Tomorrow Future

生成AIの進化によって、資料作成は驚くほど簡単になりました。 企画書、提案書、事業計画書、要件定義書、システム構成図、ロードマップ。 以前なら数時間、場合によっては数日かかっていた資料でも、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを活用すれば、短時間でそれなりに綺麗なものを作ることができます。 PowerPointのデザインも整っている。文章もそれらしい。市場分析も入っている。ロードマップもある。 一見すると、非常によくできています。 しかし最近、私は強く感じています。 「綺麗な資料」と「意思決定できる資料」は、まったく別物です。 そして悲しきかな、AIがどれだけ進化しても、その差は簡単には埋まりません。 AIによって「資料を作る能力」の価値は大きく下がった 以前は、PowerPointを綺麗に作れること自体に一定の価値がありました。 情報を整理し、図にし、文章にまとめ、経営者や顧客に説明する。 それだけでも相応のスキルが必要だったからです。 しかし生成AIの登場によって、この領域は一気に民主化されました。 「新規事業の企画書を作ってください」

最近、AI業界で「FDE」というポジションを目にする機会が一気に増えました。 FDEとは、Forward Deployed Engineerの略です。 そして最近話題になるのが、その給与水準です。 Googleの米国向けForward Deployed Engineer求人を見ると、ポジションによって基本給は年20万ドル台から30万ドル台。 Generative AI領域の上位ポジションでは、基本給だけで年26.2万〜36.5万ドル、さらにボーナスや株式報酬などが加わる条件も提示されています。 為替によって変わりますが、日本円にすれば基本給だけで4,000万円〜5,000万円を超える水準です。 当然、 「FDEになりたい」「AIを勉強すればこれだけ稼げるのか」「これからはFDEだ」 という話が出てきます。 でも、求人条件だけを見て考えるのは少し危険です。 仕事内容をちゃんと読んでみてください。 私はむしろ、 「これ、普通の人が一人で全部できるのか？」 と思いました。 FDEは、単なるAIエンジニアではありません。 むしろ、AI時代になったことで生

システム開発や新規事業のプロジェクトに携わっていると、毎回新しい学びがあります。 その中で、私たちTomorrow Future株式会社（TF）が強く感じていることがあります。 それは、 「企業規模によって、プロジェクトの正しい進め方はまったく違う」 ということです。 スタートアップ、中小企業、大企業。 同じ「システムを作る」というプロジェクトでも、予算の考え方、意思決定の方法、スピード感、必要な資料、リスクの取り方、プロジェクト体制は大きく異なります。 これは教科書を読んだだけでは、なかなか分かりません。 実際にさまざまな規模の企業と一緒にプロジェクトを進め、成功も失敗も経験して、初めて見えてくる領域だと思っています。 大企業は「予算を確保してから始める」 大企業のプロジェクトでは、多くの場合、まず予算を確保することが重要になります。 何を作るのか。 なぜ必要なのか。 どれくらいの投資が必要なのか。 どのような効果が期待できるのか。 どんなリスクがあるのか。 いつまでに実施するのか。 こうした情報を整理し、社内で合意形成を行い、予算を確保してか

システム開発や新規事業の現場では、よく「優秀な人材を集めれば、良いチームができる」と言われます。 確かに、技術力は重要です。 AIに詳しい。システム設計ができる。プロジェクトマネジメントの経験がある。大規模開発に携わったことがある。 こうした経験やスキルは、プロジェクトを成功させるうえで欠かせません。 しかし、私自身、これまでさまざまなプロジェクトや事業に関わってきて感じることがあります。 それは、 「利他の精神がないチームに、本当に良いチームはつくれない」 ということです。 どれだけ優秀な人を集めても、一人ひとりが「自分の仕事だけ終わればいい」と考えていたら、プロジェクトは強くなりません。 逆に、多少役割が違っても、 「このプロジェクトを成功させるためには何が必要か」 「クライアントの事業を伸ばすためには何をすべきか」 「困っている人がいるなら、自分にできることはないか」 と考えられる人が集まったチームは強い。 Tomorrow Future（TF）が大切にしているのは、まさにこの部分です。 利他の精神は、研修だけでは身につかない...

AI時代、会社の競争力は「優秀な人の数」では決まらない 生成AIの普及によって、システム開発の生産性は大きく変わりました。 仕様書の作成、プログラミング、テスト、調査、データ分析など、これまで人が多くの時間をかけていた仕事をAIが支援できるようになっています。 AIを活用して、開発期間やコストを大幅に削減する「AI駆動開発会社」も増えてきました。 もちろん、AIによって開発スピードを上げることは重要です。 しかし、経営者の立場から考えると、本当に重要なのは「どれだけ速く開発できたか」ではありません。 そのシステムによって、売上が増えたのか。 業務効率が改善したのか。 顧客体験が良くなったのか。 新しい事業が生まれたのか。 経営課題を解決できたのか。 最終的に問われるのは、開発の速さではなく、事業としての成果です。 AI時代に価値が下がる人、価値が上がる人 これまで企業では、与えられた仕事を正確に、速くこなせる人が「優秀な人材」と評価されてきました。 しかし、生成AIは、指示された仕事を処理する能力を急速に高めています。 資料を作る。 データを整理

