システム担当者の皆さん、毎日お疲れ様です！現場からの「使いにくい」「もっとこんな機能が欲しい」という容赦ない要望に、頭を抱えていませんか？特にここ最近、AIの進化やDXの波が激しくて、一体どの技術を選べば正解なのか、判断が難しくなっていますよね。
パッケージソフトで手軽に済ませるか、それともフルスクラッチでこだわり抜くか。この永遠のテーマも、2026年を見据えた今、新しい判断基準が必要になっています。これまでの「とりあえず機能追加」や「なんとなくのカスタマイズ」は、正直言って予算と時間の無駄遣いになりかねません。限られたコストで最高の結果を出すには、賢い戦略とちょっとしたコツが必要なんです。
そこで今回は、数々の現場を見てきたシステムコンサルの視点から、サービス改善とカスタマイズ開発の「本当の最適解」をズバリ解説します。DX疲れを感じている担当者の方も、AI活用に焦っている方も必見の内容です。失敗しないシステム選びのポイントと、成功するプロジェクトの共通点、ここだけの話としてシェアしますね。さあ、御社のシステムを次のレベルへ引き上げるヒントを見つけに行きましょう！
1. パッケージかフルスクラッチかで迷うのは終わり！2026年流の賢いシステムの選び方
企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進において、長らく議論されてきたのが「パッケージシステムの導入」か「フルスクラッチでの独自開発」かという二者択一の問題です。既存の製品に合わせて業務フローを変更するパッケージ導入は、初期コストを抑えられる反面、自社独自の強みをシステムで表現しにくいという課題がありました。一方で、ゼロから構築するフルスクラッチは、業務に完全にフィットするシステムを作れますが、開発期間が長く、莫大な投資と維持費が必要になります。
しかし、技術の進化により、この極端な二元論はもはや過去のものとなりつつあります。これからのシステム選定において主流となるのは、「SaaSの活用」と「API連携によるマイクロサービス化」、そして「ローコード・ノーコード開発」を組み合わせたハイブリッドな手法です。これを実現するための重要な判断基準が、自社の業務を「競争力の源泉となるコア業務（SoE）」と「効率化を目的とするノンコア業務（SoR）」に明確に切り分けることです。
例えば、会計や人事給与といった法規制への対応が求められるバックオフィス業務には、SAPやfreee、SmartHRといった定評のあるSaaSやパッケージ製品を採用し、「Fit to Standard（標準に合わせて業務を行う）」を徹底することでコストとリスクを最小化します。ここでのカスタマイズは原則行いません。
対照的に、顧客体験を左右するECサイトのフロントエンドや、独自のアルゴリズムを用いる需給予測システムなどのコア業務には、AWS（Amazon Web Services）やMicrosoft Azureなどのクラウド基盤上で、必要な機能だけを独自開発するアプローチが有効です。さらに、現場レベルでの細かな業務改善アプリには、kintoneやPower Appsといったローコードプラットフォームを活用し、非エンジニアでも迅速に機能追加や修正ができる体制を整える企業が増えています。
現代のシステム開発において重要なのは、すべてを一つの巨大なシステムで完結させようとしないことです。機能ごとに最適なサービスを選び、それらをAPIで柔軟につなぎ合わせる「コンポーザブル（構成可能）なアーキテクチャ」を採用することで、市場の変化に合わせてパーツを組み替えるようにシステムを進化させることが可能になります。パッケージかスクラッチかという手段の議論にとらわれず、ビジネスの目的に応じて「組み合わせる」視点を持つことが、変化の激しい時代における最適解と言えるでしょう。
2. 「とりあえず機能追加」は危険信号？ユーザーが本当に喜ぶサービス改善の秘訣
システムやアプリケーションの運用が軌道に乗ると、必ずと言っていいほど直面するのが「ユーザーからの要望」です。「もっと細かい条件で検索したい」「レポートの種類を増やしてほしい」「承認フローを複雑にしたい」といった声に対し、多くの担当者は真摯に応えようとします。しかし、要望されるがままに「とりあえず機能を追加する」というアプローチは、サービス改善において最も陥りやすい罠であり、長期的なシステム寿命を縮める危険信号でもあります。
