AI時代の市民開発を、業務改善につなげるために――現場の知見とIT部門の役割分担

AI時代の市民開発を、業務改善につなげるために――現場の知見とIT部門の役割分担

生成AIの登場によって、業務アプリや自動化の作り方は大きく変わりつつあります。

これまで社内システムや業務アプリの開発は、IT部門やエンジニアが中心となって進めるものでした。現場は要望を伝え、IT部門が要件を整理し、開発チームが実装する。この流れは今も重要ですが、AIとローコード／ノーコードの進化により、現場に近い人が自らアプリやワークフローのたたき台を作る動きが広がっています。

こうした流れは「市民開発」と呼ばれます。市民開発とは、専門の開発者ではない業務部門の担当者が、ローコード／ノーコードツールなどを使って、自分たちの業務に必要なアプリや自動化を作る取り組みです。

AI時代の市民開発で重要なのは、「誰でも自由に作れるようになる」という単純な話ではありません。むしろ、業務を最も理解している現場の知見を、どのように業務改善やAI活用につなげるかが問われています。

AIは、一般的な文章作成や要約だけでなく、問い合わせ対応、申請確認、契約レビュー、画像確認、レポート作成、業務判断の補助など、さまざまな業務に入り始めています。しかし、AIを業務で活用するには、その業務の前提、例外、判断基準、必要なデータを理解する必要があります。

この点で、現場の担当者は重要な役割を持っています。業務の流れを知っているのは現場であり、例外処理や判断基準を知っているのも現場です。AI時代の市民開発は、そうした現場の知見をアプリやワークフローとして形にし、業務改善へつなげるための現実的な手段になりつつあります。

AI活用が難しい理由は、技術だけではない

生成AIを導入しても、すぐに大きな成果が出るとは限りません。

多くの企業では、AI活用のPoCは進んでいるものの、実際の業務に組み込む段階で課題が出ます。よくあるのは、AIそのものの性能よりも、業務とのつなぎ込みが難しいという問題です。

たとえば、AIに問い合わせ内容を要約させることは比較的簡単です。しかし、実務ではそれだけでは終わりません。顧客情報を確認し、過去の対応履歴を参照し、返信内容を担当者が確認し、必要に応じてステータスを更新する必要があります。

申請業務でも同じです。AIが申請内容の不備を検出できたとしても、その結果を誰が確認し、どの承認フローに回し、どのシステムに反映するのかを設計しなければ、業務としては成立しません。

つまり、AI活用は単体の機能ではなく、業務プロセスの中に組み込んで初めて価値を出しやすくなります。

ここで重要になるのが、業務を理解している人の関与です。AIに何を判断させるべきか、どこで人の確認を挟むべきか、どの例外を考慮すべきか。こうした設計は、IT部門だけではなく、現場の業務知識が欠かせません。

AI時代の市民開発は、現場の担当者が単にアプリを作るという話ではなく、業務の知識をAI活用や業務改善に反映させるための仕組みとして捉える必要があります。

市民開発は、AI活用の実験を広げる現実的な方法

AIの業務活用では、多くのユースケースを試すことが重要です。

AIは、すべての業務に同じように効果を出すわけではありません。ある業務では高い効果が出ても、別の業務では思ったほど効果が出ないこともあります。だからこそ、最初から一つの大きなプロジェクトに絞るのではなく、現場に近い小さな課題を複数試しながら、効果のある領域を見つけていくことが大切です。

市民開発は、この試行錯誤を進めるうえで有効です。

現場の担当者は、日々の業務の中で「ここは毎回手作業になっている」「この確認は人によって判断がばらつく」「この情報を探すのに時間がかかる」といった課題に気づいています。こうした課題は、外部から見ただけでは分かりにくいものです。

もし現場が、自分たちの業務課題をもとに簡単なアプリやワークフローを試せるようになれば、AI活用の候補は大きく広がります。問い合わせの分類、レポートの下書き、申請内容の確認、写真や書類のチェック、業務ナレッジの検索など、現場起点のアイデアを素早く試すことができます。

もちろん、すべてのアイデアが成功するわけではありません。しかし、数多くの小さな実験を通じて、業務効果の高いユースケースを見つけやすくなります。

AI活用を一部の専門部門だけで進めるのではなく、現場の知見を持つ人が参加できる形にする。この点に、市民開発の大きな価値があります。

PoCで終わらせないために必要なこと

市民開発やAI活用でよくある課題が、PoCで止まってしまうことです。

最初のデモや試作はうまくいった。しかし、本番業務に入れようとすると、データ接続、権限、運用、保守、責任範囲の整理が必要になり、そこで止まってしまう。こうした状況は、多くの企業で起こり得ます。

PoCで終わらせないためには、最初から「業務に組み込む」ことを意識しておく必要があります。

たとえば、次のような点を確認しておくことが重要です。

• そのアプリやAI機能は、どの業務プロセスの中で使われるのか

• AIの出力を誰が確認するのか

• どのデータに接続する必要があるのか

• どの操作は人が最終判断すべきなのか

• 作った後に誰が改善・保守するのか

• 他部門でも使える可能性があるのか

AI活用は、単にモデルを使うことではありません。業務の流れ、画面、データ、承認、通知、記録と組み合わせることで、初めて日常業務に入りやすくなります。

市民開発においても同じです。現場が作ったものをそのまま放置するのではなく、必要に応じてIT部門が確認し、本番利用に耐える形へ整える仕組みが必要です。

AIを活用した業務改善や市民開発を進める際には、現場のアイデアをどのようにアプリやワークフローとして形にし、実務に組み込むかを整理することが重要です。
Retoolのユースケースや活用パターンをまとめた資料をご用意しています。詳しく知りたい方はこちらをご覧ください。

