ITの人材不足が叫ばれる中、レガシーシステムの運用保守が可能な人材が少なくなっていくという、経済産業省のレポートによって指摘された「2025年の崖」問題も本格化しています。この状況を打破するため、大企業では開発の内製化、ノウハウの蓄積が進んでいますが、今回はオーティファイ株式会社の末村拓也氏に、同社が実施したソフトウェアテスト領域における内製化の実態に関する調査についてお話を伺いました。
*■オーティファイ株式会社*
代表取締役： 近澤 良
設立： 2016年9月

*■末村 拓也*
Webエンジニア、QAエンジニアなどを経て、2019年にAutifyに入社。シニアテクニカルサポートエンジニアやQAマネージャーを務める傍ら、カンファレンスでの登壇や記事執筆など精力的に外部発信を行った。現在は同社の Quality Evangelist として、品質に投資することの重要性を世の中に広める役割を担う。ソフトウェアテストのシンポジウム JaSST Online および Tokyo Test Fest の実行委員を務める。「テスト自動化実践ガイド」(2024) 著者。

## レガシーシステムが引き起こす「2025年の崖」の実態とは?

#### balloon kishi left
「2025年の崖」は2018年に経済産業省が発表した「DXレポート」にて指摘されました。さまざまな企業と相対するオーティファイ社から見て、どの程度の企業が課題感を持っていると感じられていますか？（2025年1月現在）

#### balloon suemura right
ほとんどの企業がレガシーシステムに関する課題感を持っていらっしゃると思います。年々多くの企業からご相談をいただきますし、DX推進ツールのサービスが弊社以外にも増え、市場も拡大しています。ただ基幹システムの刷新によって大規模な不具合が発生するというニュースもあり、DX推進は簡単にはいかないというのが現状です。

#### balloon kishi left
「2025年の崖」の要因は人手不足が大きいのでしょうか。

#### balloon suemura right
人手不足というよりも、**レガシーシステムの仕様や過去の開発経緯を把握している人がどんどん減っている**ということが根本的な原因だと思います。

#### balloon suemura right
例えば、過去のシステムではCOBOLやRPGといった言語がよく使われていましたが、今は主流ではありません。そういった言語に精通している人材が退職していく一方で、大学でレガシーシステムについて詳しく学ぶことはほとんどないのが実情です。かといって、レガシーシステムを使用している企業が新入社員にレガシーシステムのメンテナンス技術を伝えようとしても、多くの若者はそういった業務に魅力を感じにくい。その結果、レガシーシステムを触れる人材が不足していっているのだと思います。

#### balloon kishi left
なるほど。その結果、システム自体がブラックボックス化していくのですね。

#### balloon suemura right
その通りです。システムを作ったベンダーは仕様書と共に納品していると思いますが、その後の長い年月のなかで、仕様書を紛失してしまうケースもあります。それに加えて**システムで対応できない部分を現場の属人的な工夫でまかなっていると、運用を含めた全体像を誰も把握できていない事態に陥ってしまいます。**

#### balloon kishi left
これらの課題に各社はどのように取り組んでいるのでしょうか。

#### balloon suemura right
そうですね。各社の情報システム部を中心にソフトウェアの移行を指揮するケースが増えています。また、ソフトウェアベンダーがレガシーシステムからSalesforceへの移行対応を進めるケースもありますね。

#### balloon kishi left
ソフトウェアの移行を考えている企業はどんなことを重視していますか。

#### balloon suemura right
不具合を起こさず、なるべく現行のシステム運用を変えずに移行したいという要望が強いです。新しいシステムの仕様変更は、現場の業務に支障が出る可能性も考えられるため、適切な運用手順を示すテストケースの設計が重要になります。また先ほどお話しした通り、仕様書が十分に整理されていないこともあるので、まず現状のシステムの動きを紐(ひも)解き、新しいシステムでも現行と違わずに操作できるのか、しっかりとテストすることが重要です。

#### balloon kishi left
システムが変わったことで現場に混乱が発生するケースというのは多そうですね。

#### balloon suemura right
ただ最近ですと、**システムの動きに運用を合わせる「Fit to Standard」という考え方も広まってきています。**システムはカスタマイズすればするほどバグ発生の可能性が大きくなりますし、システム本来の機能を十分に活用するためには、現場業務の運用を調整する方が良いという考え方です。これは企業によって考え方が異なるところです。

## 「シフトレフト」によって工数削減と品質向上を実現

#### balloon kishi left
レガシーシステムが抱えているリスクについて、人材以外の「システム」側でも何か問題があれば教えてください。

#### balloon suemura right
現代はAPIによって複数のシステムと連携することによって付加価値を高めていく時代です。こうした**世の中の流れについていけないことは、レガシーシステムを運用するビジネス上のリスクだと思います。**私もレガシーシステムを運用している企業で働いていたことがありますが、そのシステムはインターネットから情報を取得することができませんでした。

#### balloon kishi left
レガシーシステムを持つ多くの企業が危機感を持っているとのことですが、品質保証の最先端を知るオーティファイ社から見て、品質保証においてトレンドとなっているキーワードはありますか。

#### balloon suemura right
**「シフトレフト（Shift Left）」**という言葉があります。開発の後工程に品質保証のQAエンジニアやテスターが一気にテストを行うのではなく、**開発中に自動テストを使い、機能が動くかどうかをチェックしながら開発を進めるという動きです。**そうすることで、開発時点でバグを減らし、後工程ではより品質を高めるためにテストを行うことができます。

#### balloon kishi left
それは工数削減にも繋がりますね。

#### balloon suemura right
そうですね。従来の進め方では、後工程のテストで見つかったバグは前工程に差し戻される、いわば「手戻り」が起こっていましたが、**開発中の自動テストでバグを見つけることができれば手戻りなく進めることができます。**そうすると、全体の流れが良くなりQAチームの負担も減る。その結果、今まで以上にUI/UXの向上に注力できるようになります。

