導入

AIが現場のスピード感と意思決定を劇的に変えています。かつて数週間かかった開発が、AIを使うことで数時間や数十分に短縮される場面が増えました。電動ドライバーが手作業を一変させたように、AIは“仕事の下ごしらえ”を速く、楽にしてくれます。

実務で見える速度の変化

現場では実際に短時間で問題が片付く例が報告されています。あるケースではSlackのバグ指摘を受け、Cursorというツールを使ってAIが修正コードを作成。レビューとマージを経て、約15分で本番反映まで進みました。非エンジニアが英語の指示で簡易修正を行う場面も増えています。

こうしたスピードは、承認フローや作業分担を見直す必要を突きつけます。2時間で実装できてしまうなら、誰が最終判断をするのかも変わってくるはずです。

Build vs Buyの再定義

AIの導入は、従来の「自前で作るか買うか」の判断を揺さぶります。AIにより構築コストと初期の複雑さが下がることで、小規模なプロトタイプを先に作ってから購買を決めるという流れが現実味を帯びてきました。これが「Build to learn what to buy」という新しい考え方です。

例えば財務部門がベンダー管理ソフトを検討する際、まずAIで必要な機能をプロトタイプ化すれば、何が本当に必要かを早く見極められます。デモだけで判断するリスクが減り、費用対効果の検証も迅速になります。

80%を解く現実と残る課題

よく言われる「AIは80%を解く」という見立ては現実味があります。比較的単純なコード生成や小さなバグ対応はAIで一気に片付くことが多いからです。しかし残りの20%、つまり複雑な要件設計、長期保守、システム統合、セキュリティ対策などは人間の専門知識が不可欠です。

技術と非技術の境界は曖昧になりますが、ガバナンスと専門家の関与はむしろ重要になります。AIで速度は上がっても、品質や安全性を担保する枠組みは残さなければなりません。

新しい購買のかたちと実務アクション

実務で推奨したいのは小さく始めることです。具体的には次の流れが有効です。

  • 軽量プロトタイピングで問題の本質を確認する
  • 実務で効果を検証する（ユーザーや運用面を重視）
  • 検証結果をもとに購買や自前開発を判断する

このプロセスにより、無駄な六桁の初期投資を避けられます。AIツールが氾濫する市場で、デモだけに踊らされない冷静な判断が求められます。

結論

AIは実務のスピードを劇的に高め、従来のコストや意思決定の常識を変えつつあります。とはいえ、すべてをAIに任せれば良いわけではありません。まずは軽量なプロトタイピングで学び、実務での効果を確かめる。その上で賢く買うか作るかを決める。これが今後の現場で生き残るための現実的な方法です。ぜひ小さく試し、速く学んでください。あなたの現場でも、2時間実装が現実になる日が近づいています。