Flutterエンジニアは注目されてはいるものの、日本ではその人数がまだ多くはありません。
そのため、人材の確保に関して苦労している方も多いのではないでしょうか。
この記事ではそんなFlutterエンジニアの人材確保に苦戦している方向けに、ラボ型開発をご紹介したいと思います。
ラボ型開発なら仕様変更にも柔軟に対応ができるなどメリットが多くあります。
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Flutterエンジニア獲得のためのラボ型開発の魅力が丸わかりですよ。
Flutterとは2018年にGoogleが開発したモバイルアプリ用のフレームワークです。
2019年5月にはFlutterの新機能「Flutter for Web」が発表され、マルチプラットフォームに対応することができるようになりました。
通常、デバイスをまたいで同じ言語で開発を行ってしまうとプラットフォームごとにデザイン・描画などの差が出てしまいますが、Flutterでは1度の開発でマルチデバイスに対応することが可能。
そのため開発工程を大幅に短縮することができ、効率の良い開発を行うことができます。
Flutterを外注する際には主に以下の方法があります。
求人サイトは人材確保の主要なルート。エンジニア専門の求人サービスを活用することで、Flutterのスキルを持ったエンジニアを確保することができます。
人材会社は求職者を登録し、求人を行っている企業へ紹介してくれるサービスのことを指し、スピーディーに人材を見つけることができます。
派遣会社やSESは人材のレベルによって単価が変わりますが、必要なスキルにあったエンジニアを柔軟に調達することが可能です。
それぞれの詳しい内容については「優秀なIT人材を調達する方法。スタートアップの為の採用ノウハウ」の記事を参考にしてくださいね。
先ほど紹介したような方法でFlutterエンジニアを確保することができますが、日本でのFlutterエンジニア数は増加傾向にあるものの、実はそこまで数が多くないのが現状です。
フリーランスのエンジニアを探すことができるクラウドワークスにて、「Javascript」のエンジニアは20,000名以上ヒットしますが、Flutterエンジニアは446名のみです。（22年5月14日現在）
Flutterは日本語の資料も少ないため、我が国では扱えるエンジニアは少ないのです。
Flutterの人材確保に苦戦している方はラボ型開発を検討してみてはいかがでしょうか。
ラボ型開発とはある 一定期間(半年〜1年)の間、お客様の専用のチームを用意し開発を行うという契約形態のことです。
一般的な開発は請負型開発と呼ばれ、案件単位など短い期間で開発を行いますよね。そのため、基本的に途中での変更ができず、納品後の修正が発生した場合は追加料金が必要になってしまいます。
一方ラボ型開発では、期間を決めて契約を行うので、その期間中であれば随時修正も可能です。開発への柔軟性の高さやコストが抑えられるところがラボ型開発が注目されている理由になります。
日本ではまだまだ求人数の少ないFlutterですが、ベトナムではFlutterエンジニアが多くいます。そんなベトナムのオフショアでラボ型開発を行うことで、人材は日本よりも容易に確保していくことが可能になります。
人材確保が容易にできるだけがベトナムオフショアのラボ型開発の魅力ではありません。
ベトナムオフショアを利用することでこういったメリットがあります。
ベトナムは国としてIT教育を進めているため、優秀なIT人材が多くいます。その一方で、エンジニアが不足している日本と比べるとコストを抑えることも可能。
またプロジェクトごとに発注する請負契約では、最初に決めた仕様と異なる依頼をすることは難しく、追加料金が発生することが多々あります。
しかし、ラボ型契約なら契約期間なら決まったプロジェクト以外にも依頼ができます。そのため仕様変更や機能の追加などにも柔軟に対応することが可能なのです。
いかがでしたか。本日はFlutterエンジニアの確保に苦戦している方向けに、ベトナムオフショアのラボ型開発の魅力を紹介していきました。
Flutterは流行している言語ではあるものの、日本ではまだまだエンジニア数が多くはありません。
そこで、ベトナムオフショアのラボ型開発でFlutterエンジニアを確保してみるのがおすすめでした。
ラボ型開発では契約期間なら決まったプロジェクト以外にも依頼が可能なため、仕様変更に柔軟に対応をしていくことができます。
ベトナムなら品質の良いエンジニアを日本よりもコストを抑えて確保していくこともできましたね。
そんなオフショア開発の人材確保やFlutterエンジニア確保が簡単にできるサービスとして、「チョータツ」があります。
チョータツは高度IT人材を最短7営業日後に調達できる人材調達サービスです。
お客様のご要望をヒアリングして、研究開発支援やDX化支援などさまざまな依頼に柔軟に対応していくことが可能です。多くの企業様にご利用いただいています。
人材調達にお悩みの方、オフショア開発のラボ型開発に興味がある方は、ぜひこちらから資料のダウンロードをしていただければと思います。
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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