## 大企業の9割がソフトウェアテストを内製化

#### balloon kishi left
オーティファイ社が2024年に「ソフトウェアテストの内製化に関する実態調査」を実施した背景を教えてください。

#### balloon suemura right
開発を自社内に内製化し、ノウハウの蓄積を行うという動きが活発となっています。中でもソフトウェアテスト領域は開発の1/3以上を占めている※とも言われているため、ソフトウェアテスト領域に特化した調査を考えました。特に大企業の中で実際にブラックボックス化の課題を含め、内製化の課題感をリアルに把握できればと思い、調査を実施しました。

※IPA「ソフトウェア開発データ白書」より

#### balloon kishi left
なぜ、ソフトウェアテスト領域は開発の1/3以上という大きな比重を占めるのでしょうか。

#### balloon suemura right
開発ソフトウェアが出来上がってから実施する結合テストや統合テストと呼ばれる作業に工数がかかります。これらのテストでは、アプリケーションやサイト内での操作のさまざまなケースを想定する必要があるため、組み合わせが膨大となり、工数がかかってしまうのです。例えばホテル予約サイトであれば、シングル・セミダブル・ダブルといったお部屋の種類に加え、禁煙・喫煙やバースデープランなどの特別プラン、プランごとに専用のメッセージを送るかなど、いろいろな条件が発生しますよね。その中でバグが発生しやすい組み合わせを考えたり、手動で実行したりするのに多くの時間を要します。

#### balloon kishi left
手動でやるとたしかに時間がかかりそうですね。

#### balloon suemura right
一方で単純にそれを自動化すると見つけられなくなるバグもあります。手動のヒューマンテスターは、ソフトウェアテストの項目書に書いていない項目についても配慮や感覚で気がつくことができるのに対して、自動化では指定した項目のみしかチェックされないからです。

#### balloon kishi left
全てを自動化するだけでは上手くいかないのですね。

#### balloon suemura right
**ヒューマンテスターにはユーザビリティやデザインの崩れなど、人が見つけるのに適しているものに集中してソフトウェアテストを行って、それ以外の機能が動くかどうかのテストは自動化していくというのがベストプラクティス**だと思います。

#### balloon kishi left
ヒューマンテスターと自動化、それぞれの適性についてもう少し詳しく教えてください。

#### balloon suemura right
「こう入力したらこう表示されるのが正解」など、入力項目と期待する結果がきちんと定められるものは自動テスト向きで、そうでないものは手動テスト向きです。「触ってみた感じ、なんかうまく動かないな」「使いづらい仕様だな」といった感覚的なものはヒューマンテスター向きだと思います。

#### balloon kishi left
UI/UXのような「心地よさ」に関わるソフトウェアテストはヒューマンテスターがやる必要があるのですね。調査によれば大企業の9割以上が内製化していると回答していますが、コスト削減の動きが大きいのでしょうか。

#### balloon suemura right
そうですね、コスト削減の面も大きいと思いますし、**システムのブラックスボックス化を防ぐため、システムの動きを把握するという意味でもシステムの内製化が進んでいる**のだと思います。カスタマーサポートやテスターはエンジニア以上にシステムの動きを知っていることがありますが、テスターを外注してしまうと、自分たちのシステムの仕様のことなのに、毎回ベンダーに問い合わせないといけない、という無駄な作業が発生してしまいます。

#### balloon kishi left
大企業の9割以上が内製化しているという結果はどのようにとらえていますか。

#### balloon suemura right
調査対象者が、従業員数1,000名以上のソフトウェア開発プロジェクト開発ソフトウェアテストの責任者なので、おそらく大企業においてはソフトウェアテストの内製化がかなり多くの企業で進んでいるととらえられます。

## ソフトウェア内製化によるメリットと課題

#### balloon kishi left
内製化によって実感しているメリットを見てみると、さまざまな回答がありますね。

#### balloon suemura right
はい、そのなかでも「開発チームの品質意識が向上した」「開発チームの製品理解が深まった」というのは、ブラックボックス化している現状に対する改善効果だと思います。ソフトウェアテストを内製化することでシステムを理解できるというのは非常に良い点ですし、**テストを人任せにしないことで、品質の高いプロダクト・サービスを出そうという意識にもつながる**と思います。

#### balloon kishi left
「臨機応変な対応が可能になった」というのは、どういったことだと思われますか。

#### balloon suemura right
バグが発生した際に優先順位を変更して対応するなど、開発チームの温度感や緊急度に合わせて進めやすくなったということだと考えています。

#### balloon kishi left
一方で、ソフトウェアテストの内製化により「新たな課題が生じた」と実感している方は、「非常にそう思う」「ややそう思う」を合わせると約7割いらっしゃるんですね。

#### balloon suemura right
そうですね。内製化である程度の課題が出るだろうと予測していたので、弊社としては想定内でしたが、数字として出てきたのは非常に良かったと思います。

#### balloon kishi left
具体的な課題としては、「社内リソースの負担の増加」が61.2%、「チーム間でのテスト方法の標準化」が47.3%、「一時的に開発やテストスピードが低下」が44.2%となっています。

#### balloon suemura right
**社内リソースの負担が増加しているのは、今までやってこなかったことをやるようになったので、誰が・どうやってやるのかわからないという課題が大きいのだと思います。**ベンダーはさまざまな企業のソフトウェアテストを請け負っているので、その度にノウハウが蓄積して横展開することもできますが、自社で内製化するとレバレッジが効かなくなります。いくつかチームがある中でそれぞれがバラバラにテストしているということも起こりがちだと思います。そうした混乱も相まって、開発やテストスピードが低下したり、混乱を抑えるために品質保証テスト担当者の採用を進めたりということが起こってくるのだと思います。

