人手不足をAIで補えるのか？オフショア開発×生成AIの活用メリットと注意点

2025-04-20

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最近、オフショア開発のプロジェクトで人が足りなくてパンクしそうです……AIとかって何か使えないですかね？

その悩み、最近どこの現場でも聞きますね。実は生成AIを上手に使えば、オフショア開発との相性もいいんです。

えっ、そうなんですか？翻訳とか、なんとなく頼りないイメージで……

確かに“そのまま使う”のは危ないのですが、“補助として使う”なら効果は大きいんです。それでは、現場でどう使えるか説明していきますね。

Contents

はじめに

人手不足に悩むIT現場では、オフショア開発の導入がひとつの選択肢となっています。しかし、言語や文化の違いにより「うまく伝わらない」「品質が安定しない」といった課題も少なくありません。そこで注目されているのが、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用です。

本記事では、オフショア開発の現場で生成AIをどう活かせるのか、そしてどんなメリット・注意点があるのかを、実際のユースケースやプロンプト例を交えて解説していきます。

人手不足の現場で起きているリアルな課題

担当者が少ないと、要件定義、設計レビュー、スケジュール管理、課題対応など、多岐にわたる工程を一人で抱え込むことになります。
その結果、重要な確認プロセスが抜けたり、開発チームとのコミュニケーションが不十分になったりして、認識のズレや手戻りが頻発します。
特にオフショア開発では、英語での仕様説明やニュアンスの伝達が必要となるため、「指示が通じない」「意図と違うものが上がってくる」といったトラブルが起きがちです。
さらに、技術的なバックグラウンドを持たない新人PMや、非エンジニアが仕様を作成・伝達するケースでは、より多くの補足や背景情報の共有が必要となるため、意思疎通の負荷が高まっています。

以前、非エンジニアのPMがオフショアに仕様を送った際、文脈の違いで『納品データの形式』を誤解され、大規模な手戻りになったことがありました。こちらの意図を正確に伝えるためには、“誰でも理解できる構造”での文書化と、確認プロセスの標準化が重要だと痛感しました。

オフショア開発に生成AIを使うと何ができるのか？

翻訳の質を高める
- 技術用語や文脈を踏まえた自然な翻訳が可能になります。たとえば、日本語の要件定義書を英訳するとき、ChatGPTに「業務システムの要件として読みやすいビジネス英語に翻訳して」と指示することで、直訳ではなく意味を汲んだ表現が得られます。さらにDeepLと併用すれば、ダブルチェックも可能です。
指示文のドラフト作成
- ChatGPTに「〜という指示を、インドの開発者に誤解なく伝わる英語に変換して」と依頼すると、文法・トーン・用語の整った文章が生成されます。たとえば「少し様子を見て対応したい」といった曖昧な表現も、”Defer the implementation until the situation becomes clearer.”のように明確な指示に変換可能。
議事録・要点の要約
- 日本語の議事録を貼り付け、「要点を英語で3行に要約して」とプロンプトすれば、翻訳と要約を一度に済ませられます。スピード重視のオフショア対応に向いています。
コードレビュー補助
- ソースコードやコミットメッセージを与え、「このコードの問題点と改善案を簡潔に指摘して」と尋ねれば、レビューのたたき台として使えます。オフショア開発側へのフィードバック準備が大幅に効率化される。

期待されるメリット

準備工数の削減
- 議事録、画面要件一覧、レビューコメントなどをAIで下書きすれば、ゼロから人間が作るよりも時間と労力を大幅に削減できます。たとえば「この打ち合わせ内容を英語で3行に要約して」といった簡単なプロンプトで、すぐに海外チームと共有できる資料が整います。
意思疎通の精度向上
- あいまいな日本語表現（例：「そこは臨機応変に」や「それっぽく」）をAIに言い換えさせることで、論理的で明確な表現に変換可能です。誤解が起きにくくなることで、やり直しや確認の回数が減ります。
属人性の軽減
- 誰か一人のクセや文体に依存せず、共通のプロンプトを使えば一貫した出力が得られます。ドキュメントの品質が標準化され、属人化リスクが減少します。
思考の整理
- 自分の考えをChatGPTに説明しながらアウトプットすることで、「本当に伝えたいことは何か？」を明確にでき、仕様漏れや曖昧な要件の防止にもつながります。結果として、要件の粒度や整合性が向上します。

注意すべき3つのポイント

翻訳できても「伝わる」とは限らない
- 背景知識や業務文脈は、AIでは推測できない。
- オフショアチームの業務理解度を考慮した上で補足説明が必要。
AIが生成した内容をそのまま渡さない
- 不正確な文や、文脈に合わない表現が含まれることも。
- 出力された文は必ず自分の目で見て修正・検証する。
セキュリティリスクに注意
- 顧客名や社内情報など、機密情報は絶対に入力しない。
- 生成AI利用に関するガイドラインを社内で整備するのが望ましい。

生成AI活用を成功させるためのTips

運用の工夫

プロンプトの雛形をチーム内で共有し、使い回せるテンプレートを整備する
出力内容に対するレビュー担当者を明確にし、責任の所在をはっきりさせる
ChatGPTを使う作業と、人間が担う判断・意思決定を明確に線引きしておく
「プロンプト→AI出力→レビュー→共有」という一連の流れを標準化しておく

まとめ

人手不足や伝達ミスといったオフショア開発にありがちな課題に対して、生成AIは“補助役”として非常に強力なツールです。

翻訳の精度向上、議事録の要約、レビュー支援、指示文のドラフト化など、AIをうまく使えば「時間が足りない」「人手が足りない」「うまく伝わらない」といった悩みを軽減することができます。
特に、現場のノウハウをプロンプトに落とし込むことで、属人性を減らし、誰でも同じレベルの出力を再現できる点は、チーム運営上の大きな利点です。

もちろん、AIにすべてを任せることはできません。生成された内容の検証、機密情報の取り扱い、文化的な前提への配慮など、人間側の責任も依然として重要です。
適材適所でAIを活用しながら、オフショアとの協業をよりスマートに、安全に、そして効率的に進めていくこと。それがこれからのスタンダードとなっていくでしょう。