DX人材もプログラミング技術は持っておくべき大切な理由
  • DX人材にプログラミング技術が無かったらどうなる?
  • DX人材としてプログラミング技術は何を勉強すればいい?
疑問に思う人

DX人材として活動をしたいけどプログラミング技術も持っておくべきかどうかの判断は意外と難しいものがあります。

プログラミング技術の習得は簡単なものではないこともあり、DXの推進に対してプログラミング技術を習得していなかった場合どのようなデメリットがあるのかといったことは見えづらいでしょう。

コツリン
確かにプログラミング技術がなくてもDXの推進をしようと思えばできないこともないから無駄なことは勉強したくないという気持ちはわかるぞ

DX人材が何をするかということにもよりますが、DX人材も基本的なプログラミング技術は知っておくべきです。

プログラミングを知らないでDXを推進してしまうと最終的には使えないシステムを開発してしまう可能性が飛躍的に上がってしまいます。

この記事ではDX人材もプログラミングを知っておくべき理由を解説していきます。

プログラミングが必要な理由を理解してDXの推進を成功に導いてください。

AIの学習をするかどうかで迷っている方へのアドバイス
そもそもAIの学習をするのはなぜですか?
もしかしたらAI以外のことを学習した方がいいかもしれないし、そもそも学習する必要性がないかもしれません。
また、AIの学習方法も色々ありそれぞれにメリットデメリットがあります
当サイトでは実際にAIのスクールで学んだ筆者がAIの学習理由や学習方法などを提示していますが、重要なことはAI学習までの正しい学習ステップを踏むことです。
このステップを踏まないでいると、勉強した方がいいかで迷ってしまい時間を無駄にしてしまったり間違えた学習方法でお金を浪費してしまうことになります。

コツリン
実際に俺も学習をするまでに悩んでしまって時間を浪費したり、余計な教材を買ってお金を無駄にしてしまったんだ・・・。

このSTEP自体は完全無料でできます。
みなさんはAI学習をするかどうかで迷ったり、お金を浪費することのないように当サイトのAI学習までの正しいSTEPを参考にAI学習をするかどうか決めてみてください。

通常の開発でプログラミングを知らない人が依頼するときの問題

DXに限らず通常のソフトウェア開発などでプログラミングを知らない人が依頼してしまい発生する問題はなんでしょうか。

通常のソフトウェア開発でプログラミング技術を保有していない、知らない人が開発の依頼をおこなってしまうと齟齬が大きくなりがちで、最終的には利便性の悪いソフトウェアが開発されてしまいます。

デスマーチによるデメリット

デスマーチという言葉をご存じでしょうか。

デスマーチなんてあまりいい言葉ではないと想像できるでしょうが、実際良くない言葉です。

このデスマーチが発生してしまうと、ソフトウェアの開発を依頼した側も最終的に利便性の悪い成果物を受け取ってしまうことになりかねないので起きない方が良い事象と言えます。

ひとエちゃん
死の行進・・・聞いただけで嫌な予感しかしないわね

よくIT企業はブラックといわれますが、この原因の一つとしてデスマーチがあると言えます。

デスマーチとは、長時間の残業徹夜休日出勤の常態化といった、プロジェクトメンバーに極端な負荷・過重労働を強い、通常の勤務状態では成功する可能性がとても低いプロジェクト、およびこれに参加させられている状況を指す。

デスマーチ - Wikipedia

このデスマーチの原因はいろいろとあります。

開発の工期が短いなどいろいろある中、ここで注目すべきはクライアント側の要望が頻繁に変わってしまうということです。

プログラミングというのはやってみればわかりますが、個別の設計を積み重ねて全体の設計を行っていきます。

そのため、どこかの仕様が変わると全体を見直さないといけなくなることからクライアント側が仕様を変えてしまうたびに全体の設計を見直さないといけなくなってしまうといえるでしょう。

時計の歯車を想像してください。
歯車はどこか一か所でも変わったら全体が動かなくなってしまいます。
プログラミングの世界は抽象的な世界なので想像つかないかもしれませんが、こういった歯車のようにどこかの仕様が変わると全体が動かなくなる可能性があるため全体の設計を見直す必要が出てきます。
プログラミングの場合はもっと厄介で同じ部品を何度も使うことになります。
そのため、時計の歯車よりもより複雑な設計が必要となってしまいます。

もちろん、開発工期の想定が甘かったなどベンダー側に問題があるということも多々あります。

ベンダー側に非がありデスマーチが起きることもありますが、クライアント側が要望をいろいろと変えてしまったり、重要だと思っていなかったことが実はプログラミングの実装上では非常に重要なことだったということで仕様が変わるということは開発の時によく発生します。

