現場で起きやすい課題

AIを使った開発は画面や機能が次々と形になっていくため、傍から見ると順調に進んでいるように映ります。しかし、見た目の進み具合と、実際に業務で使える状態に近づいているかどうかは別の話です。試作の数が増えていても、肝心の確認や修正が滞っていれば、公開時期は思うように近づいていません。経営者が表面的な進み具合だけで判断すると、実態とのずれに気づきにくくなり、公開直前になって慌てることにもなりかねず、現場にも影響が及びます。

最初に整理すること

最初に取り組みたいのは、進捗を「作った機能の数」ではなく「確認が終わった機能の数」で把握することです。試作段階の機能と、業務担当者の確認を経て本番で使える水準に達した機能を分けて数えるだけで、実際にどこまで進んでいるかが見えやすくなります。定期的にこの二つの数字を報告してもらう仕組みにしておくと、進捗の実態を継続的に把握できます。数字を並べて見るだけでも、停滞している箇所は自然と浮かび上がってきます。

光の道具箱で広げる改善

加えて、確認の過程で見つかった課題がどの程度残っているかも合わせて把握しておくと、公開時期の見通しを立てやすくなります。進捗確認は細かい技術的な内容を理解する必要はなく、確認済みの範囲と未確認の範囲、残っている課題の数といった、業務目線の指標に絞って見ていくことが実務的です。経営者が定期的にこの視点で状況を確認する習慣を持つことが、開発全体を見誤らないための土台になります。数字の推移を継続して見ることで、停滞の兆候にも早く気づけます。