AIやIoT、ビッグデータなど先端技術のスキルを持った先端IT人材は不足傾向にあります。
そのためそういった分野の人件費は高くなってしまいます。
この記事ではそんな先端技術を使った開発や新規事業開発に関して、どうやったら成功するのか実例をもとにご紹介していきます。
これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば研究開発や新規事業開発を成功させるポイントがわかる他、コストを抑える方法も分かりますよ。
経済産業省によると2030年にはなんと最大で79万人のIT人材が不足すると言われています。少子高齢化で若者人口が減っているのにもかかわらず、IT需要は高まっているのです。
一口にITと行っても、求められている人材は年々高度化しています。というのも、従来型IT人材については、初心者でも学びやすい教材が多く出回っていて学習者が増えているからです。
そういうこともあってか、よりスキルが必要な高度IT人材や先端IT人材の人材不足がより顕著に現れているのです。
従来型IT人材は、請負開発や運用保守を行う人材ですが、先端IT人材は従来のビジネスを効率化する技術だけでなく、システムに新しい付加価値を与えるスキルが必要です。
先端技術を使った研究開発や新規事業開発を成功させるポイントはずばりオフショア開発です。ここからはその理由をご紹介します。
先ほども言ったように、先端技術を使った研究開発や新規事業開発では高度なITスキルが必要です。
そこでおすすめなのがオフショア開発です。ベトナムは先端IT人材が多く、特にブロックチェーン技術に長けていて、Axie InfinityやMeeb Masterなど数多くの有名なゲームが誕生しています。
ベトナムでは政府や教育機関の支援や取り組みなどもあり、毎年IT関連学科から約5万人のベトナム人エンジニアが卒業しています。
こうした大学に通う若者たちは、在学中にOJTなどを通じて実践的な教育を受けており、卒業すればすぐに企業などで即戦力として活躍する資質を持っています。
そういうこともあってか、ベトナムで活躍するエンジニアは20代〜30代前半が多くいます。
若いエンジニアは上昇志向が強いエンジニアが多く、流行の技術や最新技術への興味関心が高いのも特徴です。
こうしたことがベトナムに先端IT人材が多い理由と言えそうです。
日本で先端技術を使った研究開発や新規事業開発を行うと高額な人件費がかかってしまいます。
というのも先ほども言ったように日本は高度IT人材や先端IT人材が不足しているからです。
しかしベトナムオフショアならその人件費を3分の1程度に抑えることが可能です。
DEHAソリューションズでも最新技術を用いた開発を行なっています。その事例をいくつかご紹介します。
中古車オークションシステムはプライベートブロックチェーンネットワークを活用し、自動車が生産されてから登録、オーナー変更、処理履歴などの情報の明確化を実現しています。
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AI・人工知能技術を利用して、オンライン本人確認をモバイルアプリへ実装しました。公開鍵により署名検証することで精度の高い身分証明書（免許証、マイナンバーカード 、在留カード）の真正性の確認が可能。
在留外国人向けのサービスである為、英語、日本語、ベトナム語、インドネシア語に対応できるようになっています。
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顔認証で社員を判別し、データベースと連携し出退勤打刻を自動化するシステムです。AIによる顔認証で他の従業員が代わりにタイムカードを押すという不正を予防します。
また給与計算のためにタイムカードの情報を転記する際のミスを減らすことができるため、業務効率の向上につながります。
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いかがでしたか。本日は先端技術を使った研究開発や新規事業開発に関して、その事例や成功させるためのコツを紹介していきました。
先端技術を使った研究開発や新規事業開発は高い技術力を必要とします。日本ではエンジニア不足でそういった人材はコストを確保しようと思うとコストが高くなってしまいます。
そこでおすすめなのがオフショア開発でしたね。ベトナムではブロックチェーンをはじめとする先端技術に長けた人材が多く、人件費も3分の1程度に抑えることができました。
ぜひオフショア開発を取り入れて最新技術を取り入れた開発を行なってみてはいかがでしょうか。
近年、システム開発・建設・製造・マーケティングなど、あらゆる分野でプロジェクトの複雑化が進んでいます。 市場の変化は速く、顧客の期待値も高まり続けるなか、企業に求められるのは「限られたコストと期間で、高い品質を確保した成果物を提供すること」です。 しかし実際には、品質のばらつき、手戻り、要件の理解不足、工程管理の不徹底などにより、多くのプロジェクトが計画どおりに進まず、結果的にコスト増や納期遅延という課題を抱えています。 こうした背景から注目されているのが プロジェクト品質管理サービス です。専門家による品質管理プロセスの整備・運用支援を通じて、プロジェクト全体の成功確率を高めるサービスとして、大企業から中小企業まで導入が広がっています。 この記事では、プロジェクト品質管理サービスの概要、必要性、導入メリット、サービス内容、実際の運用プロセスまでを詳しく解説します。 品質管理にお悩みの方 プロジェクト品質管理システムに興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事になっています。これを読めば、品質問題で悩んでいる組織やプロジェクトリーダーにとって、具体的な改善ヒントとなる内容がわかりますよ。 プロジェクト品質管理サービスとは？ プロジェクト品質管理サービスとは、外部の専門チームやコンサルタントが、企業のプロジェクトにおける品質管理プロセスを整備し、品質向上やリスク低減を支援するサービスです。主に以下のような内容が提供されます。 品質基準・品質計画の策定 プロジェクト管理プロセスの構築・改善…
