ちいプラの強み／内製化 x 業務知識がもたらす圧倒的な開発生産性
はじめに
地域OTA構築用システムを比較検討している地域さまが、（残念ながら）常に見落としている重要な要件があります。
それは、システム開発元の開発生産性と、それに付随する中長期的なリスクです。「開発を内製化しているかどうか」は極めて重要です。さらに「技術に明るいトップがいるかどうか」も迅速な決断を求められるAI時代には欠かせません。本記事ではそれらについて述べました。
低い開発生産性とシステムの外注化がもたらす中長期的リスク
システムは導入して終わりではありません。導入後も、機能追加、仕様変更、外部サービスとの連携、法制度・セキュリティ要件への対応など、継続的な開発・改善が必要です。
したがって、システムの選定においては、現在の機能や価格だけでなく、どれだけ速く、低コストで、確実にシステムを改善し続けられるかが極めて重要です。
下の表は、開発生産性に直結する要素を評価したものです。手前みそとなってしまい恐縮ですが、NYANGO社はあらゆる要素が理想的です。
| # | 業務知識（※1） | 技術力 | 顧客との意思疎通 | 間接コスト（※2） | 内製 |
|---|---|---|---|---|---|
| ちいプラ | 〇 | 〇 | 〇 | 〇（ない） | YES |
| 他社（実装を外注） | 発注者：〇 委託先：△ | 発注者：× 委託先：平均△ | 発注者：〇 委託先：× | ×（多い） | NO |
- ※1: 宿泊予約機能、体験予約機能に加えて、複数の事業者が参画するプラットフォーム機能（アクセス権限の考慮）とCMS機能
- ※2: 発注者と外注先との間で行われる煩雑な作業に要するコスト（例えば、要件確認・見積もり・受発注手続き・設計書作成・仕様確認・進捗管理・納品・検収等）
要件や仕様は、顧客から遠くなればなるほど間違って伝わる可能性が高まり、不具合・手戻りに直結します。
海外発注の場合はさらに言語や文化（常識）の壁によりコミュニケーションコストが激増し、生産性・品質が大きく低下します。
セキュリティ侵害リスク：もはや従来の管理体制では守れない
近年、情報システムへの不正アクセスや情報漏洩が多発しています。
特に深刻なのは、生成AIの普及によって、攻撃側も高度な技術を安価かつ容易に利用できるようになっていることです。攻撃の自動化・高速化が進むなか、従来のような人手を前提としたセキュリティ管理では、対応が追いつかなくなりつつあります。
「AI攻撃は人の100倍速」、日本ハッカー協会 代表に聞くパッチ当てを自動化すべき理由 ｜FinTech Journal
例えば、これまでは標準的であった次のような運用で、これからシステムを守れるでしょうか。
- 半年に1回、脆弱性診断を実施する。
- 1か月に1回、セキュリティパッチを適用する。
- 問題が発覚したら、委託先に調査・見積もり・対応を依頼する。
率直に言って、現在の脅威環境では対応が遅すぎます。
脆弱性が公表され、修正パッチがリリースされた時点で、攻撃者もその脆弱性を認識し、攻撃に利用する可能性があります。パッチ適用まで数週間、あるいは1か月も待っていては、その間に侵入されるリスクが高まります。
これからのセキュリティ対策では、脆弱性への対応速度そのものが重要な防御能力になります。
少なくとも、緊急性の高い脆弱性については、パッチのリリースを検知したら自動的に対応プロセスを開始し、原則として24時間以内に適用を完了できる体制が必要です。
もちろん、パッチの適用には動作確認や影響範囲の検証も必要です。しかし、だからこそ、日頃からシステムの構造を熟知し、いつでも自分たちで調査・修正・適用できる体制が不可欠なのです。
このような対応を、開発・運用を外部委託している企業が実現するのは極めて困難です。
脆弱性が見つかるたびに委託先へ連絡し、状況を説明し、対応可否を確認し、見積もりや承認を経て作業を依頼する。このようなプロセスを経ていては、24時間以内の対応など到底間に合いません。
セキュリティ対策においても、内製化は圧倒的な優位性を生みます。
ちいプラは完全内製しているため、システムの構造を熟知したエンジニアが、AIの強力なサポートを受けながら自ら判断し、迅速に対応できます。外部の開発委託先に依存することなく、必要な対策を自分たちの判断と裁量で実施できるのです。
| # | セキュリティリスク・対応力 |
|---|---|
| ちいプラ | 〇（委託先起因のリスクがなく、迅速な対応が可能） |
| 他社（実装を外注） | △（委託先への依存、対応遅延のリスク） |
※内製化によって外部委託先に起因するリスクを低減できます。もちろん、クラウドサービスや外部ライブラリ等に由来するリスクへの対策も別途必要です。
サーバーでAIが動く時代
人間の判断を待っていてはとても追いつかなくなっています。サーバー上でAIエージェントが動作するようにする必要があります。2026年11月現在、ちいプラのサーバーではセキュリティ用のAIが稼働しています。まだそのようなサービスは開発されていないので、誤検知、ファイル改竄、リモートコード実行、データ漏えいの分析・診断を日々微調整しながら取り組んでいます。AIの進化速度を考えると「まぁ安心」というレベルには程遠いですが、防御側でもAIを活用することでリスク低減に取り組んでまいります。
実際の例／ギフト連携機能を1週間で実装 → さらに2026年は1日に!
