【図解】コレ１枚でわかるシステムのワークロードとライフタイム
ウォーターフォール開発では、少人数で仕様を確定した後に、プログラマーを大規模に投入してシステムを開発します。その後は、テスト・フェーズに入って人数は減少し、テストが完了すれば、開発要員は不要となります。
開発が完了すると、その後は、徐々に陳腐化してゆきます。その陳腐化を遅らせるためにユーザーの変更要求に対処し、本番移行後に見つかった不具合を修正するための保守要員を一定数確保しておかなくてはなりません。そのために、エンジニアの作業負荷は、大きな谷と山（ピーク）を作ることになります。
日本の労働法規や慣例では、一度採用した社員は容易に解雇できませんから、米国のようにピークに合わせて社員を採用し、終われば解雇することはできません。そこで、一般のユーザー企業は、最小限の社員を情報システム部員として確保し、ワークロードの変動部分をSI事業者に外注するというやり方で、これに対処してきました。
一方、アジャイル開発では、ユーザーに出来るだけ早く価値を提供するために、必要かつビジネスの成果に貢献できる最低限のプロセスをリリースします。リリース後は、ユーザーからのフィードバックをうけて機能を継続的に改善し、十分にビジネスの成果に貢献できるとユーザーが判断した段階で完成です。そのため、ワークロードの山谷はなく平準化されます。
変化が先読みできず、現場の要求があれば直ちに対応しなければならない状況にあるいま、こんなアジャイル開発を採用する企業が増えています。
特に、ITを前提に新しいビジネス・モデルを作ろうとする場合は、業務に責任を持つユーザーとITの専門家であるエンジニアが、一緒になって議論し、試行錯誤を高速で繰り返し、最善の方法を見つけ出す必要があります。これに対処するために、事業部門の配下に、ITシステムを内製するチームを置く動きも拡がっています。
仕様書を確定後にシステム開発をする場合なら、SI事業者に外注することもできましたが、業務の現場と議論しながら業務プロセスを検討し、システムを開発するとなると内製は必然です。SI事業者は、こんな需要に応え、内製支援へと業務の範囲を拡げてゆくことが求められることになるでしょう。
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ChatGPTの登場により、ビジネス環境が大きく変わってしまいました。もはや、お客様からの要望や期待に応えて、迅速に対応するだけでは、営業は務まりません。お客様の良き相談相手、あるいは教師となって、お客様の要望や期待を引き出すことが、これからの営業には求められています。
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