近年、企業や教育機関、自治体を中心に「生成AIチャットボット」の導入が一気に広がっています。 ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）が急速に発展したことで、これまでのチャットボットでは実現できなかった高度な対話や柔軟な問題解決が可能になりました。 しかし、「生成AIチャットボット」と「従来型のチャットボット」は何が違うのか、具体的に説明できる人は意外と多くありません。 本記事では、両者の仕組みや特性、メリット・デメリット、そして導入時のポイントまで分かりやすく解説しています。 生成AIに興味がある方 チャットボットを導入したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば生成AIチャットボットが、従来と比べてどう違うのかが丸わかりですよ。 チャットボットとは何か？ チャットボットとは、ユーザーとの会話を自動で行うプログラムのことです。 ウェブサイトの問い合わせ窓口やアプリ内のサポート、コールセンターの一次対応など、さまざまな場所で活用されています。 従来のチャットボットは、多くの場合「ルールベース型」「FAQ型」「シナリオ型」と呼ばれる仕組みで動いていました。 これは、あらかじめ作成された回答やシナリオに沿って、決められたパターンの会話を実行する仕組みです。 一方、生成AIチャットボットは、文章を理解し、新たな文章を自動生成する能力を持つ「大規模言語モデル（LLM）」によって動作します。 これにより、従来型とはまったく異なる会話体験を提供できるようになりました。…
いま、ソフトウェア開発の現場で“静かな革命”が起きています。それは、AIがエンジニアの相棒としてコーディングを支援する時代の到来です。 「AIがコードを書くなんて、まだ先の話」と思われていたのはもう過去のこと。今ではAIが自然言語での指示を理解し、数秒でプログラムを提案・修正してくれるのが当たり前になりました。 その結果、開発スピードが従来の3倍に向上したという事例も続々と報告されています。 この記事では、AIがどのようにしてコーディングを効率化し、開発現場を変えているのかを具体的に解説します。 開発をしたい方 コーディングの効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばコーディングにAIを活用する方法が丸わかりですよ。 コーディング現場の課題と限界 ソフトウェア開発の現場では、長年にわたって「納期の短縮」「品質の維持」「コスト削減」という三大課題がエンジニアを悩ませてきました。 近年では、ビジネス環境の変化がますます激しくなり、リリースサイクルの短期化が当たり前になっています。 特にWebサービスやモバイルアプリ開発の世界では、「スピードこそ競争力」と言われるほど、開発速度が事業の成否を左右します。 しかし、スピードを優先すれば品質が犠牲になり、品質を重視すれば納期が延びる――このジレンマに多くの開発チームが直面してきました。 加えて、エンジニアの人手不足は深刻であり、教育やナレッジ共有に割く時間も限られています。 限られたリソースでいかに生産性を高めるかが、開発現場における共通のテーマとなっています。…
システム開発において最も重要であり、同時に最も難しい工程は何でしょうか。 多くのプロジェクトで共通して挙げられるのが 「要件定義」 です。 要求が曖昧なままプロジェクトが進むと、後工程での手戻りが一気に増え、QCD（品質・コスト・納期）は簡単に崩壊します。 実際に、プロジェクトが失敗する原因の6〜7割は、この初期工程である要件定義に起因すると言われています。それほど、要件定義は重要かつリスクの高いフェーズなのです。 しかし近年、AI技術の急速な進化により、従来の要件定義で「時間がかかる」「認識が揃わない」「情報が不足している」といった課題に対し、新たな解決策が生まれています。 この記事では、要件定義フェーズで頻発する7つの課題を取り上げ、それらをAIを活用してどのように改善できるのかを、具体例を交えて解説します。 要件定義フェーズでお悩みの方 AIを活用して開発効率を上げたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば要件定義で起こりうる問題とそれを解決する方法がわかりますよ。 問題1：要求が曖昧で担当者ごとに認識がズレる 要件定義で最初に直面する課題が「要求の曖昧さ」です。 ユーザー自身が課題を把握していても、機能としてどのように落とし込むべきか正確に説明できないケースは非常に多いです。…
システム開発の現場では、「納期が守れない」「コストが膨らむ」「品質にばらつきがある」といった課題が常に発生します。 こうした問題の根底にあるのが、QCD（Quality・Cost・Delivery）のバランスです。 QCDは製造業を中心に使われてきた概念ですが、現在ではシステム開発やITプロジェクトの世界でも不可欠な管理指標として定着しています。 この記事では、QCDの意味とそれぞれの要素がプロジェクトに与える影響、さらに現代的な最適化の方法までを詳しく解説します。 システム開発を行いたい方 QCDについて知りたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばシステム開発のQCDについて丸わかりですよ。 (more…)
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