AI CoE の内製化で、パートナー企業はどうすればいいのか ― 人月から「顧問」へ

ユーザー企業の AI CoE が、外注費を減らすために内製を始めています。では、これまでシステムを受託してきたパートナー企業は、どうしたらよいのでしょうか。

結論から書きます。工数を切り売りする人月のビジネスは縮みます。一方で、内製を支える「顧問」のビジネスが生まれます。この記事では、何が変わり、パートナー企業がどちらの道を選べるのかを、図と例でまとめます。

• AI CoE の内製で、多重下請けの産業構造がどう変わるか
• 減るビジネスと、増えるビジネス
• AI CoE のプロセスのどこを支援するか（プロセス図）
• FDE（プロトタイプして納める）と、内製の支援のどちらを選ぶか
• 「フルスタックビルダー」による顧問のビジネスモデル
• パートナー企業の成功の指標は、人月からサブスクリプションへ

メモ

この記事は、ユーザー企業の AI CoE とパートナー企業の関係について、私の考えをまとめたものです。AI CoE の全体像はこちらの記事にあります。

多重下請けの構造が崩れる#

これまでのシステム開発は、元請けが受けて、一次・二次の下請けに分けて作る、多段階の構造でした。ユーザー企業は工数（人月）に対価を払い、各社が工数を積み上げて売上にしてきました。

AI CoE が内製を始めると、この構造の土台が変わります。GitHub Copilot と開発標準で、ユーザー企業の少ない人数でもアプリを作れるようになるからです。

工数の切り売りから、価値への対価へ#

AI 駆動の開発では、同じものを作る時間が大きく縮みます。時間で値段を決めると、AI でうまく作るほど売上が減るという矛盾が起きます。

だから、対価の決め方が変わります。かかった時間ではなく、生み出した価値（外注費の削減、立ち上げの速さ、品質、人が育つこと）に対価を払ってもらうモデルです。そのためには、まずお客様の KPI を知り、それを同じ目標にすることが出発点になります。

減るビジネスと、増えるビジネス#

減るのは、仕様を受けて作って納める、工数の積み上げのビジネスです。一方で、内製するユーザー企業を支える仕事が増えます。

IT 部門向け：AI CoE の立ち上げ支援#

AI CoE を作っても、最初の一歩でつまずく会社は多いです。そこを支えるメニューです。

• 本部 AI CoE の役割と KPI の設計（外注費の削減を 1 番目に）
• 外注費の棚卸しと、内製する候補の選び方
• 環境・ライセンス・ガバナンスの整理
• 開発標準の導入と、自社の標準への作り替え
• 経営に説明するためのプロトタイプづくりの伴走

ビジネス部門向け：Cowork スキルハッカソンなどのイベント支援#

現場の人が、自分の仕事を Copilot Cowork のスキルにするハッカソンです。企画・運営・審査・振り返りまでを支援します。

GitHub – geekfujiwara/copilot-cowork-skills: Reusable, compliance-reviewed skills for Copilot CoworkReusable, compliance-reviewed skills for Copilot Cowork – geekfujiwara/copilot-cowork-skillsgithub.com

内製チームの中に入る「プロジェクト支援チーム」#

時間で精算するのではなく、ユーザー企業の内製チームに、いつも一緒にいる支援です。AI CoE の一員のように、プロジェクト全体を支えます。作るのはユーザー企業で、パートナー企業は設計の相談、レビュー、詰まったときの手助けを受け持ちます。

プロセスのどこを支援するか#

増えるビジネスを、ユーザー企業の AI CoE のプロセスに重ねると、次のようになります。どの段階でも、お客様の KPI を知り、それを同じ目標にするのが前提です。

お客様の KPI を、自分たちの目標にする

顧問の価値は、作業の量ではなく、お客様の成果で測られます。最初にお客様の KPI を知り、それを同じ目標にすること。外注費の削減額が増えれば、顧問としての価値も上がります。目標が同じなら、AI で速く作るほど、お客様にもパートナー企業にも良い結果になります。

FDE か、内製の支援か#

最近よく聞く FDE（Forward Deployed Engineer）は、パートナー企業のエンジニアがユーザー企業の現場に入り、プロトタイプを作って納める形です。速く成果が出る一方で、作る力はパートナー企業の側に残ります。

これは、ユーザー企業が自分で人材を育てていく AI CoE の内製とは、反対の方向のアプローチです。どちらが正解というわけではありません。内製を進めるのか、作ってもらって使う側でいるのかは、その会社の人材と KPI に関わる戦略です。企業の文化とあわせて選びましょう。

