外注費ゼロのAI開発会社をつくる前に、経営者が知っておくべき「責任」の話

外注費ゼロのAI開発会社をつくる前に、経営者が知っておくべき「責任」の話

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ソフトウェア開発を外注している経営者の方に向けて、AIエージェントで「仮想の外注ソフトウェア会社」を社内につくる考え方をまとめました。

私はいま、Claude Codeというツールの中に、外注先の代わりとなる開発会社を一社つくる取り組みを進めています。社長が話す相手はPM役のAI一人だけ。PMの指示で、要件定義、設計、実装、テスト、セキュリティ監査を担当するAIが、案件の規模に応じて並行して働きます。

この取り組みの土台にあるのが「SDLC」という考え方です。SDLCは「Software Development Life Cycle（ソフトウェア開発ライフサイクル）」の略で、ソフトウェアを作り始めてから使い終えるまでの流れを、要件定義、設計、実装、テスト、リリース、運用・保守といった工程に分けてとらえるものです。外注でいえば、発注から納品、その後の保守までの一連の流れにあたります。今回の仕組みは、このSDLCの各工程をAIに担当させるものです。

社長の仕事は3つに絞られます。何を作るかを決めること、受入基準を承認すること、そして週に一度届く改善案を採用するかどうか決めることです。

この仕組みの特徴は、開発の各工程で「計画・実行・振り返り・改善」を数値で回し、毎週の振り返りで社内ルールそのものを書き換える点にあります。同じ種類の不具合が続けば、翌週からは要件定義の段階でその観点が入るようになります。回すほど品質が上がる構造です。

ただし、経営者の方に一番お伝えしたいのは別のことです。外注費には、作業の対価だけでなく「リスクを引き取ってもらう代金」が含まれていました。請負契約なら、不具合の修補や賠償は外注先が負います。AIは、どれだけ優秀でも責任を負いません。外注をやめると、開発の責任はすべて自社に残ります。

そこで記事では、案件を「不具合が起きたときの影響の大きさ」と「自社で品質を検証し、説明できる力」の2つの軸で分け、内製と外注を使い分ける考え方を紹介しています。あわせて、削減した外注費の一部を、品質の記録、第三者の診断、賠償責任保険、契約での責任範囲の明確化といった「責任を支える装備」に回すことを提案しています。

外注費ゼロは、責任ゼロではありません。このバランス感覚を持ったうえで、責任を持てる領域から始めることが、AI活用を事業として成り立たせる近道だと考えています。

なお、本記事は、noteメンバー記事「クロージング・オフショア」（ソースコード込み・近日公開予定）の事前解説です。

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