AIが開発する時代、受託ビジネスは「人月」から「成果」へ

先日、自社のコーポレートサイトをClaude Code、Astro、Sanityを使って新しく構築しました。使用したのは、Claude Codeを中心に、GitHub、Vercel、Supabase、Sanityを組み合わせた構成です。
私は長年IT業界に携わってきましたが、自分自身はプログラムを書くエンジニアではありません。それでも、Claude Codeに各サービスへのアクセス権限を与え、実現したいことを伝えると、環境構築から実装、デプロイまで、AIが一連の作業を進めてくれました。

当社では以前から、P3 PPMという自社プロダクトをAI駆動開発で構築しています。ただし、P3の開発環境を立ち上げた当初は、インフラや各種サービスの設定など、人間による作業が必要でした。

今回は、その初期構築までAIが担ったことに驚かされました。

もちろん、出来上がったものが正しいか、セキュリティや運用面で問題がないかを検証する責任は人間に残ります。

それでも、今回の経験は、ソフトウェア開発の価値が大きく変わり始めていることを実感させるものでした。

AIが代替するのは、コーディングだけではない

これまで生成AIによる開発生産性向上といえば、コード生成やテスト作成の効率化が中心でした。

しかし、AIエージェントが外部サービスと連携し、開発環境の構築、設定、実装、テスト、デプロイまで実行できるようになると、変化は単なるコーディングの効率化にとどまりません。

これまでエンジニアが担っていた技術的な調整・統合作業そのものが、自動化され始めています。

ソフトウェアを作るために必要だった専門知識や作業時間が大幅に圧縮されれば、開発能力そのものの希少性は相対的に低下していきます。

そこで問われるのは、何を作れるかではなく、何を実現するために、何を作るべきかということです。

顧客が欲しいのは、システムではなく成果

この変化は、IT受託ビジネスにも大きな影響を与えると考えています。

従来の受託開発では、投入するエンジニアの人数と期間、いわゆる「人月」が価格算定の中心でした。　

例えば、5人のエンジニアが6か月作業するなら30人月。その工数に単価を掛けて見積もるという考え方です。

しかし、AIを活用することで、従来30人月を必要としていた仕事が、はるかに少ない工数で実現できるようになったらどうなるでしょうか。

従来の人月モデルを維持する限り、生産性の向上は売上の減少や顧客からの値下げ要求につながる可能性があります。

そもそも顧客が求めているのは、30人月分の作業ではありません。

ECサイトであれば、売上を伸ばすこと、顧客体験を改善すること、運用コストを削減すること、そして安定的に事業を継続できることです。

システムの開発や納品は、その目的を達成するための手段にすぎません。

AIによって開発コストが下がるほど、受託事業者は「どれだけ作業したか」ではなく、「どのような価値を実現したか」で評価されるようになると考えています。

当社でも「成果完成型準委任」の取り組みを開始

こうした変化を踏まえ、当社でも受託サービスの契約・報酬モデルを見直し始めています。

現在、既存システムの改修とAI駆動開発への移行を支援する案件において、「成果完成型準委任」という枠組みを提案しています。

これは、基本となる業務遂行に対する報酬に加え、あらかじめ合意した成果の達成に応じて追加報酬をいただくモデルです。

例えば、システムの安定性向上、重大なセキュリティリスクの解消、自動テスト環境の整備、リリースプロセスの改善などを、それぞれ検証可能な成果として定義します。

重要なのは、単に作業の完了を報告するのではなく、成果が達成されたことを客観的に確認できるようにすることです。

検収条件を事前に合意し、テスト結果や運用上の指標などによって達成を確認します。合意した期間内に成果を達成できれば、その成果に応じた報酬をいただく。一方、成果が達成できなければ、成果報酬は発生しません。

まだ実験的な取り組みであり、このモデルがどこまで一般化できるかは検証が必要です。また、顧客の売上や利益といった事業成果には、商品力やマーケティングなど、開発事業者だけでは制御できない要因も存在します。そのため、まずは当社が責任を持って実現できる技術的・業務的な成果から始めています。

将来的には、顧客との役割分担や成果指標を明確にした上で、より直接的な事業成果の共有にも発展させたいと考えています。

成果に責任を持つには、開発よりも重要な能力がある

成果責任型のビジネスでは、開発技術だけでなく、目標設定と検証設計の能力が重要になります。

• 何を成果とするのか。
• その成果を測定する指標は何か。
• 成果達成のために、どのような施策を、どの順序で実施するのか。
• 途中で仮説が外れたとき、どのように計画を見直すのか。

これらを設計し、実行をマネジメントすることが求められます。

当社では以前から、プロジェクトマネジメントを「ゴール達成のためのプロセスと検証設計」と捉えてきました。

AIが実装を担う範囲が広がるほど、この考え方は重要になると感じています。

人間が作業を細かく指示・管理することよりも、目的、制約、判断基準、検証方法を設計することの価値が高まるからです。

人月を売る時代から、価値を提供する時代へ

もちろん、すべてのITサービスが成果報酬型に移行するわけではありません。要件が明確なシステム開発や保守運用など、人月や固定価格による契約が合理的な領域も残ります。また、成果責任を負うには、事業者が成果に影響を与えられるだけの裁量と、顧客との適切なリスク分担が必要です。

それでも、AIがソフトウェア開発の生産性を飛躍的に高めることで、従来の人月を中心としたビジネスモデルが変化を迫られることは間違いないと考えています。

これから受託事業者に求められるのは、単にシステムを構築する能力ではなく、顧客が実現したい成果を定義し、その達成に向けて技術とプロセスを組み合わせる能力です。

当社もAI駆動開発の実践と、成果責任型のサービス提供を通じて、新しいITサービスのあり方を模索していきます。

人月で請求するのではなく、提供するサービスの価値で勝負する。

その時代が、いよいよ現実になり始めたと感じています。