#### balloon kishi left
「一時的に開発やテストスピードが低下」「品質保証／テスト担当者の採用」といった回答にも関連してくるのですね。

#### balloon suemura right
**日本市場においては、品質保証やテスト担当者の優秀な人材を確保するのは非常に困難**です。弊社は英語を公用語としていることで、インドなど海外から優秀な品質保証エンジニアを採用できていますが、日本語を話せる品質保証エンジニアは希少です。

#### balloon kishi left
スタートアップ企業が英語公用語を進めているのは、そういった背景もあるのですね。

## ノーコードでテストを自動化する「Autify NoCode」

#### balloon kishi left
調査では84.1％が、ソフトウェアテスト内製化による課題を、ソフトウェアテストの自動化により「解決できる」と回答していますね。

#### balloon suemura right
いわゆる**打鍵確認を自動化することで、工数削減が見込めます。**また開発・テストスピードにおいても、開発中に自動化テストを実行し、開発者がそのままバグ修正を終えることで、品質保証の工程は楽になりますし、細かい修正であれば品質保証を通さずに本番環境に出すことも可能になります。

#### balloon kishi left
オーティファイ社ではどのような自動化ツールを提供されていますか？

#### balloon suemura right
Webアプリケーションとモバイルアプリケーションのテストを自動化する「Autify NoCode」というサービスを提供しています。実際の画面で文字入力などを手動で操作する、いわゆる打鍵確認やE2E (エンドツーエンド) テストを自動化するものです。**ノーコードですので、テスト自動化の特殊なスキルセットを持っていないエンジニアでもテストを自動化できます。**

#### balloon kishi left
ノーコードだと採用困難な人材の獲得に苦戦する必要もなく、すぐに内製化に着手できますね。

#### balloon suemura right
そうですね、ただ、テスト自動化は簡単になったけど、テスト設計はどうしたら分からないという企業も多いんです。そうした方々のために、最近サービスを開始したベータ版の**「Autify Genesis」では、仕様書や要件定義書などのドキュメントを読み込むことでテストケースやテストシナリオを自動生成することができます。**

#### balloon kishi left
打鍵確認のようなテスト実行の作業だけでなく、テスト設計まで自動化できるのですね。

#### balloon suemura right
さらにプロダクトを上手く活用できなかったり、より上流のテスト戦略を助けて欲しいといったニーズも増えていたりするので、当社の**品質保証のプロ集団が導入支援やテスト設計をサポートする「Autify Pro Service」**も行っています。

#### balloon kishi left
近年増えているニーズはありますか？

#### balloon suemura right
生成AIの流行もあって「Autify Genesis」に関心を持っていただくことが多いです。一方で、そもそも開発におけるテストを実施していない企業や、「開発をもっと上手く進めるためのノウハウ」を質問される企業様もいらっしゃるので、さまざまなニーズに対応できる「Autify Pro Service」の需要が日々高まっているように感じます。

#### balloon kishi left
最後に内製化を考えている企業にメッセージをお願いします。

#### balloon suemura right
ソフトウェアテストを内製化したいと考えているが、どうすれば良いのか分からない。あるいは、テスト設計のスキルを持つ人材がいない企業様は、最初の3ヶ月は「Autify Pro Service」で伴走させていただき、自動化テストの設計やシナリオの作成をサポートしながら、できるところから『Autify NoCode』などで内製化を進めていくとスムーズだと思います。ぜひお気軽にご相談ください。

レガシーシステムの運用保守が可能な人材が少なくなっていくという、経済産業省のレポートによって指摘された「2025年の崖」問題。この状況を打破するため、大企業では開発の内製化、ノウハウの蓄積が進んでいますが、今回はオーティファイ株式会社の末村拓也氏に、同社が実施したソフトウェアテスト領域における内製化の実態に関する調査についてお話を伺いました。

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

末村さん

「2025年の崖」問題の実態と要因

大企業の9割以上がソフトウェアテストを内製化する理由

内製化によるメリット・デメリットと自動化サービスについて

「2025年の崖」目前に大企業の9割以上が進めている「ソフトウェアテストの内製化」とは？

ChatGPTの個人利用が広がっていますが、企業での業務利用となると「セキュリティ面が不安」「効果的な活用法がわからない」など、さまざまな理由で導入に至らないケースが多いようです。[「会社で使えるChatGPT」](https://www.amazon.co.jp/%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%A7%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8BChatGPT-%E5%80%8B%E4%BA%BA%E3%81%AE%E6%A5%AD%E5%8B%99%E6%94%B9%E5%96%84%E3%82%82%E7%B5%84%E7%B9%94%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%82%821%E5%86%8A%E3%81%A7%E5%AE%8C%E5%85%A8%E7%90%86%E8%A7%A3-%E3%83%9E%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%89%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BA/dp/4492047794/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=)の著者であり、多くの企業のAI導入をサポートしてきたマスクド・アナライズ氏（以下、マスクド）は、ChatGPTによる業務改善を3つの「型」と6つの「系統」で整理。企業の特性に応じた最適な導入方法を提案しています。

本記事では、マスクド氏へのインタビューを通じて、ChatGPTを企業に導入する際の要点と注意点をエンジニアの実践的な視点でお伝えします。ChatGPTの新機能である「o1」や「canvas」についても紹介しているので、ぜひ最後までお読みください。

*■[会社で使えるChatGPT―個人の業務改善も組織への導入＆活用も１冊で完全理解！](https://www.amazon.co.jp/%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%81%A7%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8BChatGPT-%E5%80%8B%E4%BA%BA%E3%81%AE%E6%A5%AD%E5%8B%99%E6%94%B9%E5%96%84%E3%82%82%E7%B5%84%E7%B9%94%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%B0%8E%E5%85%A5-%E6%B4%BB%E7%94%A8%E3%82%821%E5%86%8A%E3%81%A7%E5%AE%8C%E5%85%A8%E7%90%86%E8%A7%A3-%E3%83%9E%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%89%E3%83%BB%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%82%BA/dp/4492047794/ref=tmm_hrd_swatch_0?_encoding=UTF8&qid=&sr=)*
出版社：東洋経済新報社　著者：マスクド・アナライズ