なぜ機能追加が危険なのでしょうか。それは、機能が増えるごとにユーザーインターフェース（UI）が複雑化し、本来の「使いやすさ」が損なわれるパラドックスが発生するからです。メニュー項目が増えすぎた管理画面や、入力必須項目が多すぎて離脱率が高い申し込みフォームなどは、その典型例です。これを業界では「ビルドトラップ（機能を作ることに集中しすぎて、価値を届けることを忘れる状態）」と呼びます。システムコンサルタントの視点から言えば、成功するサービス改善とは、機能を足すことではなく、ユーザーが抱える課題を最短距離で解決する導線を整えることにあります。
ユーザーが本当に喜ぶ改善を実現するためには、顧客の言葉をそのまま受け取るのではなく、その背後にある「真のニーズ」を分析する必要があります。例えば、「検索フィルターを増やしてほしい」という要望があった場合、そのままフィルターを追加開発するのは二流の対応です。一流の改善策は、ユーザーの行動ログを分析し、「なぜ彼らは今の検索機能で目的のデータに辿り着けないのか」を突き止めることです。もしかすると、フィルターが必要なのではなく、デフォルトの表示順序が不適切だったり、キーワード検索の精度が低かったりするだけかもしれません。この場合、UIを複雑にするフィルター開発よりも、検索アルゴリズムのチューニングを行う方が、ユーザー体験（UX）は劇的に向上し、開発コストも抑えられます。
また、近年のトレンドとして注目すべきは「引き算のカスタマイズ」です。レガシーシステムのリプレースやSaaSの導入において、標準機能でカバーできる業務フローに合わせて運用を変更し、不要な独自機能を削ぎ落とす勇気が求められています。SalesforceやSAPなどの大手プラットフォームも、過度なアドオン開発（追加開発）を避け、標準機能（Fit to Standard）を最大限活用することを推奨しています。これにより、システムがシンプルに保たれ、将来的なバージョンアップへの対応も容易になります。
結論として、サービス改善の最適解は「機能の数」を競うことではありません。「ユーザーが迷わずにゴールへ到達できるか」「業務スピードが向上するか」という体験価値にフォーカスすることです。次にシステム改修の会議が開かれた際は、「何を追加するか」ではなく、「この機能は本当にユーザーの課題解決に直結するか」、あるいは「削除できる機能はないか」という視点で議論を始めてみてください。それこそが、愛されるサービスへと進化させるための第一歩です。
3. 予算内で最高の結果を出す！コスパ重視のカスタマイズ開発、成功の裏ワザ教えます
システム開発のプロジェクトにおいて、当初の予算内で理想通りの機能を実装できるケースは稀です。多くの企業が直面するのが、要望を詰め込みすぎた結果としての予算超過や、コストカットによる品質低下というジレンマです。しかし、経験豊富なシステムコンサルタントは、限られたリソースの中で最大限の成果（ROI）を引き出すための明確な戦略を持っています。ここでは、賢い発注者が実践しているコストパフォーマンス重視の開発手法について解説します。
まず検討すべきは、「フルスクラッチ信仰」からの脱却です。すべての機能をゼロからプログラミングコードを書いて開発する必要はありません。現在は、kintoneやMicrosoft Power Platformといった高機能なローコード・ノーコード開発プラットフォームが進化しており、これらを基盤として活用することで、開発工数を大幅に削減可能です。データベース構築や基本的なユーザーインターフェースはプラットフォームの標準機能に任せ、自社の競争力の源泉となる独自のロジック部分のみをカスタマイズ開発する「ハイブリッド型」のアプローチこそが、開発費と保守費の両方を抑える最適解となります。