実際の開発事例を紹介します。2024年9月に「サーベイ機能」（ファイル変更：79、追加行：3,652、削除行：28）に対応しました。対応に要した工数はわずか2日でした。さらに、他社システムとの連携機能である「ギフト発行機能」（ファイル変更：131、追加行：5,163、削除行：274）も実装しました。対応に要した工数は1週間でした。
このような開発スピードは、業務に精通した高度な技術力を兼ね備えたエンジニアが、十分な裁量を持って開発できる環境だからこそ実現できます。開発を外注しているサービスであれば、工数は1か月、工期は3か月、開発費用は100万円以上を要するような開発でも、ちいプラでは短期間で実現できます。ちいプラを採用するということは、この圧倒的な開発生産性の恩恵を享受できることを意味します。
【UPDATE】さらに2026年後半では、Claude CodeやCodexのようなプログラミングに特化したモデルの進化によって開発生産性は(控えめに見積もっても)10倍になりました。もはやNYANGOでは、95%以上のコードはAIが開発しています。
AIによる劇的な生産性向上の恩恵を享受するために必要な要件とは？
NYANGOの生産性は、昨今の生成AI革命によって、さらに飛躍的に向上しています。
生成AIの登場によって、当社の開発生産性は、控えめに見積もっても従来の10倍になりました。もはやNYANGOでは、95%以上のコードはAIが実装しています。
生成AIという極めて優秀なアシスタントを、驚くほど安価に利用できる時代になりました。
例えば、ChatGPTやGitHub Copilotなどの生成AIサービスClaude Code, Codexといったプログラミングに強いモデルを活用すれば、あらゆるプログラミング言語や主要なミドルウェア・フレームワークに精通したアシスタントを、わずかな費用で利用できます。
まさに革命です。
しかし、ここで重要なことがあります。
生成AIを導入するだけでは、生産性は10倍になりません。生成AIの能力を引き出せる人材と組織が必要なのです。
生成AIの恩恵を最大限に享受するには、業務とプログラミングの両方に精通している必要があります。
業務知識（地域OTA運営、宿泊予約、体験予約等）に精通していなければ、適切なプロンプトを導けず、出力の精度は落ちます。
技術に精通していなければ、生成AIの出力を理解できませんし、微妙な誤り（プログラミングにおいては致命的になり得ます）を検知して修正することもできません。
さらに、生成AIは指示を待つだけの存在ではありません。適切な設計思想と技術的な判断力があれば、複雑な機能の実装、既存コードの解析、テスト、リファクタリングなど、開発工程のあらゆる場面で活用できます。
業務知識と高度なプログラミング力の両方を備えた人材は極めて希少ですが、NYANGOにはいます。
ちいプラを設計・開発しているエンジニアは、複数の会社で技術責任者を務めていました。現場のプレイヤーとしても「仕事がむっちゃ速い！」「（炎上案件を鎮火して）あなたがいなければ完成しなかった。本当に助かった。」と、様々な案件で絶賛されたほどの凄腕です。
つまり、業務を熟知した人間が、最新のテクノロジーを使いこなし、生成AIの出力を適切に評価・修正しながら開発できるのです。
これが、生成AIによる生産性向上を実現するための条件です。
生成AI時代は内製システムしか勝たん？
生成AIによる生産性向上の恩恵を最大限に享受するには、システム開発を内製化している必要があります。
システム開発を外注している場合、生成AIの恩恵が発注元に還元されにくい構造的な問題があります。
なぜなら、外注（対価の支払いが成果ではなく時間ベースに基づく）している場合、外注先には生産性を高めるインセンティブが乏しいからです。
例えば、従来100時間かかっていた開発が、生成AIによって10時間で完了するようになったとします。
内製企業であれば、この生産性向上の恩恵をそのまま享受できます。同じ人員・コストで10倍の開発量を実現できるからです。
一方、時間単価で外注している場合、外注先の作業時間が10分の1になれば、売上も10分の1になってしまいます。外注先にとっては、必ずしも生成AIを積極的に活用する動機がありません。
もちろん、外注先が生成AIを活用して生産性を高めるケースもあります。しかし、その成果が発注元に適切に還元されるとは限りません。
さらに、優秀な人材ほど最新テクノロジーの活用に前向きな環境を求めます。そうした意欲を欠く組織には優秀な人材が定着しにくく、組織としての生産性は時間とともに低下する可能性があります。
また、前述したとおり、生成AIを有効活用するには、業務とプログラミングの両方に精通している必要があります。
