国内のIT人材不足もあり、オフショア開発が再び注目されるようになってきました。
オフショア開発には、プロジェクトごとに単発で契約を結ぶ請負契約と、中長期に渡り開発チームを抑えるラボ契約の２種類があります。
オフショア開発を検討する際、どちらの契約方式が良いのか、自社のプロジェクトとマッチするのはどちらなのか、と悩まれる担当者様も多いのではないでしょうか？
今回は、ラボ契約と相性の良いプロジェクトについて解説いたします。
オフショア開発を検討中であれば、ぜひご参考にされてみてください。
ラボ契約は、ラボ型開発とも呼ばれます。
一定期間開発チームを専属で雇う契約で、契約期間の間は同じ開発チームと作業することが可能です。
ラボ契約には、次のような特徴があります。
一方、請負契約では、プロジェクト単位で契約を行います。
プロジェクト開始時に、明確な納期と仕様の詳細を共有して計画をたて、その計画にそって開発を進める形式です。
そのため、プロジェクト開始時に仕様が固まっている必要がありますし、途中で仕様変更を行った場合は追加料金が発生してしまいます。
ラボ契約を選ぶメリットとしては以下の３点があります。
一つ一つみていきます。
請負契約では仕様変更に伴う追加料金が発生しますが、ラボ契約では、期間中であれば追加で依頼を行うことが可能です。
そのため開発を進めながら方針を決めることというスタイル（MVP開発やアジャイル開発）も行えますし、市場の変化に伴うやむおえない仕様変更も行えます。
ラボ契約では開発チームを専属で雇うことができるため、開発チームとの間でノウハウや信頼関係を蓄積することが可能です。
ここでいうノウハウとは、依頼者側に蓄積されるオフショア開発会社とのコミュニケーションの取り方のノウハウや、オフショア開発会社側に蓄積される特定クライアントとの間の暗黙の了解などです。
一度関係を築くことができれば、双方ストレスなく、スムーズにプロジェクトを進めることができるようになります。
請負契約では、プロジェクトごとに別の開発チーム（依頼先を変更すればオフショア開発会社自体も変わります）が対応する可能性があるため、ラボ契約のようにノウハウと信頼関係の蓄積は難しいです。
システム開発では、リリース後にアップデートが必要になる場合が多々あります。
１つは、プラットフォームやツールのアップデートです。
スマホアプリがわかりやすいのですが、iOSやAndroidOS自体のアップデートがあると、それに合わせてアプリの改修が必要になる場合があります。
わかりやすいところで言えば、iOS13で搭載されたダークモードなどは、多くのアプリが対応を迫られました。
このように、システムの前提となるプラットフォームやツールがアップデートしたときに、システムの改修を行う必要が出てきます。
またtoCのシステムでは、ユーザーの反応を元に機能追加やUI変更などを行う方が良いでしょう。
上記のような特徴のあるラボ契約ですが、具体的にどのようなプロジェクトと相性が良いのでしょうか？
詳しくみていきます。
現在、WEBアプリ・スマホアプリ市場は、非常に活発で、様々なアプリが登場しています。
各企業が自社専用アプリを持っているのも当たり前になりつつあり、機能面やUI（ユーザーインターフェース、画面デザインのこと）で劣るアプリは、ユーザーが離れていくのが現状です。
そのため、今から新しくtoCでサービスを打ち立てる場合は、細かなテストを行い、市場ニーズを的確に汲み取る必要があります。
市場ニーズを汲み取りながら開発を行う方法の一つとして、MVP開発が注目されています。
MVP（Minimum Viable Product）開発とは、最低限の機能のみをもったプロダクトをリリースして、ユーザーの反応をみながらプロダクトの改善を行っていくという事業開発の手法です。
MVP開発を行う場合、プロジェクト開始時点で仕様を固めるのは困難なので、ラボ契約での開発をおすすめします。
アジャイル開発を検討している場合も、ラボ契約がおすすめです。
アジャイル開発とは、システム開発の手法のひとつで、製造→テスト→リリース→検証のサイクルを、小さく大量に回す手法です。
MVP開発と似ていますが、MVP開発は事業（商品）開発の手法であり、アジャイル開発はシステム開発の用語です。
アジャイルでの開発を検討している場合も、MVP開発同様に、仕様変更が起きやすいのでラボ契約で開発を行うべきでしょう。
オフショアは、開発業務以外を委託することも可能です。
すでに動いているプロジェクトの運用保守業務やテスト検証業務を委託することもできます。
特に運用保守は、オフショアに向いている業務の一つです。
理由としては、開発業務に比べてクライアントとのやりとりが少なくすみ、言語・文化的なコストがかかりにくく、技術力を存分に生かせるからです。
運用保守業務は、当然中長期で取り組むものですので、オフショアのラボ契約で行うと良いでしょう。
運用保守を外部に委託することで、自社のエンジニアリソースに余裕を持たせることが可能です。
一方、以下の要素を満たすプロジェクトは、ラボ契約である必要がありません。
上記の要素全てを満たしている場合、ラボ契約ではなく請負契約を選ぶ方が良いでしょう。
ラボ契約では、期間中であればタスクがなくても費用が発生してしまうため、明確に終わりが見えるプロジェクトの場合は余計なコストに繋がりかねません。
ラボ契約の特徴とメリット、相性の良いプロジェクトをみてきました。
上記のような案件に関しては、ラボ契約の方が望ましいでしょう。
もし、「自社のプロジェクトがどれに当てはまるかわからない」、「ラボ契約にフィットするか不安だ」というような、不安・疑問がありましたら、お気軽にdehaにお問い合わせくださいませ。
dehaでは、５年間に渡り、日本のクライアント様とベトナムオフショア開発を行ってきました。
ラボ契約だけでなく、請負契約に関してのナレッジも蓄積があります。
お問い合わせいただければ、お客様のプロジェクトの内容をヒアリングし、フィットするか解説させていただきます。
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。 オフショア開発を始めたい方 社内のIT人材が不足している方 開発効率を上げたい方 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。 (more…)
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。 (more…)
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。 生成AIサービスを導入したい方 生成AIサービスのタイプを知りたい方 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。 (more…)
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。 生成AIを活用したい企業の方 業務を効率化したい方 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市場について現状と今後の展望が丸わかりですよ。 (more…)
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。 AIエージェントが気になる方 AIエージェントの事例が知りたい方 社内の人材不足にお悩みの方 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AIエージェントの成功事例が丸わかりですよ。 (more…)
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。 AIエージェントに興味がある方 AIエージェントの導入に不安がある方 社内の人材不足にお悩みの方 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。 (more…)