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。
「AIを導入したいけれど、何から始めればよいかわからない」「ChatGPTを試してはいるものの、業務改善にはつながっていない」「競合企業はAIを活用しているようだが、自社はどのレベルなのか知りたい」。 このような悩みを抱える企業は少なくありません。 近年、企業のAI活用は「AIツールを使う」段階から、「AIを前提とした企業へ変革する」段階へと進化しています。 その変革を体系的に理解するために注目されているのがAX（AI Transformation）段階モデルです。 この記事では、AX段階モデルの概要と各ステージの特徴、自社がどの段階にあるのかを判断するポイントについて、3分で理解できるようわかりやすく解説します。 AIを導入したいが、どこから始めればよいかわからない方 自社のAI活用レベルを客観的に把握したい方 AIを活用して生産性向上や競争力強化を目指したい方 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を活用するための具体的な方法とAXモデルの具体的な仕組みが分かりますよ。 AX段階モデルとは？ AX（AI Transformation）とは、AIを単なる業務効率化ツールとして利用するだけではなく、企業の業務プロセスや組織、ビジネスモデルそのものをAIを中心に再構築する考え方です。 その成長プロセスを整理したものが「AX段階モデル」です。 DX（デジタルトランスフォーメーション）がデジタル技術による企業変革であるのに対し、AXはAIを中核に据えた企業変革を意味します。…
近年、AI（人工知能）は私たちの生活だけでなく、企業活動にも急速に浸透しています。 文章作成や画像生成、データ分析、問い合わせ対応など、これまで人が担っていた業務をAIが支援・代替できるようになり、多くの企業がAI活用に注目しています。 一方で、「AIツールを導入しただけ」で終わってしまう企業も少なくありません。 本当に競争力を高めるためには、単なるAI活用ではなく、企業全体をAI中心に変革する「AX（AIトランスフォーメーション）」という考え方が重要になります。 この記事では、AXとは何か、DXとの違い、そしてなぜ今企業にAXが必要なのかについて詳しく解説します。 AXに興味がある方 AIを活用したいとお考えの方 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。これを読めば今注目のAXについて丸わかりですよ。 AXとは？ AX（AI Transformation：AIトランスフォーメーション）とは、AIを単なる業務効率化ツールとして導入するのではなく、AIを中心に企業のビジネスモデルや組織、業務プロセス、意思決定までを根本的に変革する取り組みを指します。 例えば、これまでAIはメールの自動返信・チャットボット・売上予測・在庫管理など、一部の業務改善に使われるケースがほとんどでした。 しかしAXでは、AIを企業経営の中心に据えます。 例えば営業部門ではAIが顧客ごとの提案内容を作成し、マーケティング部門ではAIが市場分析を行い、人事部門ではAIが採用候補者を分析し、経営層はAIによる将来予測を参考に経営判断を行うといったように、企業全体がAIと共に動く組織へ変わっていきます。…
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。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 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。 (more…)
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。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 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「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。…
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。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 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。 (more…)
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。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 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。 (more…)