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日本企業のDXで起きやすい課題

日本企業のDXでは、現場の改善要望とIT部門の開発リソースの間にギャップが生まれやすい傾向があります。

現場では、Excelやスプレッドシート、メール、チャットを使って業務を回している。しかし、それを正式なシステムにするには時間がかかる。IT部門には優先度の高い案件が多く、小さな業務改善まで手が回りにくい。

その結果、現場は独自のファイルや手作業で業務を補完し続けます。短期的には業務が回りますが、長期的には属人化、転記ミス、確認漏れ、承認漏れ、引き継ぎの難しさにつながります。

AI時代には、この課題がさらに複雑になります。

現場がAIを使って作業を効率化し始める一方で、どのデータを使っているのか、どの判断をAIに任せているのか、出力結果を誰が確認しているのかが見えにくくなる可能性があります。

だからこそ、市民開発を単なる現場任せにするのではなく、現場とIT部門の協力体制として設計することが重要です。

現場は、業務課題や改善アイデアを出し、必要な画面やワークフローのたたき台を作る。IT部門は、データ接続、権限、セキュリティ、運用ルールを整える。こうした役割分担によって、現場のスピードと企業としての管理を両立しやすくなります。

市民開発で重要なのは「作れること」より「続けられること」

市民開発というと、「非エンジニアでもアプリが作れる」という点に注目が集まりがちです。

もちろん、作れるようになることは重要です。業務を理解している人が、自分たちの課題に合わせてツールを作れるようになれば、改善のスピードは上がります。

しかし、企業の業務改善では、作った後の運用も同じくらい重要です。

誰がそのアプリを管理するのか。業務フローが変わったときに誰が修正するのか。利用者が増えたときにどう展開するのか。データの扱いをどう管理するのか。似たようなアプリが増えたときにどう整理するのか。

これらを考えないまま市民開発を広げると、かえって管理が難しくなることがあります。

AIを組み込む場合は、さらに注意が必要です。AIの出力が業務判断に影響する場合、出力の確認、修正、記録、人の判断をどこに置くかを設計する必要があります。

市民開発を成功させるには、現場の自由度を高めるだけでなく、継続的に改善できる仕組みを用意することが重要です。

Retoolで市民開発とIT部門の管理をつなぐ

Retoolは、社内業務アプリ、管理画面、ワークフロー、AIを活用した業務支援ツールを構築するための開発プラットフォームです。

市民開発の文脈でRetoolが有効なのは、現場の業務改善をアプリやワークフローとして形にしながら、IT部門が必要な管理を行いやすい点にあります。

たとえば、現場担当者が申請管理、問い合わせ対応、在庫確認、レポート作成、承認フローなどの業務課題を整理し、業務アプリの初期案を作る。IT部門は、接続先データ、利用権限、環境分離、本番反映のルール、監査ログなどを管理する。

このように、現場が業務文脈を持ち込み、IT部門が安全に運用できる形へ整えることで、市民開発を単なる個人の工夫ではなく、組織的な内製化へつなげやすくなります。

AI活用でも同じです。AIが問い合わせ内容を要約する、申請内容の不備を確認する、関連情報を検索する、作業指示の下書きを作る。こうした機能は、単体で使うよりも、業務アプリやワークフローの中に組み込むことで実務に定着しやすくなります。

Retoolでは、データベース、SaaS、API、社内システムと接続しながら、業務画面、承認フロー、通知、AIによる補助を組み合わせたアプリを構築できます。

市民開発を進めるうえで重要なのは、現場にすべてを任せることではありません。現場が業務改善に参加し、IT部門が基盤とルールを整える。その間をつなぐ選択肢として、Retoolを活用できます。

AI時代の市民開発を進めるためのポイント

AI時代の市民開発を業務改善につなげるには、いくつかのポイントがあります。

まず、対象業務を小さく始めることです。いきなり全社的な大規模システムを作るのではなく、問い合わせ分類、申請確認、レポート作成、在庫確認、データ更新など、現場が課題を感じている業務から始めると進めやすくなります。

次に、AIに任せる部分と人が判断する部分を分けることです。AIは要約、分類、下書き、候補提示、チェックには向いています。一方で、最終判断や例外対応、顧客への正式回答などは、人の確認を挟む設計が現実的です。

また、現場とIT部門の役割分担を明確にすることも重要です。現場は業務の流れや判断基準を整理し、IT部門はデータ接続、権限、運用ルールを整える。どちらか一方だけでは、AI活用は定着しにくくなります。

最後に、作って終わりにしないことです。業務は変化します。AIの出力も、運用しながら改善が必要です。市民開発では、現場からのフィードバックを受けて継続的に改善できる仕組みを用意しておくことが大切です。

まとめ：市民開発は、AI活用を現場業務に近づける手段

AIの活用が進むほど、業務を理解している現場の役割は大きくなります。

AIは多くの可能性を持っていますが、どの業務に使うべきか、どの判断を任せるべきか、どのデータが必要か、どこで人が確認すべきかは、業務文脈がなければ判断しにくいものです。

市民開発は、この業務文脈をアプリやワークフローとして形にするための手段です。現場の担当者が改善アイデアを出し、IT部門がそれを安全に業務へ組み込める基盤を整えることで、AI活用は一時的なPoCではなく、日常業務の改善につながりやすくなります。

重要なのは、市民開発を現場任せにしないことです。現場のスピードとIT部門の管理を組み合わせることで、AI時代の内製化はより現実的になります。

AIを活用した業務改善や市民開発を進める際には、現場の知見をどのようにアプリやワークフローへ落とし込み、IT部門が管理できる形で運用するかが重要です。

Retoolのユースケースや活用パターンをまとめた資料をご用意しています。内製化や業務改善の進め方を検討されている方は、ぜひご覧ください。

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