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こんにちは。 小規模事業・個人事業主に向けたITサービス利用のご支援をしています！ ITコーディネータさとよです。システムを構築する際に要件定義フェーズというのがあります。このフェーズは突き詰めれば実に難しく、数々の失敗プロジェクトの原因を生み出す根源となっています。まず、一人で開発するシステムづくりについてはこのようなことはないと思います。自分でどんな要件が必要なシステムかを自分で考えて構築する点で齟齬が生まれる余地がないからです。問題が発生するのは構築を担当する受注者側と発注側のユーザが分かれるときに発生します。その発生する問題が、要件定義の見方が一緒ではないということに起因します。要件定義の認識相違はなぜ生まれるのかどういうことかというと、SEはモノづくりを考えるので、システムにどのような機能を持たせるかというのを考えます。どのような技術でどのような機能を実装させるかを考えます。システムに必要な要件は全部ユーザが提示するべきと考えています。どのような機能を盛り込むかで見積もりを行います。一方ユーザは業務からシステムを考えています。自分たちの業務に必要な要件を出していきます。細かいことはSEさんが汲んでくれると思って、具体的に提示しないことも多いです。ベテランSEであればそんなことは百も承知で、具体的な要件を確認してくれるSEもいます。しかし、やはり業務を行っていない分多少の漏れが発生してしまうこともあります。本来であれば、業務要件からシステム要件を抽出して構築するための要件定義をまとめていきます。一般的に要件定義フェーズというのは本来構築サイドで仕上げるというよりは、ユー

「AIに頼んだら、見た目は完璧な業務アプリが数十分でできた。これなら開発を外注しなくてもいいのでは」。最近、そう考える経営者・担当者の方が増えています。生成AIでアプリを作るツールが身近になり、プログラミング経験がなくても「とりあえず作ってみる」ことができるようになったからです。私は中小企業向けのAI・DX支援を仕事にしています。この疑問に答えるため、自社で実際に手を動かして検証しました。結論を先に言うと、「見た目の完成」と「業務に載る」は最初から別の問題でした。これは使った人の失敗ではなく、いまのAIアプリ生成ツールが構造的に持っているギャップです。発注や内製を判断する前に、ぜひ知っておいてください。検証：技術指定なしで「勤怠管理アプリを作って」と頼んだ検証に使ったのは、GoogleのAIエージェント開発ツール「Antigravity」のデスクトップ版です。条件はあえてシンプルにしました。技術的な指定を一切せず、「勤怠管理アプリを作ってほしい」とだけ依頼する。非エンジニアの方が実際に依頼するときの状況を再現するためです。自分が知らないことを、依頼文に書けるはずがないからです。結果は正直、驚きました。AIは自分で技術構成を選び、途中でビルドエラーが出ても自分で原因を突き止めて修正し、最後まで完走。数十分で、市販品と見分けがつかない見た目の勤怠管理アプリが動いていました。問題は、この先でした。業務システムとして致命的な3つの欠落生成されたアプリの中身を調べると、データはブラウザの中（localStorageという仕組み）だけに保存する形でした。ざっくり言えば「そのブラウザが自分の