次に重要なのが、「Fit to Standard（標準への適合）」という考え方です。パッケージシステムやSaaSを導入する際、自社の既存業務に合わせてシステムを改造しようとすると、カスタマイズ費用が膨大になるだけでなく、将来的なバージョンアップの妨げにもなります。成功の裏ワザは、逆に「システムの標準機能に合わせて業務プロセスを変更する」ことです。SalesforceやSAPなどの世界的なソリューションは、数多の企業のベストプラクティスが凝縮されています。これに業務を合わせることは、コスト削減だけでなく、業務フローの標準化と効率化を一気に進めるチャンスとなります。
最後に推奨するのが、MVP（Minimum Viable Product）開発の実践です。最初から100点満点の完璧なシステムを目指すのではなく、「これがないと業務が回らない」という必須機能だけに絞ってリリースします。そして、実際に現場で運用しながら、ユーザーからのフィードバックに基づいて必要な機能を追加していくのです。この段階的な投資手法であれば、実際に使われない機能に予算を浪費するリスクを回避でき、確実な費用対効果を得ることができます。
予算内でのプロジェクト成功は、何を開発するかではなく、「何を開発しないか」を見極める勇気と戦略にかかっています。既存の優れたテクノロジーをパズルのように組み合わせ、最小のコストで最大の価値を生み出す視点を持つことが重要です。
4. DX疲れの担当者必見！システムコンサルが現場で見た「うまくいってる現場」の共通点
デジタルトランスフォーメーション（DX）という言葉がビジネスの現場に浸透してから長い時間が経過しました。しかし、多くの企業では「新しいツールを導入したものの現場が使いこなせていない」「システム間の連携が複雑化して逆に工数が増えた」といった、いわゆる「DX疲れ」が蔓延しています。システムコンサルタントとして数多くのプロジェクトに携わる中で、成功しているプロジェクトと停滞しているプロジェクトには明確な違いがあることに気づきます。
成果が出ている現場には、驚くほどシンプルな共通点が存在します。それは、最先端のAI技術を駆使していることでも、巨額の予算を投じていることでもありません。成功の鍵は、徹底した「現場視点」と「引き算の思考」にあります。
業務そのものの断捨離を先に行っている
うまくいっている現場では、システム導入やカスタマイズ開発を行う前に、必ず既存業務の「断捨離」を行っています。失敗するパターンの典型は、紙やExcelで行っていた複雑な業務フローを、そのままシステム上で再現しようとすることです。これでは、単に入力媒体がデジタルに変わっただけで、現場の負担は減りません。
成功する企業は、ECRSの原則（Eliminate：排除、Combine：結合、Rearrange：交換、Simplify：簡素化）に基づき、「そもそもこの承認プロセスは必要なのか？」「この帳票はなくせないか？」という議論を徹底的に行います。業務プロセス自体をスリム化してから、その最適化されたフローに合わせてSalesforceやKintone、ServiceNowといったプラットフォームを導入、あるいはスクラッチ開発を行うため、システムがシンプルで使いやすいものになります。
「100点満点」でのリリースを目指さない
DX推進で疲弊する担当者の多くは、最初から完璧なシステムを目指そうとして要件定義に膨大な時間を費やします。しかし、ビジネス環境の変化が激しい現代において、数ヶ月かけて作った要件がリリース時には陳腐化していることは珍しくありません。
成功している現場は、アジャイル的なアプローチを採用しています。「まずは主要機能だけでリリースし、現場のフィードバックを受けながら毎週のように改善を繰り返す」というスタイルです。現場のユーザーから「ここが使いにくい」という声が上がれば、即座に修正してアップデートする。このサイクルを回すことで、現場担当者は「自分たちの意見が反映されている」という当事者意識を持つようになり、システムへの抵抗感が薄れます。システムは「納品されたら終わり」ではなく、「育てていくもの」という認識が共有されているのです。
現場の「キーマン」を開発の味方につけている
どれほど優れたシステムを構築しても、現場で実際に使う人々の理解が得られなければ定着しません。うまくいっているプロジェクトでは、情報システム部門や経営層だけでなく、現場で影響力を持つ「キーマン」を初期段階から巻き込んでいます。
