業務を知るメンバーが、生成AIを使ってアプリをつくる

株式会社シスラボは、ServiceNowのApp EngineとNow Assist for Creatorを活用し、業務を担うメンバーがアプリケーション開発に参加する市民開発に取り組んできました。

日々の仕事を進めているメンバーは、必要な情報や判断のタイミング、普段の手順では対応できない場面をよく知っています。その知識をアプリづくりに反映できれば、実際の仕事に合った仕組みを考えやすくなります。

当社では、社内システムの見直しを通じて、業務メンバーが学び、試作し、改善を考える機会をつくりました。生成AIによる開発支援も取り入れながら、業務の知識とシステム開発をつなぐ実践を進めています。

• 個々の仕事を支えてきた仕組みを、全体で見直す

  取り組みの背景には、長年利用してきた社内システムの老朽化がありました。また、各現場で仕事を進めやすくするために独自のアプリが作られ、仕組みの全体像や管理方法を把握しにくくなっていたことも課題でした。

  特に、セールス活動を支える仕組みと販売管理が分かれており、受注前の見込み情報と、受注後の売上に関する情報がつながっていませんでした。そこで、両方の業務を一体で見直すための基盤としてApp Engineを採用しました。

  業務システムが分かれていると、それぞれの担当者が必要な情報を入力していても、次の仕事でその情報を使うために、転記や確認が必要になることがあります。例えば、案件の見通しが変わったときに、どの情報を更新し、誰に伝える必要があるのかが分かりにくければ、最新の状況を確認する負担も増えてしまいます。

  こうした見直しでは、これまでの仕組みが担ってきた役割を理解することが大切です。なぜその情報を入力しているのか、誰の判断に使われているのか、どのような例外に対応しているのかを確かめることで、残すべき機能と変えるべき部分を考えられます。

  業務のつながりを整理し、その中で情報が自然に引き継がれる仕組みをつくることが、システムを見直すうえで重要だと考えています。

• 業務を知るメンバーが、開発に参加する

  当社のプロジェクトは、セールスメンバーを中心とする8名で進めました。メンバー向けの勉強会に加え、モックアップと呼ばれる試作品を作る製作会を開き、学びながら具体的なアプリケーションを検討しました。

  業務メンバーが開発に参加する意味は、仕事の中で行っている判断を、設計に持ち込めることにあります。

  例えば、案件の見通しを確認するアプリでは、案件名と金額が並んでいれば十分とは限りません。いつの売上として見込むのか、どの段階で情報を更新するのか、判断が変わった理由を誰と共有するのかによって、必要な情報や使い方は変わります。

  こうした条件は、普段その業務を担う人にとっては自然なことでも、開発する人には伝わっていない場合があります。業務を知るメンバーが試作に関わることで、言葉だけでは伝えにくい使い方や判断の理由を、具体的に確認しやすくなります。

  市民開発は、業務の中で得た知識や気づきを、自分たちの仕事を改善するために活かす機会にもなります。

• 生成AIで、考えていることを試作品にする

  この取り組みを支えているのが、生成AIによる開発支援機能であるNow Assist for Creatorです。当社では、アプリケーションのモックアップを生成するApp Generationも活用しました。

  つくりたいものを言葉で説明するだけでは、使う人と開発する人の間で、完成イメージがずれることがあります。試作品があれば、同じ画面や動きを見ながら、その違いを確かめられます。

  例えば、情報を確認する順番が実際の仕事と合っているか、判断に必要な情報が不足していないか、別の担当者へ引き継ぐときに困らないかを確認できます。試作品に触れることで、最初の説明では出てこなかった要望や、見直した方がよい手順に気づくこともあります。

  生成AIが用意するたたき台は、こうした検討を始めるきっかけになります。業務メンバーが自分の考えを形にし、周囲のメンバーと確かめながら、次の修正につなげられることに価値があります。

• 試作と学習を進めやすくする生成AI

  ServiceNowの公式事例では、当社でのNow Assist for Creatorの活用について、モックアップ作成の工数を50％以上削減できるという実感や、App Engineの開発・機能習得のスピードが2倍になるという試算が紹介されています。

  試作にかかる時間が短くなると、アイデアを確かめる機会を増やせます。一度作って終わるのではなく、使ってみて気づいた点を反映し、別の方法も試しながら、業務に合う形を探せるようになります。

  学習の面でも、具体的なアプリを見ながら考えられることには意味があります。自分がつくりたいものと機能の使い方が結びつくことで、何を学ぶ必要があるのかを捉えやすくなります。

  生成AIを活用した市民開発では、試作と学習を行き来しながら理解を深められます。分からないことがあっても、試作品をもとに質問したり、経験のあるメンバーに相談したりすることで、次に確かめることを具体的にできます。

• 使う人の気づきを、継続的な改善につなげる

  業務メンバーが開発に関わると、システムを使っていて感じた不便を、改善の話につなげやすくなります。

  例えば、同じ情報を繰り返し確認している場合には、情報の見せ方に問題があるのか、更新するタイミングが合っていないのか、担当者間の役割が曖昧なのかを考えられます。日々の小さな不便を手がかりに、仕事の進め方まで見直す機会が生まれます。

  そのためには、気づきを伝えられる場と、伝えたことを一緒に確かめる相手が必要です。試作品や実際のアプリを見ながら話せることは、業務メンバーと開発メンバーが認識をそろえる助けになります。

  私たちは、こうした対話を重ねることが、改善に参加しやすい環境につながると考えています。自分たちの意見が仕組みに反映される経験は、次の改善を考えるきっかけにもなります。

• 業務メンバーと専門技術者が、それぞれの知識を持ち寄る

  市民開発を実際の業務につなげるうえでは、業務メンバーと専門技術者が協力できる体制も大切です。

  業務メンバーは、必要な情報や使い方、判断の条件を具体的にできます。専門技術者は、それらを踏まえて、データの持ち方やシステム間の連携、アクセス権限、性能、テストなどを検討します。双方の知識を持ち寄ることで、使いやすさと、安心して運用できる仕組みを考えられます。

  また、担当者が変わった後も改善を続けるには、なぜその仕様にしたのか、どこを変更すると他の業務に影響するのかを共有できることが重要です。開発の過程で得た知識や判断の理由を残すことも、内製開発を継続するための土台になります。

  生成AIによって試作しやすくなったからこそ、できあがったものを業務と技術の両面から確かめ、使い続けられる形に整えていくことを大切にしています。

• 自社での実践を、お客様の内製開発支援へ

  シスラボは、ServiceNowをお客様に提案・導入する立場であると同時に、自分たちの業務でも活用するユーザーです。

  業務を担いながら開発を学ぶことや、試作品を使って要望を具体化すること、異なる専門性を持つメンバー同士で考えを共有することには、実際に取り組むことで見えてくる難しさがあります。

  お客様の内製開発を支援する際にも、どの業務から始めると取り組みやすいか、業務メンバーがどのように参加するか、専門技術者がどこを支えるかを、お客様の状況に合わせて考える必要があります。

  自社での実践を通じて得た経験を、お客様との検討や開発支援にも活かしていきます。業務をよく知る人の気づきを、生成AIと専門技術者の力で具体的な改善につなげられるよう、学習、試作、実装、運用までを見据えて支援します。