AIアプリ開発は本当に必要？専用ツールを作る前に考えたいこと

2026/08/28

こんにちは、おぐりんです。

「この業務、AIでツールを作ればいいじゃん」。最近は、そんな判断が以前よりずっと現実的になりました。生成AIを使えば、専門の開発会社へ依頼しなくても、業務アプリや管理画面の形を短期間で作れるようになっています。

でも、僕は一度立ち止まった方がいいと思っています。AIで作れることと、ツール化した方がよいことは別です。

自分たちの業務でも、スタッフ管理や申請、月次の投票、報酬、支払い、動画の公開予定などをまとめる専用システムを作ったことがあります。認証や権限、データ保存、自動通知まで備えた、きちんと動くシステムでした。

ところが、実際の運用ではほとんど使われませんでした。理由は機能不足ではありません。普段使っているスプレッドシートやドキュメントを、ChatGPT WorkやCodexから直接更新する方が早かったからです。

ツールを作ると、業務以外に考えることが増える

専用ツールを作ると、入力画面が整い、情報の形式をそろえやすくなります。一方で、作った瞬間から別の仕事も生まれます。

誰がログインできるのか
誰が閲覧・登録・修正できるのか
入力項目をどう設計するのか
業務が変わったときに誰が改修するのか
不具合やセキュリティへどう対応するのか
サーバーやデータベースの費用を誰が管理するのか
利用者へ操作方法をどう教えるのか

これは開発時だけの話ではありません。業務が変わるたびに仕様を考え、画面を直し、テストし、反映する必要があります。ツール化とは、機能を作ることではなく、その機能を運営し続ける責任を持つことです。

外部の利用者へ提供するサービスなら、その責任を引き受ける意味があります。しかし、自社内の少人数だけで使う業務まで、すべて専用ツールにする必要があるでしょうか。

慣れ親しんだ道具は、それだけで強い

スプレッドシート、Googleドキュメント、Word、Excelには、すでに大きな利点があります。多くの人が基本操作を知っていて、どこに何があるかを理解しやすく、共有や修正の方法も身についています。

以前は、こうした既存ツールを使い続けると、転記や集計などの手作業が残りやすいという問題がありました。ところが、ChatGPT WorkやCodexのようなAIが、ファイルを読み、情報を整理し、必要な更新まで実行できるようになると、前提が変わります。

人は慣れた画面とファイル形式を使い続ける。AIは複数の資料を確認し、抜け漏れを探し、定型的な更新を担当する。これなら、新しいシステムの操作方法を全員が覚えなくても、これまでの業務基盤を活かしたまま改善できます。

新しいツールを覚える時間を、AIと一緒に業務を良くする時間へ回せる。ここは、かなり大きな違いだと思います。

「専用ツール」か「既存ツール＋AI」かは目的で選ぶ

もちろん、専用システムが不要になるわけではありません。たとえば、次のような条件では、専用ツールの方が適しています。

多人数が同時に利用する
入力形式や処理手順を厳密に固定する必要がある
利用者ごとに細かな権限管理が必要
大量の処理を安定して繰り返す
監査ログや法令対応が重要
外部の顧客へサービスとして提供する

一方で、少人数の社内業務で、例外が多く、運用方法も頻繁に変わるなら、既存ツールとAIの組み合わせから始める方が合理的です。

判断するときは、「作れるか」ではなく、次の順番で考えるのがよいと思います。

その業務は、誰のためのものか
既存のスプレッドシートや文書では、何が本当に困っているのか
その困りごとは、AIによる確認・整理・更新で解消できないか
専用ツールにした場合、学習・保守・更新を誰が担うのか
それでも固定された画面や処理が必要か

この順番を飛ばして「まずシステムを作ろう」とすると、作ること自体が目的になりやすくなります。

AI時代の内製化は、エンジニアを抱えることだけではない

今回の経験から、もう一つ重要だと感じたのが内製化です。

これまで内製化というと、社内にエンジニアを採用し、開発チームを作ることが中心でした。それも一つの方法ですが、AIの変化が速い今、現場の担当者自身がAIを使い、業務の仕組みを更新できる状態を作ることも内製化だと思います。

担当者がAIへ相談しながら、スプレッドシートの項目を変える。文書のひな形を直す。複数の資料を照合する。運用ルールを更新する。こうした改善を毎回外部の開発者へ依頼せず、自分たちで進められれば、AIや業務の変化へ素早く対応できます。

ただし、AIを渡すだけで自然に内製化できるわけではありません。担当者が日常的にAIへ触れ、試し、失敗を共有し、使い方を更新する学習の場が必要です。ツールの開発費を抑える代わりに、人がAIを使いこなすための学習コストへ投資する。そこまで含めて考える必要があります。

まずは、今ある仕事道具をAIから動かしてみる

AIアプリ開発が悪いわけではありません。必要なシステムは作るべきです。ただ、AIで簡単に作れそうだからという理由だけで、専用ツールを増やすのはおすすめしません。

まずは、今使っているスプレッドシート、ドキュメント、Word、Excelを前提に、AIへどこまで仕事を任せられるか試してみる。そのうえで、権限、監査、大量処理、外部提供など、専用システムでなければ解決できない課題が残ったときに開発する。この順番の方が、学習コストも運営コストも抑えながら、AIの効果を早く確かめられます。

Aidiaでは、企業ごとの業務や既存資料を確認しながら、何をAIへ任せ、何を仕組みとして固定するかを一緒に整理しています。ツール開発ありきではなく、自社で更新し続けられる状態を作りたい方は、AI顧問やAI研修について気軽にご相談ください。