*■マスクド・アナライズ氏*
AIコンサルタント
AIスタートアップ社員として、AIやデータサイエンスについてSNSによる情報発信で注目を集める。退職後は独立し、さまざまな企業におけるChatGPT及び生成AIの導入活用やDX(デジタル・トランスフォーメーション)を支援している。著書に『データ分析の大学』(エムディーエヌコーポレーション)、共著書に『これからのデータサイエンスビジネス』(同)、『AI・データ分析プロジェクトのすべて』(技術評論社)がある。

## 会社内でChatGPTの活用が進まない本当の理由

#### balloon kishi left
マスクド・アナライズさんといえば、プロレスラーのようなマスク姿が印象的です。マスクを着用するようになったきっかけは？

#### balloon masuku_de right
私がマスクを着用するようになったのは、AIベンチャーで勤務していた頃のことです。当時、業界の実情や課題について発信したいと考えていましたが、企業活動への影響を考慮すると、素顔での情報発信には制約がありました。そこで考えたのが「マスク」の着用です。幼少期から親しんできたプロレスの世界で、覆面レスラーたちが正体を隠しながら活躍する姿に着想を得ました。

#### balloon kishi left
たしかに、このスタイルであれば、所属企業や個人を特定されることなく、AIやデータ分析の現場で得た知見を率直に伝えられますね。

#### balloon masuku_de right
今はフリーランスで活動しているので、「現場の本質的な課題に向き合い、全身全霊で解決していく」という姿勢で、大手企業や官公庁で行われるイベントにもマスク姿で出席しています。

#### balloon kishi left
プロレスに例えてビジネスのことを説明されることもありますね。プロレスとAI活用の共通点はどんなところにあると感じていますか？ 

#### balloon masuku_de right
企業におけるAI活用は、かつてのプロレス人気の変遷に似た側面があります。プロレスは、テレビ放送から動画配信へと視聴形態が変化し、ファン層も多様化しながら、今や世界的なエンターテインメントへと進化を遂げました。同様に企業のDXやAI活用においても、**「当社では難しい」「自分には無理だ」と初めから可能性を否定するのではなく、視野を広げて新たな取り組みにも積極的にチャレンジしていく必要があります。**

#### balloon kishi left
企業におけるAI導入では、さまざまな障壁が出てくることもあると思います。ChatGPTを企業で活用しようとする場合、どのような課題が起こりがちなのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
会社に導入しても、実際にChatGPTを活用できている社員が限定的であったり、適切な利用ルールの策定に苦心したりするケースが多く見受けられます。導入後の効果についても、個人レベルでの成功体験が大半を占めているように感じます。**ChatGPTを会社に導入する意義は、組織全体でのパフォーマンス向上にあるので、個人の業務効率化にとどまっているのはもったいないと感じます。**

#### balloon kishi left
ChatGPTの社内活用が進まないのはなぜなのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
セキュリティ面での不安や、「AIに仕事を取られそう」など業務の自動化による仕事喪失への懸念など、さまざまな要因があります。**そのなかでも特に注目すべき点は、職種によるChatGPTの活用度の差です。**

#### balloon kishi left
職種によってどのような差があるのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
はい、一例として**エンジニアは比較的抵抗なくChatGPTを活用できる一方で、その他のビジネスサイドの一部には依然として心理的なハードルが存在している。**このような課題に対して、組織としてどのように取り組んでいくべきなのか、具体的な解決策を検討する必要があります。

~~「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）より抜粋~~

#### balloon kishi left
ChatGPTへの意識が、エンジニアとビジネスサイドで異なるのはなぜなのでしょうか。

#### balloon masuku_de right
エンジニアの方々は、新しい技術やツールを自主的に調査・活用する傾向が強く、ChatGPTのような新しい技術への適応も比較的スムーズです。しかし、それ以外のビジネス職において、新しいものを積極的に取り入れようとする姿勢は、それほど一般的ではありません。多くの場合はすでに確立された業務プロセス、いわば**「昨日と同じやり方で確実に仕事をこなす」というアプローチが一般的で、「ChatGPTを自分の業務で使ってみよう」という意識は生まれにくいと考えられます。**

#### balloon kishi left
なるほど。ニュースなどで「ChatGPTを使いこなせていない企業が多い」という情報を聞くこともありますね。

#### balloon masuku_de right
そうですね、ChatGPTの活用が「自分の仕事には関係ない」「狭い業界だから影響はない」と考える方もいらっしゃるようです。しかし、**生成AIの登場はスマートフォン（以下、スマホ）の普及と同じくらい劇的な変化を社会にもたらそうとしています。**スマホが私たちの生活になくてはならない存在になっているように、AI活用も業界を問わず必須のスキルになりつつあります。社会の変化に取り残されないように、私たち自身もアップデートすることが求められているのです。

## AIの利用率を高めるには「仕組みづくり」が不可欠

#### balloon kishi left
ChatGPTを会社に導入するときは、どのような流れで進めていくのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
一般的にプロジェクト全体の流れは次のようになります。

~~ChatGPTの導入活用プロジェクトの流れの例 ／「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）より抜粋~~

#### balloon kishi left
いろいろなステップがありますが、導入前の前提として、ChatGPTを会社で使うときに個人利用との違いで意識しておくべきことはどんなことですか？ 

#### balloon masuku_de right
**個人利用とは異なり、取引先の情報を漏らさないようにするなど、コンプライアンス上の制約がかかることがあるので意識しておいたほうがいいでしょう。**ただ、そもそもChatGPTは個人利用であっても、無制限に自由な使い方ができるわけではありません。個人情報を入力しないようにするなど、活用のルールを守るべきですが、企業での利用となるとさらに慎重な運用が求められます。

