私たちATHLEEは、シンガポールを拠点として、日本企業の海外進出を総合的に支援しております。現地法人設立から経営アドバイザリー、人材採用、IT基盤構築、デジタルマーケティングまで、製造業、建設業、物流業、サービス業など業種を問わず、アジア市場での事業展開を一貫してサポートいたします。

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社ではITを活用したシステムやサービス、アプリを開発することでお客様の課題解決のお手伝いをしておりますが、
その中でもベストプラクティスと呼べるような素晴らしい活用をされたお客様の事例をご紹介させていただいております。

【非エンジニア社員が生成AIで経営ダッシュボードを2ヶ月で開発 でも、画面ができてからが本当のスタートです】

近年、生成AIの普及により「自社の業務を一番よく知っている社員が、自らシステムを作る」という動きが広がっています。

エンジニアに仕様を一から説明しなくてもよい、使いたいものがイメージ通りに作れる、そんな期待感が高まっています。
そして実際に、非エンジニア社員が生成AIを活用して社内システムを形にするケースが出てきています。

しかし、そこには多くの企業が共通して直面する「次のステップ」の課題があります。

■「プロトタイプができたので、実運用に持っていきたい」という相談
先日、ある企業様より以下のようなご相談をいただきました：
「経営管理部門の非エンジニア社員が、生成AIを使って社内向けの経営報告書作成ツールと、
売上・受注見込み・在庫管理を見える化するリアルタイムダッシュボードを開発しました。
約2ヶ月かけて作ったプロトタイプを見てほしいのですが、これを実運用に持っていくにはどうすればよいでしょうか？」

■プロトタイプを見て、率直に驚きました
実際にプロトタイプを拝見したところ、完成度の高さに驚きました：
・経営陣やマネジメントが見たいKPIや情報が、使いやすく適切に配置された画面構成 ・普段社内で使用している報告書の
フォーマットを忠実に踏襲したダッシュボード表示 ・社内特有の承認ワークフローが実際に動く形で実装されている
これは、社内で本業務に関わっている社員だからこそ実現できた、的確かつ忠実なシステムです。
エンジニアに外注していたら、ここまで業務実態に即したものにするには何度もすり合わせが必要だったでしょう。

■しかし、重要なのはここからです
画面の見た目がよくできているケースは増えています。ただ、システムとして本番運用できる品質にするためには、
画面以外に確認・対応すべき点が数多くあります。

今回のケースでも、以下の観点を一つひとつ整理する必要がありました：
・データの正確性・信頼性　
本当に意図した正しいデータを取得し、正しく加工して表示できているか。
実際の業務データには、エラー情報や異常値が含まれることがあります。
それらを適切に処理する「例外処理」が実装されているか。
・セキュリティ
経営情報や売上データは機密性が高い情報です。社外に情報が漏れないよう、適切なセキュリティ対策が施されているか。
・インフラの安定性
社内展開して多数のユーザーが同時にアクセスした際、問題なく動作するインフラ構成になっているか。
・テスト
テストコードが十分に用意されており、品質を担保できる状態になっているか。
・コードの効率性
無駄あるいは冗長なコードが含まれていて、サーバー負荷を上げたりインフラコストを無駄に消費するようなコーディングになっていないか。
・保守性・引き継ぎ
将来の機能追加や担当者交代に備え、メンテナンスしやすいコード構成になっているか。
また、プロンプト・環境設定・設計や構成のドキュメントが整備されているか。

■当社からのご提案：「画面は社内で、それ以外は一緒に」
このような相談に対して、当社では次のような役割分担をご提案しています：

【社内の非エンジニア社員の担当領域】 ・業務を熟知しているからこそできる画面設計・UI改善 ・ビジネスロジックの要件整理
【当社との協働領域】 ・データの正確性検証、例外処理の実装 ・セキュリティ対策 ・インフラ構成 ・テスト整備 ・コード品質向上 ・ドキュメント化

この役割分担により、「社内の知見を活かした業務適合性の高さ」と「エンジニアリングの観点からの品質・安全性」を両立することができます。
社内で本当に欲しいものが、効率的かつ高品質なシステムとして完成していきます。

■生成AI時代の新しい開発スタイル
これまでのシステム開発は、「全てを外注する」か「全てを内製する」かの二択でした。
しかし、生成AIの登場により、第三の選択肢が生まれています：
「業務知見が必要な部分は社内で、技術的品質が必要な部分は専門家と協働する」
このハイブリッド型開発により：
・開発コストを大幅に削減 ・業務実態に即したシステムを実現 ・高品質・高セキュリティを確保 ・社内にノウハウを蓄積

といった、従来の開発手法では実現できなかったメリットが得られます。

■当社の生成AI活用支援サービス
当社では、非エンジニア社員による生成AI開発を成功に導くための支援サービスを提供しております：
【プロトタイプ診断サービス】・既存の生成AIで作成したコードの品質診断 ・本番運用に向けた課題の洗い出し ・改善提案と工数見積もり
【本番化支援サービス】・データ処理ロジックの検証と改善 ・セキュリティ対策の実装 ・インフラ設計と構築 ・テストコード作成と品質保証 ・ドキュメント整備
【伴走型開発支援】・プロジェクト初期段階からのアドバイス ・週次でのコードレビューとフィードバック ・技術的な質問への随時対応 ・ベストプラクティスの共有

【皆様もこういった事でお悩みではないでしょうか？】
・非エンジニア社員が生成AIでプロトタイプを作ったが、本番運用に向けて何をすべきかわからない
・画面はできたが、データの正確性やセキュリティ、インフラ面に不安がある
・生成AIで作ったコードの品質をどう評価すればよいかわからない
・社内展開の前に、専門家の目でコードをチェックしてほしい
・非エンジニアの内製開発と、外部エンジニアをうまく組み合わせたい
・プロトタイプを実運用レベルに引き上げるための工数・コスト感がつかめない

このような課題を持たれている方は、ぜひ弊社にご相談ください。
詳しくご説明いたします。

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サービスの詳細のご説明のみならず、当社での最新事例や効果的に当社サービスを活用されているお客様のベストプラクティスなどご紹介いたします。