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現場のIT人材不足でもAI開発できるの?その答えは…

エンジニアが不足している企業でもAI導入をあきらめる必要はありません。外部パートナーとの協業、ローコード・ノーコードツール活用、運用設計の工夫など、IT人材不足を乗り越えるAI開発のアプローチを解説します。

2025/6/10
8分
N.S.

現場のIT人材不足でもAI開発できるの?その答えは…

――エンジニアが足りなくても、AI導入をあきらめる必要はありません

近年、業務の高度化やDX(デジタルトランスフォーメーション)推進の流れの中で、「AIを活用した業務効率化」や「自社内にナレッジを蓄積するための仕組み構築」が注目を集めています。

しかし、多くの企業がここで直面するのが、

  • 「うちにはAIを扱えるエンジニアがいない…」
  • 「システム部門も人が足りず、手が回らない」
  • 「外注しても、内部で管理・運用できる人がいないと意味がないのでは?」

といったIT人材不足の壁です。

本記事では、「現場にエンジニアがいなくてもAI開発は可能なのか?」という問いに対して、現在の業界動向や代替策、実際の進め方の工夫を交えながら解説します。


IT人材が足りないのは"当たり前"の時代に

まず前提として、国内のIT人材不足は構造的な課題となっており、企業規模にかかわらず多くの現場が人材難に直面しています。

経済産業省の調査(DXレポート)によれば、2025年には最大で約43万人のIT人材が不足するとも言われており、中小企業にとっては特に深刻な問題です。

  • 社内にシステム担当が1人だけ
  • 属人的な管理が続いていて、新しい技術導入が進まない
  • 情報システム部門が他業務と兼務になっている

こうした状況は決して例外ではなく、"IT人材が潤沢にいること"を前提にしない進め方が今やスタンダードになりつつあります。


IT人材がいなくてもAI開発を進める3つの考え方

それでは、エンジニアが社内にいない状態でも、どうやってAI導入を進めることができるのでしょうか。ここでは、実現可能な3つの方向性を紹介します。

① 【外部パートナーとの"協業型"開発】

最も一般的なアプローチが、開発自体は外部の専門ベンダーに依頼し、社内は要件整理や意思決定に注力する方法です。

  • 自社の業務フローや課題感を共有
  • 要件を咀嚼して提案に落とし込んでもらう
  • 開発後の運用も、ベンダーに一部継続支援を依頼

このように、「何をしたいか」を明確に伝えることができれば、技術実装は任せることができます。

💡 ポイント:すべてを自社内でやろうとしない

② 【"ローコード/ノーコード"ツールの活用】

近年では、専門的なプログラミングスキルがなくても、業務アプリやAIチャットボットを構築できるツールが多数登場しています。

たとえば:

  • Microsoft Power Platform(Power Automate、Power Apps)
  • Notion AI や ChatGPT API連携ツール
  • ZapierやMakeなどの自動化ツール

これらを活用すれば、ITに詳しくない現場スタッフでも、ある程度の自動化や情報処理を実現することが可能です。

💡 ポイント:初期フェーズは小さく始める

③ 【"導入後"の保守・運用支援まで見据える】

AI開発で失敗しがちなポイントは、「作って終わり」になってしまうことです。

そのため、導入前から以下のような設計をしておくことが有効です。

  • 運用時の問い合わせや改善依頼はどこに出せるのか?
  • 自社で行う必要のある業務(例:データ整理・FAQ更新)は何か?
  • 週次または月次で効果測定を行う設計になっているか?

つまり、「社内にエンジニアがいなくても"使い続けられる"仕組みを前提に設計する」という発想が必要です。


エンジニアがいないからこそ"設計力"が問われる

人材が不足している現場ほど、導入の前段階=要件定義や設計段階が重要になります。

以下のような要素を明確にしておくことで、技術的な実装は外部に任せても、目的に合ったシステムが構築しやすくなります。

  • 現状の業務フローと課題
  • 期待するアウトプット(例:対応時間短縮/自動応答の精度向上)
  • 最低限必要な機能と"理想"の切り分け
  • 想定される運用ルール(誰が使うか、いつ使うか)

これらが明確になっていれば、「言ったことが伝わらなかった」や「開発が迷走する」といったリスクも大幅に減らせます。


まとめ:AI開発は"エンジニアの有無"ではなく"設計と伴走体制"で決まる

AI開発は一見ハードルが高そうに見えますが、実際には以下のような流れで段階的に進めることができます。

  1. 要件整理(目的、使い方、対象業務の洗い出し)
  2. プロトタイプ開発(小規模でも可)
  3. 実証・改善を経て運用設計
  4. 現場での活用を通じて徐々に拡張

社内にIT人材がいないからといって、導入そのものをあきらめる必要はありません。

むしろ、現場リソースが限られているからこそ、「最小コストで最大効果を出す導入設計」が重要なのです。


📌補足:本記事はAI開発に関する一般的な知見を提供するものであり、特定のサービスやソリューションの導入を推奨する意図はありません。自社の状況に応じて適切な支援パートナーやツールの活用をご検討ください。


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