#### balloon kishi left
各社でセキュリティの環境やレベルはさまざまだと思いますが、マスクドはChatGPT導入でどこまで規制が必要だと考えていますか？

#### balloon masuku_de right
ChatGPTの利用における規制については、機密情報や個人情報の取り扱いに注意を払えば、過度な制限は不要だと考えています。導入する上でChatGPTに入力した情報を漏洩させない環境が前提となりますが、**OpenAI社がセキュリティ体制と契約条項に関して非常に厳格な姿勢を取っており、「入力されたデータは学習に利用されない」と明言**している以上、その約束は確実に守られるはずです。契約違反が発覚した場合、巨額の訴訟リスクが生じるからです。

#### balloon kishi left
ちなみにマスクドが支援している会社のなかには、生成AIのハルシネーションに不安を感じているようなケースもありますか？ 

#### balloon masuku_de right
生成AIの精度が向上してきたこともあり、**多くの企業ではハルシネーションをそれほど不安視していない状況です。**また、社内ルールの整備も以前より進み、複数人でのチェック体制を設けたりするなどの取り組みが行われています。そのため、金融機関や官公庁・自治体のような特に厳格な対応が求められる分野を除けば、用途を定めることで柔軟な活用が可能です。

#### balloon kishi left
導入後に社内でChatGPTの活用を広げていくためには、どのような取り組みが必要なのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
機密情報の誤入力などのリスクを恐れることで、ChatGPTの利用をためらう方も少なくありません。その心理的ハードルを下げるためには、**安全な利用環境の整備をアピールすると同時に、具体的な活用事例を周知していくことが効果的です。**例えば、ビジネスメールの文章作成サポート、プログラミングの支援、画像認識による業務効率化など、日々の業務に身近なAI活用法をわかりやすく伝えていくといいでしょう。

#### balloon kishi left
AIに関する情報を積極的に発信することが大切なんですね。さらに活用を促進するためには、社内でどのような環境整備が有効なのでしょうか。

#### balloon masuku_de right
**利用方法に関する質問窓口の設置や、活用事例を共有できる掲示板の開設などが有効です。**ChatGPT導入を成功させるための方法はいくつかありますが、集合研修の実施や、導入チームによる各部署への直接的なサポート、活用状況のヒアリングなどが有効です。また、**各部門にChatGPTの相談窓口となるアンバサダーを1～2名配置することもおすすめします。**アンバサダーを通じて、部門内での活用方法の共有や質問対応を行うことができます。

~~プロジェクトチームの例 ／「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）より抜粋~~

#### balloon kishi left
組織的なサポート体制があれば、どのようにプロンプトを書けばいいのかわからないなど、日常的な疑問にも答えられそうですね。

#### balloon masuku_de right
はい、ChatGPTに慣れていない方もいらっしゃるので疑問にすぐ答えられる体制を整備しつつ、**よく使用するプロンプトをテンプレート化し、社内の誰もがコピー＆ペーストで利用できるように整備しておくことをおすすめします。**

~~プロンプトの例 ／「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）より抜粋~~

#### balloon masuku_de right
エンジニアにとっては当たり前のことでも、他職種の方々にとっては煩雑に感じられる場合があります。それぞれの認識の違いを理解しながら、すべての従業員が無理なく活用できる環境を整えることが、組織でのChatGPT活用の鍵となります。

## 3つの「型」と6つの「系統」で業務を効率化

#### balloon kishi left
本書ではChatGPTによる業務改善を、3つの「型」と6つの「系統」で解説しています。エンジニアもこのフレームワークを活用できるのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
はい、本書のなかでは主にビジネス職を想定して、ChatGPTによる業務改善を解説しています。まず、3つの「型」については「代行型」「強化型」「自動型」に分類できます。

#### balloon kishi left
それぞれの型について、エンジニアの作業ではどのようなことが当てはまりますか？

#### balloon masuku_de right
**「代行型」は人間が行う作業をChatGPTに任せる活用法**なので、プログラミングにおける関数呼び出しなどの入力支援や、大量の資料や仕様書の読み込み、要件定義書の分析などが該当します。**「強化型」は特にエンジニアの業務において効果を発揮する活用法**で、一からコードを書く代わりに、ChatGPTにコード生成を依頼したり、より効率的な実装方法について相談したりすることができます。

~~ChatGPT活用の3つの「型」／「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）の内容をもとに作成~~

#### balloon kishi left
ChatGPTと対話しながら最適な実装を検討できるのは大きなメリットですね。

#### balloon masuku_de right
そして、**「自動型」は定型的な作業の自動化を実現する活用法**で、マクロやスクリプトの作成、業務フローの自動化など、手間のかかる自動化をChatGPTの支援で容易に実現できます。他にも、領収書の画像認識による経費精算の自動化や、工場での不良品検知、在庫管理など、画像認識や音声認識を活用した高度な自動化も可能です。

#### balloon kishi left
ChatGPTを3つの「型」で分類すると、具体的な活用がイメージしやすいですね。6つの「系統」についても教えてください。

#### balloon masuku_de right
まずは問題点を**「調査」**して、資料などの成果物を**「生成」**し、**「対話」**しながら完成度を高めて、間違いがないか**「チェック」**した上で施策を実行します。そこで得られた結果からデータを**「分析」**して問題を改善しながら、一定のサイクルが完成したら**「プログラミング」**で効率化や自動化するという流れです。

