生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 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。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。

近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 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「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル（スプリント）を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。 1. 市場投入までの時間を短縮できる 必要な機能から先に提供できるため、ビジネス価値を早期に生み出せます。 競争が激しい市場では、「半年後に完璧なものを出す」より「1か月後に使えるものを提供し改善する」方が成功につながる場合があります。 2. 顧客満足度を高めやすい 開発途中から利用者の意見を取り入れられるため、「完成したが使われない」という問題を防ぎやすくなります。 3. 開発リスクを減らせる 長期間の開発では、市場や顧客ニーズが変化する可能性があります。 短いサイクルで確認するアジャイルでは、大きな失敗になる前に方向修正できます。 4. 継続的な改善が可能 リリース後も改善を続けることを前提としているため、サービス品質を長期的に向上できます。 一方で、アジャイル開発には課題もあります。 柔軟性が高い反面、要望追加が続くことで開発範囲が広がり、予算や期間の管理が難しくなる場合があります。 そのため、何を優先するか判断するプロダクトオーナーの役割が非常に重要になります。 また、利用者や経営層、開発チームが継続的にコミュニケーションを取る文化も必要です。 ウォーターフォール開発の特徴とメリット ウォーターフォール開発は、要件定義、設計、開発、テスト、運用という工程を順番に進める伝統的な開発手法です。 「古い方法」と思われることもありますが、現在でも金融機関、官公庁、医療機関、大企業の基幹システムなどで広く利用されています。 ウォーターフォール開発の最大の特徴は、事前に計画を立て、決められた工程を確実に進める点です。 例えば銀行の勘定系システムでは、預金や送金処理の誤りが大きな社会問題につながります。 このようなシステムでは、スピードよりも安全性や品質が重要です。 そのため、詳細な設計書を作成し、各工程で確認しながら進めるウォーターフォール開発が適しています。 主なメリットは以下です。 1. 品質管理がしやすい 各工程でレビューや承認を行うため、問題を早期発見できます。 また、設計書や仕様書が残るため、長期間利用するシステムでも保守しやすくなります。 2. 予算やスケジュールを管理しやすい 開発前に要件を固めるため、必要な人員や費用を見積もりやすくなります。 大規模プロジェクトでは、この計画性が大きなメリットになります。 一方で、ウォーターフォール開発の弱点は変化への対応力です。 開発途中で仕様変更が発生すると、設計やプログラムの修正範囲が大きくなり、期間や費用が増加する可能性があります。 また、利用者が実際のシステムを確認できるのが終盤になるため、「完成したが期待と違う」という問題も発生しやすくなります。 ハイブリッド開発という第三の選択肢 近年、多くの企業が注目しているのが、アジャイルとウォーターフォールを組み合わせたハイブリッド開発です。 ハイブリッド開発では、すべてを一つの方法で進めるのではなく、システムの特徴に合わせて開発手法を使い分けます。 例えば、大規模な基幹システムを開発する場合、会計・人事・在庫管理など企業活動の中心となる部分は、品質や整合性が重要です。 そのため、要件定義や設計はウォーターフォール型で慎重に進めます。 一方、利用者が直接触れる画面やアプリ部分は、アジャイル型で開発し、利用者の意見を反映しながら改善します。 […]

企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 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7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。

オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 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。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。

近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 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「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。

長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 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AIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。

近年、企業のIT戦略やシステム開発において「AI Native（AIネイティブ）」という言葉が急速に注目を集めています。 この記事ではそんなAI Nativeについて、その概要やメリットなどを紹介していきます。 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AI Nativeが何かがわかるのはもちろん、導入するべき理由が丸わかりですよ。

IFS Cloudは、スウェーデン発のグローバルERPパッケージであり、ERP、EAM（設備資産管理）、SM（サービス管理）を統合的に提供する統合プラットフォームです。 本日はそんなIFS Cloudについて主要モジュールを解説します。 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IFS Cloudについてわかるのはもちろん、IFS Cloudの強みまで丸わかりですよ。

企業のDX推進が本格化する中で、ERP（基幹業務システム）の役割は単なる業務管理ツールから、経営基盤そのものへと変化しています。 その中で、世界的に注目されているクラウドERPが IFS とOracle Cloud ERPです。 どちらも世界トップクラスのERPとして高く評価されていますが、実際には設計思想や得意分野が大きく異なります。 IFS Cloudは「現場・設備・サービス」を重視したERPであり、製造業やインフラ産業との相性が非常に高いことで知られています。 一方のOracle Cloud ERPは、「財務・経営統制・グローバル管理」を重視したERPであり、多国籍企業や大企業における経営管理基盤として強みを発揮しています。 そのため、「どちらが優れているか」という単純な比較ではなく、「自社の業務や経営戦略にどちらが適しているか」を見極めることが重要になります。 この記事では、IFS CloudとOracle Cloud ERPの違いを、製造業適性、AI機能、財務管理、導入思想、グローバル対応、将来性などの観点から詳しく解説していきます。 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IFS CloudとOracle Cloud ERPの違いについてわかるだけでなく、どちらを選択すればいいかがわかりますよ。

製造業や建設業、航空・防衛、エネルギー、サービス業など、複雑な業務を抱える企業にとって、ERPシステムは単なる基幹システムではなく、経営そのものを支えるインフラとなっています。 しかし近年、多くの企業で従来型ERPの限界が顕在化しています。そのような中で注目されているのが、クラウド型ERPへの移行です。 この記事では、「IFSクラウドへ移行すべき4つの理由」というテーマで、IFS Cloudがなぜ多くの企業に選ばれているのかを詳しく解説します。 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IFSクラウドへ移行すべき理由がわかるだけでなく、経営改革の視点からIFS Cloudの価値を整理することができますよ。