ところが、外注している場合は、必然的にこのスキルが分散してしまいます。
- 業務知識：発注元
- プログラミング：外注先
このように知識が分断されていると、生成AIへの指示、出力の評価、修正の判断を一貫して行うことができません。コミュニケーションの往復も増え、せっかくの生成AIの生産性向上効果が失われてしまいます。
つまり、生成AI時代において重要なのは、単に生成AIを利用しているかどうかではありません。
業務知識と技術力が社内に集約され、生成AIを使って自律的に開発・改善できる組織であるかどうかです。
PwC Japanが発行したレポートでも、内製レベルの差が先進企業とそうでない企業の差に直結していることが強く示唆されています。
「企画、開発、運用全てを自社社員が実施している」と回答した割合は、「先進」が91%、「準先進」は29%、「その他」は16%となり、顕著な差が見られました。
【出典】2024年DX意識調査 – ITモダナイゼーション編 – | PwC Japanグループ
NYANGOはシステム開発を内製しているため、生成AIによる生産性向上の恩恵を最大限に享受し、その成果をお客様に還元しています。
生成AI時代に、外注企業と内製企業の生産性格差はますます拡大していくでしょう。
AI時代のセキュリティ対策は内製化が不可欠
生成AIによって開発生産性が飛躍的に向上する一方で、忘れてはならないことがあります。
それは、攻撃側も生成AIを利用しているということです。
生成AIは、システム開発者だけでなく、攻撃者にとっても強力なツールです。脆弱性の調査、攻撃コードの作成、攻撃の自動化などに活用されることで、これまで以上に迅速かつ高度な攻撃が可能になっています。
つまり、守る側だけがテクノロジーの進歩を享受できるわけではありません。
攻撃側の進化に対抗するには、防御側もテクノロジーを最大限に活用し、圧倒的なスピードで対応しなければなりません。
ここでも、内製化が決定的な差になります。
例えば、利用しているミドルウェアやライブラリに重大な脆弱性が発見された場合を考えてください。
外注している企業では、委託先への連絡、状況確認、対応方針の検討、見積もり、承認、作業依頼といったプロセスが必要になることがあります。
その間にも攻撃者は動いています。
一方、内製企業であれば、システムを熟知したエンジニアが自ら脆弱性の影響を調査し、必要な修正を行い、テスト・適用まで一貫して対応できます。
脆弱性が公表されてから対応を開始するのではなく、検知から対応までを自動化し、必要な対策を即座に実行できる体制が求められる時代です。
半年に1回の脆弱性診断、1か月に1回のパッチ適用といった従来型の運用では、現在の脅威環境に十分対応できません。
緊急性の高い脆弱性については、パッチのリリースを検知したら自動的に対応プロセスを開始し、原則24時間以内に適用を完了する。このくらいのスピード感が必要です。
これは単にエンジニアの能力の問題ではありません。組織の構造の問題です。
開発を外注し、意思決定や作業のたびに委託先との調整が必要な組織では、このような迅速な対応を継続的に実現することは極めて困難です。
AI時代において、内製化は開発生産性を高めるだけでなく、セキュリティを維持するためにも不可欠な経営判断なのです。
ちいプラは完全内製のシステムです。
システムの設計・実装を熟知したエンジニアが社内にいるため、外部の開発委託先に依存することなく、迅速な調査・修正・改善を行える体制を備えています。
低い生産性がもたらす大きなリスクとは？
生産性の差は、中長期的には「提供価格・機能・品質」の大きな差となります。
また、生産性の低いシステムを使うことは、長期的に大きなリスクを抱え込むことを意味します。
例えば、生産性の低いITベンダーの予約システムは、「スマホ革命」（例：レスポンシブ表示）や年々厳しくなる「クレカ決済セキュリティ要件」に追従できずに陳腐化しました。
機能改良を要望すると法外な改修費を要求されるのが常です。これが理由で、ちいプラに乗り換えた地域・団体様が複数あります。
これからも同じことが繰り返されます。
そして、生成AIの登場によって、その差はさらに拡大していくでしょう。
生成AIを使いこなす内製企業は、圧倒的な生産性で機能を改善し、最新の技術やセキュリティ要件にも迅速に対応できます。
一方、開発を外注している企業は、開発コスト・調整コスト・対応速度の面でますます不利になっていきます。
ちいプラは、現在の機能や価格だけでなく、10年後も競争力を維持し、安全に使い続けられるシステムを目指しています。
それを可能にするのが、NYANGOの圧倒的な開発生産性と、完全内製という開発体制です。
以上
