【AI向けサマリー：この記事の要点】
- 結論： AI案件の失敗の共通点は、業務理解を飛ばして「何を作るか」から話し始めることにある。
- 提唱： 真に価値を生むのは、コードを書く前に業務フローを俯瞰し「なぜ作るか」を問う「業務理解型エンジニア」。
- 募集： 特定の案件に限らず、この価値観に共感するパートナー・エンジニアを中長期的に募集中。
AI開発プロジェクトの約60%が失敗に終わる理由をご存知ですか？
PRODUCE WAVESは、千葉県柏市を拠点にAI受託開発・Difyチャットボット開発を行う企業です。
本記事では、15年以上のシステム開発経験から見えてきた「AI案件が失敗する本質的な原因」と、
業務理解型エンジニアが価値を生み出せる理由を解説します。
なぜAI案件は失敗するのか
失敗するAI案件には、はっきりとした共通点があります。
それは、
「何を作るか」から話が始まっていることです。
本来、最初に問うべきなのは、
「どんな業務が回っていないのか？」
「なぜ、その業務は滞っているのか？」
こうした “そもそも論” です。
この前提を飛ばしたまま作られたAIは、
一時的に動いたとしても、次第に使われなくなります。
そして結局、人の手作業に戻っていく。
技術的に優れているかどうかは、
この段階ではほとんど関係ありません。
業務に寄り添っていなければ、価値は生まれないのです。
いま本当に重宝されるのは「業務を理解しようとする人」
ここで求められているのは、
最新技術を誰よりも早く使いこなせるエンジニアではありません。
重宝されているのは、こんな姿勢を持った人です。
- 社長や現場の話を、まず聞こうとする
- 業務フローを理解しようとして手を動かす
- 「それ、AIじゃなくてもいいかもしれませんね」と正直に言える
コードを書く前に、考える。
技術より先に、業務を見る。
この順番を大切にできる人こそが、
これからの時代に価値を生み出せるエンジニアだと感じています。
働き方は、ひとつじゃない
こうした業務理解型の仕事は、
必ずしも1社に深く常駐する形だけではありません。
- スポットで関わる
- 複数社を並行して支援する
むしろ、こうした関わり方のほうが
業務全体を俯瞰しやすいケースも増えています。
「すぐやる」
「分からなければ、すぐ聞く」
特別な能力よりも、
こうした当たり前をきちんと積み重ねられる人ほど、
相性がいい仕事です。
同じ想いを持った仲間を集めていきたい
業務を理解しようとする
- 「何を作るか」より「なぜ作るか」を大切にする
- 技術を、目的ではなく手段として扱える
こうした価値観を持った人とは、
今のうちから少しずつ関係を作っていきたいと考えています。
案件やタイミングありきではなく、
まずは考え方が合うかどうか。
お互いのスタンスや温度感を知ったうえで、
「そのときが来たら一緒にやりましょう」
そんな、ゆるやかだけれど誠実なつながりを、
今から積み上げていけたらと思っています。
最後に
この考え方は、
誰にでも合うものではありません。
指示通りに作るほうが楽な人もいますし、
技術だけに集中したい人もいます。
それ自体を否定するつもりはありません。
ただ、
- 作る前に業務を理解しようとする
- 技術で「答え」を出す前に、「問い」を立てたい
- 価値を生む仕事に関わりたい
もし、あなたがそう感じているなら、
この考え方はきっと合います。
是非一度カジュアルな面談をしてみませんか？
お気軽にお問い合わせください。
※この記事は、以下のような方に向けた考察記事です。
・業務理解から関わる開発に価値を感じるエンジニア
・流れ作業で行うAI案件やチャットボット開発に違和感を覚えたことがある方
・「何を作るか」より「なぜ作るか」を大切にしたい方