AI時代のシステム開発の勝ち筋は、東京ではなく地方の会社にあると思う。お客さんのほとんどが和歌山・富山・大阪・九州など地方の会社だという私が、案件が減っていない現実、AIを使えないエンジニアの厳しさ、業界特化型と業務システムで実績を作る順番を書いた。開発者・個人で受託を考える人と経営者向け。
寒い日だった。埼玉の田舎道をいつも通り散歩しながら、ある質問への答えをずっと考えていた。
質問をくれたのは、Threads の自動化ができたという方だ。「AIをどんどん使わないとヤバそうですよね。勝ち筋の仕事を教えてください」と書かれていた。
勝ち筋の仕事とは何だろう。最初は少し考え込んだ。ただ、AIが進化した今のシステム業界に絞るなら、私にも言えることがあると思った。
私はシステム開発をずっとやってきた。昔はオフショア開発が中心で、今はAIで実際に作っている。その現場から見えている勝ち筋を、私なりに書いてみる。
この記事の要点
結論から書くと、東京ではない会社を狙ってほしい。
東京にはシステム開発の会社がものすごく多い。強い会社もたくさんある。若い人も多い。そこに後から入って同じ土俵で戦うのは、正直かなり厳しいと思う。
我々の会社も最近、ありがたいことに多くの会社から仕事をいただいている。ただ、振り返ってみると東京の会社はほとんどない。
お客さんは、こうした地方の会社がほとんどだ。東京に本社がある会社と組む話は、数えるほどしか思い浮かばない。
この事実は、勝ち筋を考えるうえで大きなヒントになると思っている。仕事がどこから来ているかを見れば、どこを狙えばいいかが見えてくる。
理由の中心は、予算だと思っている。
東京の会社には、AIへの感度が高い人がもちろん多い。新しいツールの話もすぐに通じる。そこは東京の強みだ。
ただ、私の感覚でいうと、東京の会社は予算があまりない印象がある。数字で測ったものではなく、あくまで私の体感だ。
一方で地方の会社のほうが、チャンスが巡ってくる可能性は高いと感じている。東京はシステム会社も、競合になる人も多い。その中で取り合うより、地方のほうが話は進みやすい。
東京で同じ土俵に立つより、地方に寄り添う会社でいるほうが勝ち筋は見えやすい。 我々はそういう形でやっている。
もちろん、人によって勝ち筋は違う。東京にすごい人脈がある人なら、東京で戦うほうがいいかもしれない。ここは自分の手持ちで決めればいい。
AIを触れる人にとって、勝ち筋はまだ全然ある。
AIで仕事がなくなる、という声はよく聞く。けれど我々の案件が減っているかといえば、むしろ増えている。ちゃんとやっているところは、仕事が増えているのではないかと思う。
仲のいいシステム会社の方からも、人材がいなくて困っていると聞いた。案件が減って困っているのではない。「ちょっと大変なんだけど」と人を探している会社のほうが多い。
私は以前、5年後にはデスクワークの8割が消えると書いた（5年後の仕事はAIでどうなるか）。その見立ては今も変わっていない。
今回はその例外にあたる話だ。今この瞬間の現場では、仕事がなくなった人はそれほど多くないと思う。むしろ忙しくなりすぎて、人をなんとかしないとと悩む人のほうが多い。
一方で、エンジニアの側から見ると話は別だ。AIを使えないエンジニアは、正直いらなくなってきている。
ClaudeやCodexを最低限触って開発できる。これが業界の常識になったと思う。できて当たり前で、できないと土俵にすら上がれない。
その上で、今もニーズがはっきりある人がいる。
AIにセキュリティを任せられる時代にはなってきた。それでも、そこまで考慮しながら作れる人や、全体を設計できる人はまだまだ求められている。
個人や少人数なら、特化型で勝負するのがいいと思う。
「この業界にめちゃくちゃ強いです」と言える人は強い。たとえば、こういう言い方だ。
AIが出てきたばかりの今、システム会社の多くは「何でもできます」と言ってしまっていると思う。私たちもそうだ。
そこで、製造業特化や、特定の業種に特化したシステム開発を掲げる。AIの自動化の仕組みづくりでもいい。その業界の知識がたっぷりある人には、まだまだチャンスがある。
