近年、システム開発の現場では「アジャイル開発」が主流の手法として定着してきています。 従来のウォーターフォールモデルでは、要件定義から設計、実装、テスト、運用までが一方向に進むため、途中での変更に柔軟に対応しにくいという課題がありました。 一方で、アジャイル開発は短いサイクルで機能をリリースしながら、顧客や利用者のフィードバックを反映して改善を続ける手法です。 しかし、アジャイル開発は単なる開発手法の変更に留まらず、マネジメントの考え方やチーム運営のあり方にも大きな影響を及ぼします。 この記事では、アジャイル開発におけるシステム開発マネジメントの基本概念、手法、主要な役割、そして成功のためのポイントを体系的に解説します。 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。これを読めばアジャイル開発におけるシステム開発のマネジメントについて、成功のためのポイントが丸わかりですよ。 アジャイル開発とは アジャイル開発は、ソフトウェア開発における「変化への対応」と「顧客価値の最大化」を重視した開発手法です。 その根本思想は、2001年に発表された「アジャイルソフトウェア開発宣言（Agile Manifesto）」に集約されています。主な特徴は以下の通りです。 これにより、従来型の計画中心の開発に比べ、変化に柔軟に対応できる点が大きな強みです。 アジャイル開発におけるマネジメントの特徴 アジャイル開発におけるマネジメントは、従来型のウォーターフォール型開発とは異なる独自のアプローチを取ります。 特に、計画の柔軟性やチーム主体の運営、進捗管理の方法などに特徴があります。以下に主要なポイントを整理します。 計画は固定ではなく柔軟 アジャイルでは、プロジェクト全体の計画を初めから固定するのではなく、短期間のスプリント（反復期間）ごとに計画を見直して更新します。 この方法により、顧客からの要求変更や市場環境の変化に迅速に対応でき、開発途中で発生する新しい課題や改善点も柔軟に取り入れられます。 結果として、開発の方向性が固定されず、常に最適な価値提供を目指すことが可能になります。 プロジェクトマネージャーの役割変化 従来型ではプロジェクトマネージャーは進捗管理や指示・監督が中心でしたが、アジャイルにおいてはチームをサポートする役割に重点が移ります。 具体的には、障害の除去やリソース調整を行い、チームが自己組織化して効率的に働ける環境を整えることが主な役割です。 リーダーは指示者ではなく、チームが主体的に課題を解決できるよう支援する存在として機能します。 2進捗管理は成果物ベース アジャイルでは、作業時間やタスク消化率ではなく、実際に動作する機能や顧客に価値を提供する成果物が進捗の基準となります。 この成果物ベースの管理により、チームは単なる作業量ではなく、顧客にとっての価値を意識しながら開発を進めることができ、納品物の質や実用性を高めることが可能です。 アジャイル開発で用いられる代表的手法 アジャイル開発には複数の代表的手法が存在します。 それぞれの特徴を理解し、適切にマネジメントすることで、開発チームの効率や品質を最大化できます。以下に代表的な手法を紹介します。 スクラム（Scrum） スクラムはアジャイル手法の中でも最も広く普及している手法です。短期間で反復的に開発を進めることを特徴としています。 スクラムではチームの自己管理能力と透明性が重視され、マネージャーは指示するのではなく、チームを支援するサポート役として機能します。 カンバン（Kanban） カンバンは作業の流れを視覚化し、ボトルネックを明確にする手法です。スクラムより柔軟で、計画を厳密に決めなくても運用できます。 エクストリームプログラミング（XP） XPはソフトウェアの品質向上と継続的改善に重きを置く手法で、スクラムやカンバンと組み合わせて使われることも多いです。 XPは特に品質管理や保守性の向上に強みがあり、プロジェクトの信頼性を高める役割を果たします。 アジャイル開発の主要な役割 アジャイル開発ではチーム内で明確な役割分担が重要です。代表的な役割を整理します。 プロダクトオーナー（Product Owner） スクラムマスター（Scrum Master） 開発チーム（Development Team） アジャイル開発マネジメント成功のポイント アジャイル開発で成果を上げるためには、単に手法を導入するだけでは不十分です。以下のポイントが成功の鍵となります。 チームの自律性を尊重 アジャイルではチームが自分たちで意思決定し、最適な方法で作業を進めることが重要です。 マネジメントは指示や命令ではなく、障害除去や支援に徹することが求められます。 顧客との継続的コミュニケーション 顧客やユーザーとの定期的なフィードバックを重視し、要求の変化や改善点を迅速に取り込む仕組みを作ることが重要です。 可視化と透明性 作業の進捗や課題を可視化することで、問題の早期発見と対応が可能になります。カンバンやデイリースクラムを活用すると効果的です。 継続的改善（Kaizen） スプリント終了時の振り返り（レトロスペクティブ）で、プロセスやツール、コミュニケーション方法を改善し続ける文化を作ることが成功につながります。 […]