合っている企業の文化の例#

1 つの会社の中でも、部門によって合う形が違うことがあります。事業部 AI CoE ごとに、どちらの形にするかを決めてもよいのです。

パートナー企業の 2 つの道#

パートナー企業にも、選ぶ道が 2 つあります。

道 B の始め方：まずはパートナーの環境で作って見せる#

道 B で大事なのは、いち早くユーザー企業のプロセスに入り込み、経験を積み始めることです。そのとき、次の進め方が効きます。

1. お客様の KPI を知り、それを同じ目標にします。 外注費の削減額など、お客様が経営に約束している数字を、最初に一緒に確かめます。
2. 顧客のデータは、まず使いません。 架空のデータや公開の情報で作ります。
3. 環境の準備にハードルがあるときは、パートナー企業の環境で作って見せます。 動くものを見せると、インパクトが伝わります。
4. デモを見ながら、一緒に要件を固めます。 文書のやりとりより、ずっと速く進みます。
5. ガバナンスの整理が終わったら、ユーザー企業の環境に移します。

パートナー企業と組むメリット

ユーザー企業の環境やガバナンスの整理がまだでも、パートナー企業の環境で始められます。スピードが上がり、デモでのコミュニケーションも早くなります。これは、ユーザー企業がパートナー企業と協業する大きなメリットです。

知見を、組織の開発標準にためる#

道 B で積んだ経験は、パートナー企業の開発標準としてためます。スキル、テンプレート、レビューの観点、つまずきやすい点です。メンバーはその標準を使って、次の企業に、より速く、新しい価値を提案できます。

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フルスタックビルダーの「顧問」になる#

これまでの開発のプロジェクトには、PMO、機能のコンサルタント、開発者が、それぞれ別にいました。AI を使えば、この 3 つの役割を 1 人が担う「フルスタックビルダー」が成り立ちます。

このフルスタックビルダーを、1 社に固定で置くのではなく、複数の企業にサービスとして提供します。イメージは、税理士の税務顧問です。毎月決まった顧問料で、困ったときに相談でき、定期的に見てもらえる。必要なときは、もっと深く入ってもらう。

そうなると、ブランドも変わります。「大手の元請けだから頼む」から、「この人に見てもらいたいから頼む」へ。企業のブランドから、個人のブランドになっていきます。

さらに生まれる新しいビジネス#

顧問の形になると、内製するユーザー企業の周りに、新しい仕事が生まれます。

例：Cowork スキルハッカソンの審査の基準#

ハッカソンの顧問では、表彰の基準を一緒に決めます。人材育成につながる基準にするのがポイントです。

人材育成につなげるコツ

1 位だけを決めるのではなく、上位のスキルを AI CoE が「全社のスキル」として配り、作った人を次のハッカソンのメンターにします。作った人が教える側に回ると、育成が続きます。

成功の指標は、人月からサブスクリプションへ#

ビジネスの形が変わると、パートナー企業の成功の指標も変わります。

例：人月のエンジニアと、顧問のビルダー#

あくまで考え方の例です。

人月のエンジニアは、1 社に常駐すると、売上は時間で頭打ちになります。顧問のビルダーは、AI と開発標準で 1 社あたりの手間を小さくし、顧問先を増やすほど売上が積み上がります。顧問先が続く限り、毎月の売上も続きます。

まとめ#

• AI CoE の内製で、多重下請けと工数の切り売りのビジネスは縮みます。対価は、時間ではなく価値に払われるようになります。
• 増えるのは、AI CoE の立ち上げ支援、Cowork スキルハッカソンなどのイベント支援、内製チームの中に入るプロジェクト支援です。
• どの段階の支援でも、お客様の KPI を知り、それを同じ目標にします。
• FDE と内製の支援は、反対の方向のアプローチです。どちらが正解ではなく、ユーザー企業の人材と KPI と文化で選びます。
• 内製の流れに乗るなら、まずパートナーの環境で作って見せ、知見を開発標準にため、フルスタックビルダーの顧問として複数の企業に提供します。
• 開発標準・アプリ・エージェントのレビュー、ハッカソンの顧問、内製アプリの保守といった、新しいビジネスも生まれます。
• 成功の指標は、人月と稼働率から、継続の売上・継続率・顧客の外注費の削減額へ変わります。

ユーザー企業側の AI CoE の進め方は、こちらの記事にまとめました。

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