AIに作らせたものが、コードとしては正しいのに、事業としては間違っている。もしくは、間違っていることに気付いていない。 実はAI以前からもだいたいこの形です。なにかがおかしい、でも具体的に何がおかしいかわからない、漠然とした違和感。システムを外注した多くの会社がおぼろげに感じている不安です。
これをシンプルかつ極端な例でご説明します。たとえば、あなたの会社の会計まわりに、AIが書いた消費税の計算があるとします。
関数の名前は明快で、機械の点検も通る。AIに聞けば、処理の中身を正しく説明してくれる。全員が正解を出します。
ですが、「だめじゃん」は、誰も言えない。前提の認識違いに気付いていないからです。
軽減税率の判定が、何をどう組み合わせて売っているかで変わる。税抜で契約しているのに、内税で処理している。端数を切り捨てるのか、四捨五入するのか——どちらも正しく、御社がどちらでやってきたかだけが答えです。
ダメな理由は、全部コードの外にあります。 コードとしては、どれも正しく動いている。
これは消費税に限った話ではありません。 在庫の引き当て、予約の重複判定、値引きの適用順、締め日の扱い。どれも同じで、消費税を例に出したのは、業種を問わず、経営者なら誰でも「うちはどうだったか」と自分の話にできるからです。
「だめじゃん」と言えるのは、あなたの事業を知っている人間だけです。
しかも、一度知って終わりになりません。事業は動く限り変わります。去年の正解が、今年はもう違う。だから分かり続けるには、問い直しを止められない。止めた瞬間に「まあ大体分かってる」へ逆戻りします。
深さとは、貯めた知識の量ではなく、回り続けている問いのループのことです。
引き継げないシステムは、古くなると生まれるのだと思っていました。違いました。判断が記録されていないと生まれます。今日作ったものが、今日そうなります。
持ち込まれるものが、変わりました
以前はパワーポイントの事業企画書が主でしたが、最近はご自分でAIに作らせたものを、仕様書の代わりに持ってこられる方があらわれました。こちらはそれを、お客様のお話を聞きながら、仕様書に書き戻して開発を行います。
本番に出すまでに最低必要なものは四つです。セキュリティと認証まわり、データの残し方・組み立て、当社の土台への載せ替え、ほかのシステムとの繋ぎです。すべて動かし続けるための基礎工事に相当します。 これらはAIで動く物を簡単に作れたとしても、クラウドやネットワーク、セキュリティ、データモデリングなどの統合された専門知識がなければ理論構築が出来ませんので、すべてAI任せではとても危険です。
AIで表層的な物を作ることは安くなったのかもしれません。しかし、その安全性や永続性の担保は誰が行うのでしょうか。障害が起こったときの対応は誰が判断して実施するのでしょうか。 実は、動かしてから直し続けることに関しては安くなっていません。安全に維持していくための準備と設計など重大なリスクはAIだけで解決出来ません。
システムの維持と進化のループを、あなたの会社で回し続けます
受け渡しの日を決めて作ると、その日が「完成」になります。すると、間に合わせるための妥協が必ず入ります。こちらは詰め込まれ、そちらは詰め込もうとする。どちらが悪いわけでもなく、契約の形がそうさせます。
だから、月額にしました。煮詰まっていないところは、急いで作りません。何度でも作り直せます。
区切りが無いわけではありません。最初の形を出す日、機能ごとに出す日はあって、そのたびに実物を見てもらいます。無いのは「ここで終わり」の日のほうです。
月額35万円（税別）、初期費用ゼロ。新規のシステム開発も、既存システムの改修も、AIの組み込みも、この中で対応します。都度の見積もりはありません。
高いか安いかは、何と比べるかで変わります。「月に何時間働くか」で比べると、高いです。「毎回ゼロから説明し直す手間」で比べると、たぶん安いです。どちらの物差しで見るかだけ、来る前に決めておいてください。
新しく予算を立てる前に、いま出ている費用を見てください。保守料、都度の開発費、外注している制作費、いくつかのサービスの月額。その一部がこちらに寄ることは多く、まるごと増えるとは限りません。
話を聞いた人間が、そのまま設計して開発します。営業→コンサル→設計→開発という分業をしていません。事業の文脈は伝言の途中でいちばん落ちるので、それをやると「だめじゃん」が言えなくなるからです。