~~〈画像キャプション〉ChatGPT活用の6つの「系統」／「会社で使えるChatGPT」（東洋経済新報社）より抜粋~~

#### balloon kishi left
エンジニアの業務では、この「系統」のサイクルをどのように活用できますか？ 

#### balloon masuku_de right
わかりやすい活用例は、開発プロジェクトです。まず、プログラミング言語やフレームワークの選定、クラス設計など、さまざまなことを事前に**「調査」**。そして、その後で必要なプログラムのコードを**「生成」**。もちろんコードのレビューはエンジニアが行う必要がありますが、ChatGPTとの**「対話」**を通じて仕様の抜け漏れや不具合の有無を効率的にチェックできます。さらに、システム設計書などのドキュメント類の過不足を**「チェック」**して、システム導入後の効果を計測する**「分析」**にも活用して**「プログラミング」**に反映します。

#### balloon kishi left
ChatGPTを開発サイクルの各フェーズで活用することで、エンジニアの業務効率を高められますね。

#### balloon masuku_de right
実際にこのフレームワークを活用するときには、まず業務の棚卸しが必要になってきます。その際に一**度では業務全体を把握することが難しいので、日々の業務で気づいた作業や手間のかかるタスクをメモしていくことをおすすめします。**そして、そのなかで特に繰り返し発生する作業については、自動化を検討し、ChatGPTを実際に試してみるとよいでしょう。小さな努力の積み重ねが、最終的には大きな業務改善につながります。

#### balloon kishi left
実際にChatGPTを社内活用するときに、注意が必要なポイントなどありますか？

#### balloon masuku_de right
ChatGPTをプログラミングに活用するのは非常に便利ですが、過度に依存すると後々の修正が難しくなる可能性があります。そのため、「ChatGPTにどこまでの作業を任せるか」という判断が重要になってきます。最近では、経験の浅いエンジニアがChatGPTで生成したコードをそのまま他のエンジニアにレビュー依頼するようなケースもあるようですが、これは望ましい活用方法とは言えません。**基本的には、実装の意図や仕組みをしっかりと理解した上で、わからない部分を調べるときの補助ツールとして活用することが大切です。**

#### balloon kishi left
プログラミング以外の部分で、エンジニアにおすすめの活用法はありますか？ 

#### balloon masuku_de right
業務効率化の観点で言うと、面倒に感じる作業にこそChatGPTの活用価値があります。ビジネスメールや報告書などの「ドキュメント作成」に苦手意識を持つエンジニアが少なくないからです。また、経費精算の領収書登録などの定型的な業務の自動化にもChatGPTを活用できます。普段の作業をどれだけ効率化できるのか、定量的な効果をレポーティングしながら取り組むのもいいかもしれません。

## ソフトウェア開発で30％以上の業務時間を効率化

#### balloon kishi left
ChatGPTを実際に活用している企業の事例についても教えてください。

#### balloon masuku_de right
はい、国内大手電機メーカーのシステム開発部門・研究部門での活用事例をご紹介します。この会社では特定部門における先行導入で効果を確認してから、グループの全従業員（約27万人）にChatGPTを展開しました。資料作成における翻訳や、ソフトウェア開発、カスタマーサービスでChatGPTを活用しています。

#### balloon kishi left
ChatGPTを導入してからの効果は？

#### balloon masuku_de right
**蓄積したデータを学習させることで、ソフトウェア開発では30％以上の時間効率向上を実現しました。**カスタマーサービスでは問い合わせにほぼ正確に回答しています。

#### balloon kishi left
すごい業務効率化ですね。ソフトウェア開発では、どのような業務に活用しているんですか？

#### balloon masuku_de right
各種ドキュメントの作成や情報の整理、要約作業などでChatGPTが積極的に活用されています。システム開発においては、ユースケース図やアーキテクチャ図を作成する際の補助ツールとしても使われます。**レビュー項目やテストコードの初期案を生成AIで作成し、人間はそれをベースに精査や改善を行っています。**最終的にコードを人間の目で確認していますが、それ以前の業務をかなり効率化できているようです。

~~国内大手電機メーカーで実際に検証したユースケースの例をもとに、マスクド・アナライズ氏が作成~~

#### balloon kishi left
なるほど、生成AIに時間のかかる作業を任せることで、エンジニアはより本質的な部分に注力できるようになるんですね。社内の仕組みづくりは、どのように行っているのでしょうか？

#### balloon masuku_de right
生成AI専門のチームが設置されており、そのチームが事前調査を行い、活用可能な領域を特定します。その後、他部門のメンバーが実際に試用してフィードバックを提供しています。

#### balloon kishi left
企業の規模が小さくても、ChatGPTをうまく活用することはできるのでしょうか。

#### balloon masuku_de right
生成AI専門のチームを立ち上げることが難しくても、まずは業務の一部からChatGPTの活用を始めることができます。**多くの企業では、問い合わせ対応や事務作業、社内の稟議書作成などの定型業務からAIの導入を始めています。**活用事例としては、テストコードの作成やサンプル制作、入力支援など、業務の生産性向上に取り組むケースが目立ちます。例えば、200人規模のIT企業では、全社を挙げて生成AIの活用に取り組んでおり、業務効率化に関する実証実験を積極的に行っています。

## 「o1」と「canvas」でさらに生産性が向上

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日々のプログラミングを効率化できるChatGPTの新機能があれば教えてください。 

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**ChatGPT**における新モデルである**「o1」が新たにリリースされており、以前のモデルと比較して性能が大幅に向上しています。**ユーザーが記述した仕様を特定のプログラミング言語のコードに変換する機能など、エンジニアにも使いやすい機能が充実しています。さらに上位版となる「o1 pro mode」は、より高度な機能を備えているものの月額3万円という料金設定になります（2025年2月現在）。この価格設定については賛否両論あるようですが、高度なプログラミング支援機能を必要とする開発者にとっては、投資価値があると考えられます。