例えば、営業支援システムを導入する場合、トップセールスとして尊敬されている人物や、若手社員のリーダー格をプロジェクトメンバーに加え、プロトタイプの段階から触ってもらいます。彼らが「これは便利だ」と認めれば、その評判は現場全体に広がり、導入のハードルが一気に下がります。反対に、現場を無視してトップダウンで押し付けると、どんなに高機能なツールでも「現場を知らない本部が勝手に決めた面倒な仕事」として扱われてしまいます。
DX疲れを解消し、真のサービス改善を実現するためには、テクノロジーの導入自体を目的にせず、それを使う「人」にフォーカスすることが不可欠です。システムコンサルタントとして断言できるのは、技術力以上に、こうした泥臭い運用設計とコミュニケーションこそが、カスタマイズ開発の成否を分けるということです。
5. AI時代に乗り遅れるな！これからのシステム改修で絶対に外せない重要ポイント
ビジネスにおけるIT活用は、業務のデジタル化から「AIによる自動化・自律化」へとフェーズが移行しています。これからのシステム改修やカスタマイズ開発において、単に現在の業務フローをシステムに落とし込むだけでは不十分です。将来的に進化し続けるAI技術を、いつでもスムーズに取り込める「受け皿」としての設計が求められます。
システム投資を無駄にせず、競争力を維持するために絶対に外せないポイントは以下の3点です。
1. データの「標準化」と「サイロ化の解消」
AIが賢く機能するためのエネルギー源はデータです。しかし、多くの企業では部署ごとに異なるシステムを使用しており、データ形式がバラバラであったり、物理的に分断されていたりする「サイロ化」が起きています。この状態のままでは、どれほど高性能なAIを導入しても、正確な分析や提案を行うことはできません。
システム改修の最優先事項は、データをAIが読み解ける形に整備することです。マスタデータの統一や、Amazon Web Services (AWS) や Microsoft Azure といったクラウド基盤上のデータレイクへの集約を前提とした設計が必要です。構造化データだけでなく、ドキュメントやログなどの非構造化データも活用しやすい形で蓄積する仕組みを構築することで、将来的にRAG（検索拡張生成）などの技術を用いて、自社独自のノウハウをAIに学習させることが可能になります。
2. 外部AIサービスとつながる「APIファースト」な設計
AI技術の進化スピードは凄まじく、すべての機能を自社開発（スクラッチ開発）で賄うのは現実的ではありません。OpenAIのChatGPT APIやGoogle Cloud Vertex AIなど、世界最高峰のAIモデルを必要に応じて部品のように組み込める柔軟性が重要です。
そのため、システム改修では「APIファースト」の考え方を取り入れましょう。各機能を疎結合（マイクロサービス化など）にしておけば、特定のAIサービスがアップデートされたり、より優れた新しいサービスが登場したりした際に、システム全体を作り直すことなく、該当部分だけを差し替えることができます。この拡張性こそが、変化の激しい時代におけるシステムの寿命を延ばす鍵となります。
3. AI利用を前提としたセキュリティとガバナンス
AIを業務システムに組み込む際、最も懸念されるのが情報漏洩やプライバシーの問題です。社内データを外部のAIモデルに送信する際、データが学習に使われない設定になっているか、個人情報がマスキングされているかといった制御がシステム側で求められます。
改修の段階で、誰がどのデータにアクセスし、どのAI機能を利用したかを追跡できるログ管理機能や、ロールベースのアクセス制御（RBAC）を厳密に設計しておく必要があります。セキュリティ・バイ・デザインの思想で、AI活用時のリスクを最小限に抑える基盤を作っておくことが、企業の信頼を守ることにつながります。
これからのシステム改修は、「機能の追加」ではなく「知能の統合」に向けた準備期間と捉えるべきです。目先の課題解決だけでなく、3年後、5年後の技術革新を見据えたアーキテクチャを選択することが、結果として最もコストパフォーマンスの高い投資となります。
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