投稿者 global-ai-media 
長年、システム導入の現場で議論されてきた「自社開発（Build）」か「既製品購入（Buy）」かという二項対立が、生成AIの台頭により過去のものとなりつつあります。AIによる開発支援が「作る」ことのハードルを劇的に下げる中、日本企業はこの変化をどう捉え、システム戦略や組織体制に組み込むべきか。最新の議論をもとに、実務的な観点から解説します。
かつての「安全牌」だったSaaS購入とその限界
これまでの企業ITにおける定石は明確でした。汎用的な業務にはSaaSやパッケージ製品を購入（Buy）し、差別化が必要なコア領域のみを自社開発（Build）するというものです。「買う」ことは、開発期間の短縮だけでなく、ベンダーによるサポートやセキュリティアップデートという「安心」をお金で買う行為でもありました。特にIT人材が不足しがちな多くの日本企業にとって、SaaSの導入は最も合理的で安全な選択肢だったと言えます。
しかし、このアプローチには副作用もありました。SaaSの仕様に業務プロセスを合わせる必要があるため、現場独自の細かなニーズに対応しきれなかったり、複数のSaaS間でのデータ連携が複雑化したりする問題です。結果として、現場ではExcelバケツリレーが残ったり、高額なカスタマイズ費用が発生したりするケースが散見されました。
AIが「開発」のコスト構造と参入障壁を破壊した
VentureBeatの記事が指摘するように、生成AIの登場はこの「Build vs Buy」の前提を根本から覆しつつあります。GitHub CopilotやChatGPT、ClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）を活用したコーディング支援により、ソフトウェア開発にかかる時間とコストが劇的に圧縮されているからです。
これは単にプロのエンジニアが楽になるというだけではありません。これまで「技術的な壁」によりシステム化を諦めていた非エンジニアや、リソース不足の部門でも、自然言語での指示を通じて、自社業務に特化したツールやアプリケーションを「作る」ことが現実的になってきました。つまり、AIはソフトウェア構築を民主化し、「作る」ことのリスクとコストを、「買う」ことのメリットに対抗できるレベルまで引き下げたのです。
日本企業における「内製化」の再定義
この変化は、伝統的にSIerへの外部委託（アウトソーシング）に依存してきた日本企業にとって、大きな転換点となり得ます。これまでは内製化を進めたくても、エンジニアの採用難や育成コストがボトルネックとなっていました。しかし、AIを活用することで、少人数のチームでも、あるいはビジネスサイドの担当者主導でも、プロトタイピングから実用ツールの開発までを行える可能性が広がっています。
例えば、社内規定に関する問い合わせ対応ボットや、特定の商習慣に合わせた帳票処理ツールなど、市販のSaaSでは帯に短し襷に長しという領域こそ、AI支援を受けた自社開発が威力を発揮します。すべてをゼロからスクラッチ開発するのではなく、既存のAPIやオープンソースのコンポーネントをAIに組み合わせさせる（Compose）アプローチが、新たな主流になりつつあります。
AI時代の開発リスクとガバナンス
一方で、「簡単に作れる」ことは新たなリスクも生みます。AIが生成したコードの品質保証、セキュリティ脆弱性のチェック、そして作成されたツールのメンテナンス（属人化の防止）は誰が担うのかという問題です。日本企業特有の厳格な品質基準や責任分界点を考慮すると、現場主導で乱立した「野良AIアプリ」が、将来的に技術的負債やセキュリティホールになる懸念があります。
したがって、今後は「作る能力」の獲得と同時に、生成された成果物を管理・監査するガバナンス体制の整備が急務となります。AIによる開発は魔法ではなく、あくまで強力なレバレッジです。最終的な責任と判断能力を持つ人間の関与は依然として不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、今回のパラダイムシフトを踏まえ、日本企業のリーダーや実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
1. 「内製化」のハードルを下げ、コア業務に適用する
「エンジニアがいないから作れない」という言い訳は通用しなくなりつつあります。競争力の源泉となる業務プロセスや、独自の顧客体験に関わる部分は、SaaSに合わせるのではなく、AIを活用して自分たちで「作る」選択肢を再考すべきです。
2. 「買う」領域の厳選と連携重視
認証基盤や会計システムなど、法規制対応が必要でコモディティ化している領域は引き続き「Buy」が賢明です。しかし、それらをつなぐ糊（グルー）の部分や、現場固有のUI/UXは、AIを活用して自社で柔軟に構築する「ハイブリッド戦略」が有効です。
3. AIガバナンスを「禁止」から「品質管理」へシフトする
現場での開発を禁止するのではなく、AI生成コードのレビュー体制や、データの取り扱いルール（入力データが学習に使われない設定など）を整備し、安全に「Build」できる環境を整えることが、DXを加速させる鍵となります。