これによりクライアント側が意図せずしてベンダーにデスマーチをさせているということがあります。

コツリン
本人にその気がなくても意図せずしてデスマーチに追い込んでいるということがポイントだ

このデスマーチも他人ごとではありません。

デスマーチを相手に仕掛けてしまうと結局は質の悪い製品が出来上がってきます。

  • 必要な機能が盛り込まれていなかった
  • 使い勝手が悪い
  • 納品が遅れる

相手に質の高いソフトウェアを依頼するのであれば、クライアント側としてもベンダーにデスマーチを依頼しない提案をする必要があります。

プログラミングを知っているかで変わる依頼の仕方

プログラミング技術を知っている人材がいるかどうかベンダーに依頼するときの質が変わります。

ベンダーに依頼するにしても、依頼内容がプログラミングで実装できる内容なのか否かということはプログラミングの経験者でないとわからないからです。

最終的にベンダーはクライアント重視ということで場合によってはプログラミングで実装が難しいものを受けてしまいますが、実際はベンダー側で実現するためにいろいろな工程を重ねてしまうことになりデスマーチとなってしまいます。

例えば、Officeのワードのことを知らない人からすればワードはどんな資料でも作れると考えいろいろな依頼をしてきます。
そのため、ワードでは作成できないようなサイズのデザインを依頼してくるなどがあります。
しかしながらお分かりの通り、サイズの調整はワードでできないことでもないため実現は可能ですがそのためにはプリンターの設定など多くの調整などが必要になります。

特にビジネスでは無意識のうちに判断し仕事を進めていることは多くあります。

これらの業務プロセスをプログラミングの文脈ではどのように実装すればいいのかを知らないと正確に依頼できません

コツリン
「良しなにお願いします」と依頼してベンダーが独自解釈してしまい実際の業務判断と違ってしまい使えないという問題はよく起きているぞ

こういったことを起こさずに正確な依頼をするためにもプログラミングの基本的な知識を知っておくことが重要です。

正確な依頼を行うことで、ベンダーのデスマーチを防ぐとともにこちらが意図したとおりの成果物を受け取ることができるということになります。

DXにおけるプログラミング

会社の規模などにもよりますがDX人材として社内のDXを進めようとした場合、DX人材が構想を描くことが重要です。

こういった構想に対して社内で開発ができないのであれば少なからずベンダーに依頼をすることになると思います。

この時、DX人材がプログラミングの技術を知っているか否かで最終的なDXが成功するかどうかが変わってきます。

企業によってDXの導入内容が違うため一概に言えませんが、AIの導入という視点で考えてみましょう。

AI搭載のソフトウェア導入

AI搭載のソフトウェアの構造は次のようになっていることが多いです。

現代におけるAI搭載のソフトウェアの主流の考え方

(事前準備)データサイエンスの機械学習により過去のデータを分析

  1. 新しいデータを入力
  2. 入力結果を過去のデータ分析と照らし合わせて判断
  3. 判断内容をもとにプログラミングによって人間の代わりに作業を行う

この一連の作業内容を搭載したソフトウェアがAI搭載のソフトウェアと考えられる

AI搭載のソフトウェアの構造

この時、プログラミングは次の二つで使われます。

  • 機械学習による過去データの分析
  • ソフトウェア部分

特に機械学習における過去のデータを分析することはDXの要です。

この部分でプログラミングを知らないと次のような問題が発生します。

データの適切な形の収集方法がわからない

DXの要はデータの分析によるビジネスの変革です。

そのためにデータは分析ができるように適切に収集する必要があります。

分析の際に加工して分析できるような形にまで持っていくことができるのであれば分析は行えますが、これが加工しても分析できないような形で収集してしまっては正確な分析ができなくなってしまうという事態が発生します。

コツリン
プログラミングでどこまでできるかを把握していないと、データを収集しても分析できないという事態になりかねないぞ

ノーコードAIクラウドサービス利用でも知っておくと幅が広がる

最近ではクラウドなどでAIの予測・判断部分を行ってくれるサービスがありこれらを利用することでプログラミング技術を知らないでもAIの開発ができるでしょう。

しかしながら、こういったサービスというのは企業側が提示しているサービスしか利用できないため、自社にマッチしたサービスを作ろうとした場合にはベンダーに依頼することになります。

スーツのオーダーでも、パターンオーダーをお願いする場合パターンオーダーを超えるような依頼ができないのと同じです。
展開されているサービスを利用するということは展開しているサービスに業務を寄せるということになりますので、完全に自社に合ったやり方にはならないです。

もちろん、自社でクラウドを利用していくだけでことが足りるのであればプログラミング技術は必要ありませんが、大抵のノーコードAIクラウドサービスが提供してくれるものは予測判断までとなります。

