか。