勝ち筋はどこかと聞かれたら、むしろ多すぎるくらいだと答えたい。地方を攻めること。何かに特化すること。この2つを組み合わせるだけでも、立ち位置はかなり変わる。
やるべきことの1つ目は、ちゃんとした業務システムを1つ作ることだ。
質問をくれた方は、すでにThreadsの自動化をしている。前に進んでいるのは間違いない。ただ、個人のThreadsの仕組みを、会社が導入することはほとんどないと思う。
我々も最初はそうだった。「AIでできます」と言っても、何の説得力もなかった。そこでやったのは、実績を作ることだ。
個人事業主が自分用に使う道具ではなく、企業向けの業務システムを作ってみる。 これが非常に大事だと思う。
簡単なExcelの自動化で止めない。プロジェクトとして立ち上げ、データベースをかませる。管理画面を作り、実際に使えるものにする。
自分のためだけでなく、他人が使うものを作る。そうやって実績をどんどん貯めていく。仕事を取りにいくときに、これがそのまま話の材料になる。
会社の側から見ると、相手選びの基準が変わってきている。
AIで作れること自体は、もう珍しくない。ClaudeやCodexで開発するのは業界の当たり前になった。だから「AIでできます」だけでは、相手を選ぶ理由にならない。
見るべきは次のような点だと私は思う。
最後の点は特に大事だ。AIがあれば安くできる、という見積もりは危ない。テストや仕様決めに人が入る前提かどうかで、後のズレが大きく変わる。
地方の会社で、AIを使った開発を相談できる相手を探しているなら、この4点で選んでほしい。受ける側も、この4点を言えるように準備しておくといい。
AIがあっても、本当に使える開発にはまだ人の手がかかる。
AIで簡単に作れるでしょう、と言う人がいる。けれど実際にちゃんと作ろうとすると、マジで大変だ。そんなに甘くない。
Vercel と Supabase、あるいは Cloudflare を使い、Claude Code でコードを書く。書くところまでは一気に進む。ただ、本当に使えるものにするまでには時間がかかる。
テストもAIで回せばいいでしょう、と言われることもある。正直、まだそこまではできない。
もしできるなら、どのシステム会社ももっと単価を下げられるはずだ。現実には、我々もプロジェクトに人を1人は確実に入れている。テストをしたり、仕様を決めたり、人が動く部分はまだ多い。
だからこそ、この工数を自分で理解しておくことが大事だ。大きくなくていいので、プロダクトを自分で作ってみてほしい。
作ってみると「こんなに大変なのか」と分かってくるはずだ。それが分かった上で見積もると、工数のズレが起きにくい。
逆に、「AIがあればなんとなくできるよね」という感覚で受けると、かなり危ない。
Fable 5.2 のような新しいモデルが出ても、意外と人の作業は多い。これは自分で作れば間違いなく分かる。分かった上で話す人と、分かっていない人では天と地の差がある。
質問をくれた方の自動化も、そんなに容易ではなかったと思う。APIをいろいろつなげばできる。ただ、そのつなぎ合わせが大変だ。
ツールのAPIを取得する。そこへたどり着くまでにいろいろ調べる。「簡単に自動化できる」と言われても、やってみると簡単じゃないと感じるはずだ。
このノウハウを、自分で実践して身につける。その上で、しっかり営業していく。勝ち筋はその先にあると思う。
AIを使って開発できる人と会社を増やすために、研修をしている。
ここまで書いたことは、個人だけの話ではない。発注する会社にとっても、AIで何ができて何に人が要るかを知っておくことは大事だ。見積もりのズレも、そこを知らないところから生まれる。
企業向けには、次の研修が今回の内容に近い。
個人で業務システムを作り、実績を貯めていきたい人にはAI駆動開発育成所がある。
自社にどの進め方が合うか分からない場合は、まず無料相談から声をかけてほしい。地方の会社からの相談も歓迎している。
この内容は動画でも話しています: https://youtu.be/V-lmOYoGYmM
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