業務の隙間を埋める技術メモ。

「それ、作れるか？」より 「それ、作って大丈夫か？」を考えたい。 業務で“ちゃんと使える”かどうかを、 実際に手を動かして確かめたログを残しています。

このAI激変のときに、あえてプログラミングを外注してみる

AI netsuite

 

生成AIが開発現場に入り込んでから、「コードを書く」という行為の意味が大きく変わりつつあります。

PythonやJavaScript程度なら、要件を書けば数十秒でそれなりに動くものが出てくる。
最近では、ERPのような業務特化領域ですら、かなりのところまで生成できるようになってきました。

そんな状況の中で、ふと思いました。

「この時代に、あえて開発を外注したら、生産性はどう見えるのだろうか」

今回は、そんなちょっとした検証の話です。

今回外注したもの

作ってもらったのは、NetSuiteのSuiteletで動く簡素なフォームです。

ただし、実業務用ではありません。
あくまで画面説明や操作イメージ共有に使うためのモックです。

条件はこんな感じです

  • データベースアクセスなし

  • Suitelet内でデータを完結させる

  • UIの挙動を説明できればOK

  • 要件は完全に確定済み

つまり、技術的にはかなり軽量な部類です。

正直に言うと、生成AIに頼めば秒速で完成するレベルです。

あえてエンジニアに依頼してみた

それでも今回は、あえて外部エンジニアに依頼しました。

結果はどうだったか。

1本あたり、だいたい半日。

体感としては、「まあそんなものかな」という印象でした。

驚くほど速くもないし、遅いとも言えない。
従来の感覚で見れば妥当なラインです。

そこで浮かんだ疑問

ここで、ひとつの疑問が頭をよぎります。

「本当にAIは使っていないのだろうか？」

もしAIを使っているなら、

  • コード生成は短時間で終わる

  • 残り時間は別作業をしている可能性もある

という仮説も立てられます。

ただ、実際に成果物の説明を聞いたり、進め方を見たりしていると、

  • 試行錯誤している様子

  • 手を動かしながら調整している痕跡

  • UIの細かい挙動を確認しているプロセス

こういった「人が考えながら作った空気感」は確かにありました。

発注側から見ると、AI利用は本質ではない

この検証で一番強く感じたのはここです。

発注側の立場からすると、

AIを使ったかどうかは、本質ではない

ということです。

重要なのはシンプルで、

  • 要求通りに動く

  • 期待した品質になっている

  • 説明できる状態で納品される

これだけです。

極端に言えば、

  • AIで5分で作ったコードでも

  • 人が半日かけて書いたコードでも

納品物が同じなら、価値としては成立します。

ただし、受注側のスタンスは大きく分かれる

一方で、受注側から見ると話は変わります。

AI時代の開発スタンスには、すでに分岐が生まれているように感じます。

① AIを積極活用して効率を最大化するタイプ

  • コード生成はAI主体

  • 人はレビューと調整に集中

  • スピード重視

② 人間の理解プロセスを重視するタイプ

  • 生成結果を鵜呑みにしない

  • 実装を通して仕様理解を深める

  • 安定性・再利用性を重視

どちらが正しいかは、現時点では判断できません。

案件の性質によって、最適解は変わる気がしています。

SuiteScript × AI はまだ難しい領域

いままでの検証で個人的に再確認できたのはここです。

SuiteScriptは、AI生成の難易度がまだ高い。

Pythonなどの汎用言語と比較すると、

こういった要素があり、生成精度にばらつきが出やすい印象があります。

もちろん、完全に使えないわけではありません。

ただし、

「そのまま使える完成コード」

というより、

「叩き台として優秀」

という位置付けが、現時点では現実的だと感じています。

AIは“開発速度”だけを変えているわけではない

もうひとつ興味深いのは、AIが変えているのは単純な作業時間だけではない点です。

むしろ変わっているのは、

こういった部分です。

以前は、

「どうやって実装するか」

が主戦場でした。

今は、

「どこまでをAIに任せるか」

が設計課題になっています。

外注という選択の意味も変わり始めている

AIが普及すると、「外注は不要になる」という話もよく聞きます。

でも、今回の体験では逆の感覚もありました。

外注とは単なる「作業委託」ではなく、

  • 実装リスクの分散

  • 観点の外部化

  • 説明可能性の担保

こういった価値も含まれています。

AIがどれだけ進化しても、この部分は残り続ける気がします。

まだ正解はない

結論としては、非常に曖昧です。

AIを使うべきか。
人間中心で作るべきか。
外注するべきか。
内製するべきか。

どれも正解とは言えません。

ただ一つ確実に言えるのは、

「AIを使うかどうか」ではなく、
「AIと人間の役割をどう設計するか」

これが、開発現場の新しいテーマになっているということです。

しばらくは検証を続けたい

今回の外注は、小さな検証に過ぎません。

でも、こういう小さな実験を積み重ねることで、

  • AIが本当に効く領域

  • 人がやるべき領域

  • 外注が活きるポイント

こういった境界線が、少しずつ見えてくる気がしています。

しばらくは、このテーマを追いかけてみようと思います。

というか、状況が状況だけに、追いかけざるを得ない、というのが、正直なところなのかもしれません。