1,000万円の見積もりだった業務システムを、非エンジニアがAIで作った（そして大変だった）

LFU AI LAB は、当社がAIを使って実際に作っているもの、試していることを、そのまま公開していく場です。うまくいったことも、詰まったことも、包み隠さず書きます。第1回は、いま進行中の一番大きなものから。

1,000万円を、使わずに済んだ

当社には、5つの事業部があります。キャリア支援、コンサルティング、メディア、コミュニティ、コンテンツ制作。それぞれで顧客管理も、案件の進捗も、売上も、タスクも管理する必要があります。

普通に考えれば、業務システムの導入案件です。パッケージを入れるか、開発会社に作ってもらうか。見積もりを取れば、1,000万円前後になる規模です。実際、当社もそれくらいの投資を想定していました。

結論から言うと、その予算は使っていません。非エンジニアの私が、AIを使って自分で作っているからです。

顧客管理（CRM）、求職者の推薦をドラッグ&ドロップで動かすパイプライン、売上管理、タスク管理、社内掲示板、学習コンテンツの進捗管理、CSVでの一括取り込み、求人票の画像やPDFをAIが読み取って自動入力する機能——数えきれないほどの機能が、もう動いています。5事業部分です。

ただし、「AIがあれば簡単」ではありません

ここを正直に書かないと、この記事は嘘になります。

AIを使っても、エラーやバグは、かなり出ます。「AIに頼めばコードが出てきて、そのまま動く」というのは、少なくとも業務システムの規模では幻想でした。動かない。エラーが出る。原因が分からない。直したら別の場所が壊れる。この繰り返しです。

普通のWebサイトならAIとのやり取りで完結することも多いのですが、データベースが絡み、複数の機能が連携し、権限やセキュリティを考え始めると、話は一気に難しくなります。AIは強力な相棒ですが、こちらが何も分からないままでは、相棒も動きようがありません。

一番のハードルは、技術ではなく「覚悟」でした

意外に思われるかもしれませんが、非エンジニアがAIで業務システムを作るとき、最大の壁は技術知識ではありませんでした。

開発に向き合う時間を、自分で作れるかどうかです。

エラーが出れば、その日は数時間、それと格闘することになります。経営者の時間は限られています。その中で「今日はこの不具合を直す」と決めて、腰を据えて向き合う。この覚悟がないと、途中で止まります。機能は未完成のまま放置され、「やっぱり外注すればよかった」となる。

逆に言えば、時間を作る覚悟さえあれば、非エンジニアでも業務システムは作れる時代になったということです。1,000万円と、その覚悟。どちらを取るか、という話でもあります。

なぜ、これを公開するのか

正直、まだ完成していません。いまも作り続けています。バグも出ます。

それでも公開するのは、同じことで悩んでいる医療・介護の経営者が、たくさんいるはずだからです。「システムを入れたいが、数百万〜数千万円は出せない」「でも、今の管理はスプレッドシートの限界を超えている」——その狭間で止まっている経営者に、「こういう選択肢もある」と伝えたい。

この LFU AI LAB では、これから毎週、当社がAIで作っているもの・試していることを公開していきます。次回は、LINEとAIで面談予約を自動化する実験について書く予定です。

うまくいったことだけでなく、失敗も含めて。それが、これから同じ道を歩く人の役に立つと思うので。