この予測判断を受けて人間の代わりに何か作業を行うということであればベンダーに依頼するか自社でプログラミングを行う必要があります。

コツリン
自社がどこまでやりたいのか次第ということだな

自社がクラウドのAIサービスをどこまで利用するのかといった戦略次第ですが、AIを自社で利用する場合はプログラミング技術を保有している人材がいることでより自社にカスタマイズしたAIの活用ができます。

知っておくとよい技術

DX人材としてプログラミング技術を知っておいたほうがいいですが、そのほかにも知っておいたほうがよいIT技術はいくつかあります。

データベース

データベースとは簡単に言ってしまえばデータの格納や保存の仕方です。

特にDXではデータの活用がメインということになるためデータをどのように格納しておくのかといったデータベースの知識は非常に重要な要素になってきます。

ほしいデータがきれいな状態で格納されておらず、データ分析の際に不要情報の削除や必要情報の抽出が必要でした。つまり人が見るには最適な情報でも、データ分析となると多くの加工や整備が必要な状態で、データ分析を視野にいれたパイプラインの設計・構築がまだまだできていません。

【コニカミノルタ様協力制作】新コース!データエンジニアリング講座徹底解説

2025年の崖という問題をご存じでしょうか。

2025年の崖とはデータの活用がうまくいかないことで経済損失が発生するということです。

多くの経営者が、将来の成長、競争力強化のために、新たなデジタル技術を活用して新たなビジネス・モデルを創出・柔軟に改変するデジタル・トランスフォーメーション (=DX)の必要性について理解しているが・・・

  • 既存システムが、事業部門ごとに構築されて、全社横断的なデータ活用ができなかったり、過剰なカスタマイズがなされているなどにより、複雑化・ブラックボックス化
  • 経営者がDXを望んでも、データ活用のために上記のような既存システムの問題を解決し、そのためには業務自体の見直しも求められる中(=経営改革そのもの)、現場サイドの抵抗も大きく、いかにこれを実行するかが課題となっている
→ この課題を克服できない場合、DXが実現できないのみでなく、2025年以降、最大12兆円/年(現在の約3倍)の経済損失が生じる可能性(2025年の崖)。

【コニカミノルタ様協力制作】新コース!データエンジニアリング講座徹底解説

2025年の崖の問題もいろいろとありますが、原因の一つは「過剰なカスタマイズ」によるデータベースの複雑化があります。

もちろん企業によってデータのあるべき姿というのは違うためカスタマイズは必要です。

しかしながらデータというのは長年の蓄積によって価値が出てくるものでもあるため、データベースの基本を押さえた上で長期的にどのように格納しておくのかが重要になります。

ひとエちゃん
特にデータの蓄積は長期的視野で考えておかないと今が良くても10年後に困っちゃうから気をつけてね

ネットワーク

ネットワークとは普段何気なく使っているインターネットということですが、このネットワークもDXの仕方によっては非常に重要な分野になります。

データの収集でIoTをつかったりクラウドを活用したりするということになればこれらのネットワークを利用しないというわけにはいかないからです。

コツリン
ネットワークはITの中でもインフラを担っているからどうしても関わりが出てしまうんだ

家でプロバイダ契約を行いルーターを設置すればつながるインターネットも、いろいろな技術が使われているということがわかります。

データの収集やクラウドを適切に利用するためにもネットワークの知識も手に入れておきましょう。

セキュリティ

昨今のIT技術は目覚ましい一方でセキュリティ対策も行わないといけないです。

特にDXではデータの活用が中心になりますが個人情報が入っていた場合、漏れてしまっては問題になりますし、仮に個人情報が入っていなくても流出するだけで問題になってしまいます。

ひとエちゃん
過去にセキュリティじゃないことでデータが他社に渡ることでも社会問題になったこともあったわね

セキュリティと言ってもデータベースがあるサーバーが破壊される、ネットワークを盗聴されるなどいろいろな面から考える必要があります。

DXはうまく推進できれば企業価値を向上させることができますが、セキュリティを無視してしまうと却って企業ブランドを傷つけてしまう可能性もありますので気をつけましょう。

プログラミングを勉強するならAI

一言でプログラミングと言ってもいろいろなプログラミング技術があります。

  • ソフトウェア開発
  • データ分析
  • Webスクレイピング(Web上から情報を収集する技術) etc...

これらの中からDX人材としてプログラミングを知っておくのはAI開発に関係するプログラミングを習得しておきましょう。

特にDXの場合はデータの分析が肝になります。

AIではデータの分析手法なども勉強することができることから、AI開発の手法やプログラミングを知っていればDX人材として適切にDXを推進できると言えます。

当サイトではAI学習のための正しいSTEPをまとめておきました。

このSTEPでは自分が本当にAIを学ぶべきなのかどうかから、AIをどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます

AI学習に向けて正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません

AI学習に向けて正しい段階を踏むことで後悔のないようにしてください。

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