2017年の起業から今まで、DEHA SOLUTIONSが歩んできた9年間は、お客様と社員の皆様からのご支援とご協力なくしては語ることができません。心より感謝申し上げます。  私たちはこの間、ベトナムを開発拠点とするシステム開発企業として、日本国内のIT市場向け様々な課題に真摯に向き合ってまいりました。2019年に発表された経済産業省によるIT人材需給に関する調査によると、2030年の日本国内におけるIT人材は最大で約79万人が不足すると予測されています。この深刻な状況の中、多くのSIer企業様や中小・大企業様の開発パートナーとしては、高品質で開発及びソリューションを安定的に提供することで、日本のIT業界の成長を支える一翼を担っています。  >>関連記事：日本経済産業省によると2030年には最大で約79万人のIT人材が不足  近年、ビジネス環境は急速に変化し、DXの波が隅々にまで浸透することに加え、AI技術も全産業を席巻しています。DEHAマガジンでも度々記事を取り上げてきたように、現在AIは単なるトレンドではなく、未来の社会を形作る基盤となりつつあります。  そんな大きな時代の変化を捉え、私たちDEHA SOLUTIONSはこれまでの9年間で培ってきた豊富なナウハウで、AI分野に注力を決意しました。単なる技術ベンダに留まらずに、お客様にとって最も信頼性があるAI総合ソリューション開発パートナーとしては、共に課題解決及びビジネス発展にしていくことを目指してまいります。 

開発の現場では「人が足りない」「スキルが合わない」「今すぐ増強したい」が日常茶飯事です。 そこでこの記事では、①オフショア開発 ②ニアショア開発 ③フリーランス・業務委託 ④SES ⑤社内のリソース強化（社員育成・ノーコード/ローコード・AI活用）の5つ手段を、スピード/コスト/品質確保/管理負荷/機密性/拡張性で徹底比較し、選び方の指針まで一気通貫で整理します。 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。これを読めば開発リソースを確保するためのそれぞれの手段について、特徴がわかりますよ。

近年、IT人材不足が深刻化する日本市場では、オフショア開発の活用がますます一般的になっています。 なかでも、ベトナムは高い技術力とコスト競争力を兼ね備えた国として、依然として人気を維持しています。 この記事では、2025年最新のベトナムオフショア開発における人月単価相場を役割別に解説し、最新動向までを詳しくご紹介します。 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。これを読めばベトナムオフショアの具体的なコストがわかりますよ。

2025年8月時点におけるドル／円（USD/JPY）の為替レートは、およそ ¥146.9です。 円安傾向は続いており、過去数十年のトレンドとも重なりつつ、依然として投資・政策動向から注目を浴びています。 この記事ではそんな円安に着目してオフショア開発に与える影響を見ていこうと思います。 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。これを読めばオフショア開発に円安がどう影響するのかがわかるのはもちろん、いつ始めるべきかまで丸わかりですよ。

近年、生成AI（Generative AI）はビジネスの在り方を大きく変革する技術として急速に普及しています。 文章、画像、音声、コードなど、多様なコンテンツを自動生成できるこの技術は、従来の業務効率化だけでなく、新たな価値創出や顧客体験の革新にも直結します。 特にエンタープライズ（大企業）においては、膨大なデータ資産や高度なセキュリティ要件、複雑な業務プロセスを背景に、生成AIの導入が戦略的な投資対象として注目されています。 この記事ではそんなエンタープライズ向け生成AIについて具体的な活用事例や導入ステップなど徹底解説していきます。

近年、生成AI（Generative AI）は文章生成、画像生成、音声合成、プログラムコードの自動生成など、幅広い分野で実用化が進んでいます。 業務効率化や新しい価値創造の手段として注目され、さまざまな業種で導入が加速しています。 しかし、生成AIサービスを導入するにあたり、どのような形態で利用するかは企業の戦略や要件によって異なります。 この記事では、主な導入形態としてSaaS型の生成AIサービス、オンプレミス型生成AIサービス、API/PaaS活用型生成AIサービスに着目し、それぞれの特徴・メリット・デメリット・選び方のポイントを整理します。 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。これを読めば生成AIサービスについてどんな特徴があるのかがわかるのはもちろん、適切な選び方まで丸わかりですよ。

2025年、生成AIはビジネスと社会の在り方を大きく変えつつあります。 大規模言語モデル（LLM）、マルチモーダルAI、RAG、AIエージェントといった技術革新が進み、企業の業務効率化から新しい価値創造まで、その活用範囲は急速に広がっています。 この記事ではそんな生成AI市場について、今後の展望や業務への活用について動向などを見ていきます。 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。これを読めば生成AI市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。

近年、AI技術の進化とともに、業務効率化やサービス向上を目的とした「AIエージェント」の導入が急速に進んでいます。 弊社でも、この流れを受けてAIエージェントの導入を進め、多くの現場で業務の質とスピードの両立を実現することができました。 この記事では、実際に弊社が取り組んだAIエージェントの活用事例を紹介しながら、AI導入によるメリットとその可能性についてご紹介いたします。 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AIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。

近年、業務効率化や顧客対応の高度化を目的として、企業や自治体、教育機関など多くの組織で「AIエージェント」の導入が進んでいます。 AIエージェントとは、人工知能を活用して自動的に応答や処理を行うシステムの総称で、チャットボットやバーチャルアシスタント、RPA（Robotic Process Automation）などが含まれます。 しかしながら、AIエージェントの導入には多くの期待が寄せられる一方で、現場ではさまざまな課題に直面するケースも少なくありません。 この記事では、AIエージェント導入によくある課題とその解決方法について、具体的に解説していきます。 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AIエージェントの特徴がわかるのはもちろん、うまく活用するための方法もわかりますよ。