上記のように、エンジニアのリソースが確保できない場合、ラボ契約でのオフショア開発がおすすめです。
今回は、オフショア開発における請負契約とラボ契約の違いについてまとめました。
ぜひ最後までご覧ください。
オフショア開発は海外で開発することで、国内開発よりコストを下げることができる開発手法です。
オフショア開発には、「請負契約」と「ラボ契約」の2つの契約形態があります。
一つずつ、メリットをみていきます。
請負契約とは、プロジェクトごとに開発依頼を行う契約です。
開発チームは、決められた納期・工数にしたがって、依頼されたプロジェクトの開発を行います。
請負契約のメリットは、以下の通りです。
予め要件定義を行い、納期、工数、求める品質を明確にできるので、コミュニケーションを頻繁に取らずとも、依頼通りに開発を進められる可能性が高いです。
一方で以下のようなデメリットもあります。
プロジェクトごとの契約になるため、最初に取り決めた仕様を変更することは難しいです。
また別のプロジェクトを立ち上げる際は、別の開発チームと連携する可能性が高く、一からコミュニケーションを取らなければいけません。
システムの運用に伴う、継続的な改修の依頼も難しいでしょう。
一方でラボ契約は、半年〜1年程度の期間、開発チームを確保して開発業務を行う契約です。
ラボ型開発とも呼ばれます。
請負契約とは異なり、1つのプロジェクトが終わっても開発チームを解散せず、継続して次のプロジェクトに取り組むことができます。
ラボ契約のメリットは、以下の点です。
ラボ契約では、同じチームと長期にわたって仕事をすることができます。
そのため、信頼関係やノウハウを蓄積することが可能です。
また、一度優秀なエンジニアを確保できれば、そのまま次のプロジェクトも継続して依頼できます。
開発チーム自体を抑えているので、契約期間内であれば、仕様変更や追加依頼にも対応できるのも大きなメリットでしょう。
一方で以下のようなデメリットもあります。
ラボ契約では、依頼がなかったとしても、契約期間内は費用が発生します。
もし単発のプロジェクトしか依頼する予定がないのであれば、請負契約の方が適しているかもしれません。
またラボ契約では、仕様や納期、工数などが変動するため、積極的にコミュニケーションし、仕様の決定、進捗の確認、成果物のレビューなどに関わる必要があります。
ラボ契約は、プロジェクトの要件が決まりきっておらず、進捗をみながら進行させたい場合に適しています。
以下のような条件下では、ラボ契約のほうが向いているでしょう。
プロジェクト完了までの全てを委託する請負契約と異なり、ラボ契約では進捗状況をみながら随時仕様変更ができるため、依頼者側にもオフショア開発のノウハウが蓄積されます。
また開発チームと連携して、共にプロジェクトを推進するラボ契約は、アジャイル開発のような開発手法とも相性が良いです。
リリース後に顧客の反応をみながらの機能追加や改修を行えるため、中長期的に伸ばしたい新規プロジェクトの開発にも適しています。
一方で、以下のような状況なら、請負契約の方が適しているでしょう。
オフショア開発では、自社の方向性にあった契約であれば、国内開発の半額〜7割程度の費用で開発を行うことができます。
逆に自社の方向性にあっていない方法で依頼すると、余計な費用がかかってしまい、思ったようなコストパフォーマンスは見込めません。
ラボ契約で失敗しないためには以下のポイントを意識すると良いでしょう。
自社の方向性を確認し、請負契約ではなくラボ契約のほうが適していることを確認しましょう。
また、依頼する際は実績のあるオフショア開発会社に依頼することが大切です。
請負契約と異なり、ラボ契約では、一定期間同じ開発チームと連携することが求められます。
そのため、質の低い開発会社に依頼してしまうと、長期にわたって不利益を被りかねません。
同様にコミュニケーション方法についても事前に確認をとるべきです。
実際に開発を行い始めたら、定期的なミーティングを行うのが大切です。
ラボ契約では、依頼がなくてもコストが発生するため、稼働状況を確認する必要があります。
ミーティングでは、作業内容の説明、スケジュールの共有、進捗・成果物の確認なども行いましょう。
dehaは5年間にわたって、ベトナムと日本を繋ぎ、オフショア開発を行ってきました。
これまでの開発実績としては、以下のようなものがあります。
シンプルなウェブサイトから、スマホアプリ、AIを用いた画像認識システムのまで多数のプロジェクトの開発に携わってきました。
ラボ型開発での、オフショア開発依頼も請け負っております。
オフショア開発に興味がございましたら、ぜひdehaにご相談くださいませ。
ソフトウェア開発において、品質の確保はプロジェクト成功の最重要テーマの一つです。 市場のニーズは高度化し、リリースサイクルは短期化し、開発チームの構成は複雑化しています。このような状況の中で注目されているのが TQA(Technical Quality Assurance:技術品質保証) です。 TQAは従来のQAと異なり、単にテスト工程で不具合を検出するだけではなく、開発工程全体の技術的な品質を可視化し改善するという役割を担います。 この記事では、TQAとは何か、その役割から導入メリットまで詳しく解説します。 TQAが気になる方 TQAの開発プロセスが気になる方 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となっています。これを読めばTQAとは何かがわかるのはもちろん、導入メリットもわかりますよ。 TQA(技術品質保証)とは? TQAとは、技術的視点から開発プロセス全体の品質を管理・保証する取り組みを指します。従来のQA(Quality Assurance)が主に「プロセス管理」や「テスト計画・品質基準の策定」を担当していたのに対し、TQAはさらに踏み込んで、…
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…)