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なるほど。エンジニアにとって役立ちそうな機能ですね。 

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他にも生成されたコードを直接編集できる「canvas（キャンバス）」というインターフェースもおすすめです。**「canvas」を使うことで、生成されたプログラムコードを直接編集しながら、ChatGPTとインタラクティブなやり取りができます。**具体的には、ChatGPTがコードを生成したり既存のコードを解析したりする際に、リアルタイムで対話しながら作業を進められます。例えば、「このコードの意味を説明して」「この部分をこのように変更するには？」といった質問をしながら、コードの理解や修正を進めることができます。

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なるほど、プログラミングに慣れていない人にも非常に便利ですね。最後に、エンジニアの皆さんに向けて「会社で使えるChatGPT」のおすすめポイントを教えてください。 

#### balloon masuku_de right
特に注目すべき点は、**システム実装の前後に必要となる要件定義や利用促進策など、プロジェクト全体のなかで生成AIをどのように使っていくのかを解説**していることです。「苦労してChatGPTを導入したのに活用されない」という事態を防ぐため、組織全体での効果的な運用方法を詳しく解説しています。個人の生産性向上だけでなく、組織の業務効率化を実現するために必要な要素を網羅的にカバーしているので、ChatGPTの社内活用で困ったときにはぜひ参考にしていただければと思います。

ChatGPTの個人利用が広がっていますが、企業での業務利用となると「セキュリティ面が不安」「効果的な活用法がわからない」など、さまざまな理由で導入に至らないケースが多いようです。本記事では、「会社で使えるChatGPT」の著者であり、多くの企業のAI導入をサポートしてきたマスクド・アナライズ氏に、ChatGPTを企業に導入する際の要点と注意点についてインタビューした内容をご紹介します。

AIコンサルタント。AIスタートアップ社員として、AIやデータサイエンスについてSNSによる情報発信で注目を集める。退職後は独立し、さまざまな企業におけるChatGPT及び生成AIの導入活用やDX(デジタル・トランスフォーメーション)を支援している。著書に『データ分析の大学』(エムディーエヌコーポレーション)、共著書に『これからのデータサイエンスビジネス』(同)、『AI・データ分析プロジェクトのすべて』(技術評論社)がある。

マスクド

ChatGPTを会社で使うときの失敗例

社内で生成AIの活用を促進させるための具体的な方法

エンジニアの業務効率化につながるChatGPTの最新機能

ChatGPTを会社で活用する方法をフレームワークで解説！AIコンサルタントが語る「最適な仕組みづくり」とは？

ブラウザ上で共同編集できるデザインプラットフォームとして、多くの現場で使われている「[Figma](https://www.figma.com/ja-jp/)」。デザイナーがFigmaで作成したファイルを元に、実装を進める流れが一般化しています。しかし、エンジニアのなかにはFigmaを上手く使いこなせず、デザイナーとスムーズな連携が取れないケースも。

そこで今回はエンジニアが知っておくべきFigmaの便利な活用法を、Figmaコミュニティの中核を担っている谷拓樹さんに伺いました。デザインを実装するまでの手間がなくなり、効率的にコーディングを進められる機能が満載です。　

Figma Japan株式会社デザイナーアドボケート。中小企業向けのSaaS、フリーランスでの受託、起業やスタートアップでの開発チーム立ち上げを経験。Webのフロントエンド開発や、UI・UX設計をおこなう。現在はFigmaのマーケティングやリソースの設計・開発に取り組んでいる。またデザインシステムに関連する情報のキュレーションや、その他講演・執筆活動などもおこなっている。

## プロダクト開発全体をサポートする機能が充実

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最近はさまざまなノーコードツールが登場していますが、それらと比べてFigmaにはどんな強みがありますか？

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Figmaとノーコードツールは役割が異なるため、直接的な比較は難しいですね。ノーコードツールは、視覚的にデザインしたものをコードを書かずに機能するものをつくる目的なので、実装コストの削減や、リソース不足の解消、短期的なページ作成などに使われることが多いです。

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一方で、Figmaはプロダクト全体の設計、例えばアイデア出しやワイヤーフレームの作成から、具体的なUIデザインやプロトタイプの作成、そしてそのデザインを元にしたコード生成まで、より多様な用途に対応できます。そのため、中長期的に運用・拡大していくサービスやアプリ、複数の関係者が関わるプロジェクトでもスムーズに連携して進められるのが特徴です。またFigmaは様々なツールとの連携もあり、ノーコードツールと連携させることで、Figmaで作ったデザインを元にノーコードツールを介して公開するところまで進めることもできます。

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具体的には、どのような場面でFigmaの強みが発揮されるのでしょうか？

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最新のデザイン仕様をFigmaに集約できるので、もしユーザーのフィードバックから改善すべきポイントを指示するにしても、わざわざドキュメントツールに画像のキャプチャを貼り付けて修正指示を書いて...などをしなくても、直接Figma上にコメント機能でコメントを書いたり、あるいは編集権限があれば簡単な文言修正ならばデザイナーでなくても対応することができます。そうしたデザインへのアクセスのしやすさが大きな強みといえます。

~~「Figma」による共同編集の画面イメージ~~

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Figmaを信頼できる情報源とすることで、コミュニケーションの無駄なコストを減らせるということですね。

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先ほどのノーコードツールとの連携でいうと、例えば、「Studio」というノーコード・ローコード系のツールがありますが、**FigmaのデザインをStudioにエクスポートできるプラグインもあります。**これにより、FigmaでデザインしたものをStudioに反映させて、簡単に実装を進められます。

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Figmaの機能性でユーザーに支持されているのはどんなところですか？

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ブラウザ上でもスムーズに動作し、macOSなどのネイティブアプリと同等のパフォーマンスでコラボレーションできる点です。この共同編集のしやすさがFigmaの核となる体験の一つです。**当初はデザイナー向けツールとしてスタートしましたが、先ほども触れた通り現在ではプロダクト開発全体をサポートする機能も充実しています。**

