kintoneのローカルMCPサーバーを入れて、そこに構築を任せています。ただ、kintoneの標準機能を私が完全に覚えているわけではないので、そこはドキュメントMCPサーバーに「この認識で合っているか」と聞いて、仕様を確認してから構築を依頼する形ですね。「配置が気に入らない」と言えば、配置まで綺麗に整えてくれるんですよ、最近は。これは素敵だなと。

やらないです。ドラッグアンドドロップは、もうしなくなりましたね。最初の形は基本的に全部AIに作ってもらっています。

やらなくなっちゃいましたね。

ただ、お客様のところで「AIを使って全て構築して良いか」と言われたら、そこは契約上の取り決めなどをきちんとしてからと思っています。ですので今は新しいお客様への提案時に利用したり、新規の環境構築で管理権限をフルでいただいて、構築している間はAIを使い、お客様が「テストでデータを入れていきます」という段階に入ったら、そこからはもうAIはつなげていないです。

同じですね。私も、お客様のデータを扱う段階では、契約や利用条件、情報の取り扱いを確認したうえで、AIを使う範囲を分けるようにしています。

使えるようにしていきたいので、お客様の環境でテスト環境と本番環境をきちんと分けていただくとか、アクセス権を整えていただくとか、そういう整備をしていきたいと思っています。

そうですね。以前はkintoneの標準機能でできないことをプラグインで補うというのがkintoneの構築でしたが、単純な動きをする物であれば、AIでJavaScriptを作って適用しているという話も聞きますね。

そこで思うのは、技術的な検証がされていることと、保守性が高いこと。それがメーカーの出しているものの良さだ、というのを改めて伝えていった方がいいなと思っています。手元でちょっと動かすJavaScriptなら、自分たちでAIに作ってもらってもいいと思うんです。でも、企業のシステムの中に入っていくものは別です。今動くものは誰でも作れるけど、将来もずっと動き続けるものを作れるのは、ある程度ちゃんと設計思想があるところじゃないと難しいのでは？という気持ちは、すごくあります。私は自分では作らないので特にそう思いますが、脇野さんは自分で作ったりしますよね？どうですか？

Claudeを開発に活用していますね。ただ、悩ましいところもあります。保守性まで含めて考える方であれば、企業が提供するプラグインを導入する価値も感じてもらいやすいと思います。一方で、導入時点ではまず「今やりたいことができるか」が優先されて、将来の保守性までは評価軸に入りにくいこともあります。AIを活用して作ったものも、後から動かなくなったり、修正が必要になったタイミングで、初めて保守の重要性が見えてくるケースはあると思います。
だから、いま解約が進んでいても、いずれ保守性の問題が出てきて、企業が提供するプラグインに戻ってくるケースもあるのかな、と最初は考えていました。

同じようなことをおっしゃっている方もいました。いま一過性にわっと広がるけれど、やっぱりそれではだめだよね、となる時が来るんじゃないか、と。でも、それってすごく希望的観測ですよね。

そうなんですよ。ただ最近は、そこも少し見方が変わってきています。生成AI側でも、仕様や設計情報を整理して、後から修正しやすくするための仕組みが出てきていますよね。
これまでは、利用する側が保守性まで意識して設計しないと維持が難しかったものが、今後はAIや周辺のツールがそこを補ってくれる可能性もあると思っています。そうなると、「一度AIで作ってみたけれど、保守が大変だから既存のプラグインに戻ろう」という流れが、必ずしも起きるとは限らないのかなと。

サーバーサイドの仕組みを継続的に維持する必要があるものは、引き続き製品として提供する価値が残りやすいのかなと思っています。たとえば自動採番でも、単純に画面上で番号を付けるだけならフロントエンドでもできますが、複数のユーザーが同時に登録しても番号が重複しないようにしたり、複数のアプリをまたいで一意の番号を管理したりしようとすると、サーバーサイドで状態を持って管理した方が確実です。
あとは、大量データを扱う処理のように、フロントエンドだけでは負荷や処理時間の面で難しいものもあります。そうした裏側の仕組みまで含めて安定して提供できることが、今後は製品側の価値になっていくのかもしれません。

今は、お客様の要件をうかがいながら、Claudeにも相談して業務要件を整理して、MCPサーバー経由でkintoneのデモアプリを作ることが多いです。まず形にして動かしてみると、「ここが足りないね」というのが見えてくるので、また整理してClaude Codeに伝えて、少しずつ作っていく感じですね。自分ひとりで全部を把握して進めるのはなかなか大変なので、かなり助けてもらっています。
そうやって進めていると、「この機能が欲しい」となったときに、AIから「こういうプラグインがありますよ」と教えてもらえたら、すごく助かると思うんです。メーカーさんが提供している機能を全部頭に入れておくのは、正直かなり難しいです。動画やマニュアルも丁寧に整備されていますが、それを全部覚えておくことはできないので。

そこは自分もまだ考えているところなんですが、どんな場面で、どう使われているのかがドキュメントとして整理されていると、AIにも拾ってもらいやすいのかなと思っています。たとえば「この機能は、この業務のこの部分で使える」ということが文章で分かるようになっていれば、AIと一緒に要件を整理している中で、「ここに使えるかもしれません」と提案してくれる可能性もありそうです。MCPサーバーやドキュメントMCPのような形も、その一つなのかなと思います。

そうですね。それだけでもかなり助かると思います。MCPサーバーまで用意しなくても、ヘルプページの情報をAIがきちんと参照できるようになれば、それでも十分可能性はあると思います。

AIに聞けば探して出してくれる、という形になると助かりますね。それに、デモ環境にはいろいろ入れておきたいのですが、デモのシナリオを考えるのが結構大変なんです。一つひとつ全部考えなければいけない。そこをAIが作ってくれて、「ここにこれを差し込むといいですよ」とレコメンドしてくれると助かります。お客様との会話の中で「そういえば、こういうものがありますよ」とお見せできるものがあると、営業のツールの一つにもなるんですよね。

こんなに盛り上がっていますが、生成AIを使っている人は、実はそんなに多くないかもとも思うんですよね。自分が話をしている界隈の人たちはほぼ全員使っているので、国民の9割くらいは使っているんじゃないかという錯覚に陥るけれど、実際に市場を見たら一部にも満たない。

そうなんですよ。AIを積極的に使っている側にいると、つい「みんなもう普通に使っている」と思ってしまうんですが、実際には企業ごとに利用ルールや情報の取り扱いも違いますし、慎重になるのは当然だと思っています。自分の周りだけを見て判断しないようにしないといけないな、とはすごく思いますね。世の中全体では、まだそこまで一気に進んでいるわけではないぞ、と。

先日お会いした100人規模の会社の方が、kintoneは全員が使えるようにしてあるが、AIはご本人しか使っていないとおっしゃっていました。大きい企業の中では、誰でも使えるようにはしていない、と。

分からなくはないですね。個人で使う場合は、自分で利用する環境や範囲を判断しやすいですが、会社ではそうはいきません。扱う情報や利用するサービス、社内ルール、契約上の条件などを確認したうえで使う必要があります。そう考えると、企業では「使いたいからすぐ使う」というより、まず安心して使える環境を整えるところから、というケースの方が多いと思います。