最近、Tomorrow Future株式会社（TF）では、システム開発やAI活用だけではなく、経営課題そのものからご相談いただく機会が増えています。 新規事業をどう立ち上げるか。 組織をどう作るか。 プロジェクトをどう立て直すか。 ベトナムオフショア開発をどう活用するか。 既存システムをどう刷新するか。 こうした相談を受けていると、多くの企業に共通する課題が見えてきます。 それが「人」の問題です。 そして最近、特に注意した方がいいと感じているのが、いわゆる「出羽守」と呼ばれるタイプの人材です。 ※「出羽守（でわのかみ）」とは、何かにつけて「海外では〜」「ほかの業界では〜」「前の会社では〜」など、他者の事例を引き合いに出して自慢げに語ったり、現在の組織や人を批判したりする人を揶揄する俗語・ネットスラングです。 もちろん、海外経験や大企業での経験、他業界での知見そのものは非常に価値があります。 問題なのは、経験を「材料」として使うのではなく、「正解」として押しつけてしまうことです。 「前の会社では」が経営を止める 企業の経営課題を支援していると、この

AIによって、システム開発の世界は大きく変わりました。 コードを書くスピードは上がり、資料作成も、要件整理も、テストも、調査も、以前とは比較にならないほど効率化されています。 これからさらにAIが進化すれば、「技術を持っていること」だけでは、会社の圧倒的な差別化にはならなくなると私は考えています。 では、最後に何が残るのか。 私は、「誰のために仕事をするのか」という人間の姿勢だと思っています。 Tomorrow Future株式会社（以下、TF）には、私が非常に大切にしている強みがあります。 それは、「利他の精神を持ったメンバーが集まっていること」です。 少し精神論のように聞こえるかもしれません。 しかし会社を経営し、数多くのプロジェクトに関わってきた中で、私はむしろ「利他」は極めて合理的な経営戦略だと考えるようになりました。 利他的なメンバーがお客様の事業を本気で考える。お客様の事業が成長する。結果としてTFへの信頼が高まり、契約が継続する。さらに新しい相談や仕事が生まれる。TFの売上が伸びる。そして、その利益を人材や技術へ再投資することで、さ

生成AIの登場によって、システム開発の現場は大きく変わりました。 これまでエンジニアが何時間もかけていたプログラムの作成、テストコードの生成、仕様書の整理、エラーの調査といった作業を、AIが短時間で支援できるようになっています。 特にベトナムオフショア開発では、その影響が顕著です。 日本企業から仕様書を受け取り、多くのエンジニアを配置して開発する。人数、稼働時間、人月単価を基準にプロジェクトを管理する。 こうした従来型のオフショア開発モデルは、生成AIによって急速に競争力を失いつつあります。 10人で行っていた定型的な開発作業を、AIを活用した少人数のチームで進められるようになれば、単純に人を増やすことは価値ではなくなります。 では、ベトナムオフショア拠点は不要になるのでしょうか。 私は、そうは考えていません。 なくなるのは、指示された作業を安く実行するだけのオフショア拠点です。 これから求められるのは、AIと人間の力を組み合わせ、顧客企業の事業成果を継続的に生み出す拠点です。 「人を提供する拠点」から「事業成果を生み出す拠点」へ...

生成AIの登場によって、ベトナムオフショア開発の現場は大きな転換点を迎えています。 これまで複数のエンジニアが何日もかけていたプログラムの作成、テストコードの生成、エラー調査、仕様書の下書き、ソースコードのレビューなどを、生成AIが短時間で支援できるようになりました。 実際に生成AIを開発工程へ組み込むと、従来と同じ仕事を、従来より少ない人数で進められる場面が増えていきます。 そのため、ベトナムオフショア拠点では、これまで人間が担ってきた定型的な仕事が確実に減っていくでしょう。 しかし、これはベトナムオフショア開発が不要になるという話ではありません。 生成AIによってなくなるのは、ベトナムオフショア開発そのものではなく、安い人材を大量 に配置し、人月を積み上げるだけのビジネスモデルです。 これからのベトナムオフショア拠点には、「人を提供する拠点」から「事業成果を生み出す拠点」への変化が求められます。 ベトナムオフショア開発を支えてきた「人月」という考え方 これまでのオフショア開発では、何人のエンジニアを、何カ月稼働させるかという「人月」が、見積も

—「速く・強く・ムダなく」を、日越ハイブリッドで実装する— 生成AIが“話題”だった時代は終わりました。今は“成果”を出す時代です。 TomorrowFuture株式会社（TF）は、ChatGPTを開発現場のすみずみまで組み込み、日本×ベトナムのハイブリッド体制で「開発スピ...