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共同編集の他には、どのような機能が追加されたのでしょうか？

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例えば「[FigJam](https://www.figma.com/ja-jp/figjam/)」というホワイトボードツールは、プランナーやプロダクトマネージャー、リサーチャーなど、多様な職種の人々がアイディアを出し合う場として機能します。

~~「[FigJam](https://www.figma.com/ja-jp/figjam/)」によるブレインストームの画面イメージ~~

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また、2023年には「[開発モード（以下、Dev Mode）](https://www.figma.com/ja-jp/dev-mode/)」を追加し、デザインからコードへの引き継ぎ（デザインハンドオフ）を円滑にする機能も提供。Figmaは、単なるUIデザインツールにとどまらず、プロダクトの構想段階からコード化までを一貫して支援しているのが特徴です。

## 途中段階のデザインを確認すれば「手戻り」が減る

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Figmaはデザイナー以外の職種でも使用されているようですが、特にどのような職種が多いのでしょうか？

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特にエンジニアの方々に多く利用されています。デザインデータを参考にしながらコードを書くプロセスは、昔からPhotoshopなどでも行われていましたが、Figmaでも同様の流れが一般的です。実際、Figma全体のユーザーのうち、約3分の2はデザイナー以外の方が占めており、エンジニアを含む幅広い職種に利用されていることがわかります。

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Figmaについてエンジニアからよく寄せられる課題は？

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**エンジニアからよく聞くのは、デザイナーが作成したデザインデータに触れることへの恐怖心です。**「データを壊してしまいそう」といった不安を抱えている人が多いですね。「閲覧権限」や「Dev Mode」で見ているだけなら、触ってもデザインを壊す心配がないのでこの点をまず理解することが大切です。

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デザイナーとの連携に関して他にも課題はありますか？

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従来のプロセスでは、デザイナーが作業完了するまでエンジニアはその内容を把握できないことが多いです。例えば、上流工程で仕様が決まってデザインが完成。その段階でエンジニアが実装の依頼を受けたとしても、「このデザインでは実装が難しい」と手戻りにつながるケースも。もしくは、実現がかなり困難でもエンジニアが対応せざるを得ないこともあります。

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エンジニアとデザイナーのコミュニケーションの問題を、どのように改善すればいいのでしょうか。

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**Figmaでは、ブラウザを使ってデザインデータに簡単にアクセスできるので、エンジニアは途中段階のデザインを確認することができます。**これにより、デザイナーが作成段階のアイデアに対して、エンジニアがコメントを送ることも。また、実装に必要なデザインデータが不足している場合にも、すぐにコミュニケーションを取れるので生産性向上につながります。

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私もFigmaを使うことがあるのですが、過去のデザインデータを一つの画面で確認できるので内容を比較しやすいです。

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そうですね、全体を俯瞰して見れるのはエンジニアにとっても大きなメリットだと思います。例えば、自分が実装する画面でエラーが出たときにどんな画面が表示されるのかなど、必要な情報をすぐに確認可能。ファイルを探す手間がなくなることで、作業を効率化できるのではないでしょうか。

## デザイナーとのやり取りを円滑にする方法

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エンジニアがまず知っておくべきFigmaの使い方は何ですか？

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まず重要なのは、実際に触ってみてFigmaの基本的なインターフェイスとナビゲーションを理解することです。どこをクリックすれば色が見れるのか、などデザインの情報をどこで見るのかなどを確認していくことで、デザインデータをスムーズに閲覧できるようになります。

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まずは操作してみるということですね。デザインファイルから効率的に実装を進めるための方法を教えてください。

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まず、デザイナーとのやり取りですが、エンジニア側が「閲覧権限」のみで内容を編集できない場合でも、コメント機能を使ってスムーズにコミュニケーションを取れます。例えば、エンジニアがデザインに「表示件数は最大3件」などとコメントを入れて、それをデザイナーが確認するような流れですね。

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閲覧権限でも使えるコメント機能だけでもデザイナーと連携はできますが、Dev Modeという機能（有料）を使用すると、より見やすいかたちになります。**Dev Modeには「アノテーション」という注釈の機能があるんですけど、これを使うと静的なデザインデータ上ではわからない細かい仕様や寸法、コンテキストなどを一目でわかるかたちで共有できます。**

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クリックしてコメントを確認する必要がないので、かなり便利ですね。実装フェーズでは、どのデザインファイルが着手可能なのか、エンジニアが判断できないという悩みもよく聞きます。その場合はどうすれば？

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**Dev Modeを使えば、デザイン完了したファイルに「開発準備完了」というフラグを表示できます。**さらにフィルター機能で「開発準備完了」だけを抽出することも。コーディングするときに他の画面を見なくてもいいので、集中して作業に取り組むことができます。

## Dev Modeでコーディングの工数を大きく削減

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Figmaでコーディングを効率化する方法を教えてください。

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まず、通常の閲覧権限の場合はデザイン上のUIをクリックしたとき、右側にPixelの値や色のコードが表示されるので、それを元に実装を進められます。

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ここでDev Modeに切り替えると、さらにリッチな情報が表示されるんです。**CSSやiOS、Androidなどで推奨されるコードスニペットを生成してくれるので、ゼロからコードを書くよりも、かなり楽になります。**この機能により、デザインから実装までのワークフローを大きく効率化できます。

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これはすごいですね。コーディングの作業がかなりラクになりそうです。

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画像の書き出しについても、プレビューが表示されて簡単にエクスポートできます。**PNGの書き出しや高解像度での書き出しもできるので、デザイナーに画像の書き出しを依頼する手間がなくなります。**画像に関しては基本的にエンジニア側で完結できるのではないでしょうか。

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