
非エンジニアが作った社内アプリ、誰が保守するのか

Cult.fit で起きたこと

インドでフィットネスジムを展開する Cult.fit が、OpenAI の Codex を開発部門から全社へ広げた事例を、OpenAI が紹介しています。CTO の Santhosh Kumar 氏によると、まず乱立していたコーディング支援ツールを Codex にそろえ、その後ほかの部署にも使い方を広げたそうです。
数字で見ると、目を引く点がいくつかあります。
| 項目 | 紹介されている内容 |
|---|---|
| 社内アプリ | 非エンジニアの部署が、ここ数か月で20以上を作成 |
| ソフトウェア費 | 社内ダッシュボードのソフトを自社アプリに置き換え、年10万ドル超を回避 |
| 新機能の開発 | アプリ内のソーシャルフィードを2か月で公開。以前なら1年超と見込んでいた |
ダッシュボードの置き換えは、使っていたソフトの費用が大きく上がったのをきっかけに、エンジニア1人が週末で Codex を使って作り直したものです。人事部門では、評価面談や日程調整、フィードバックの回収と取りまとめを Codex で組んだ仕組みで回しているという例も挙がっています。あわせて、社内のデータを整理し直し、現場が分析担当を通さずに定型の分析を回せるようにしたとのことです。
作った本数より、作った後の仕事
20本、10万ドル、1年超が2か月。どれも強い数字です。ただ、自社に置き換えて読むときに見落としやすいのが、作った後の仕事です。
アプリは公開した日から古くなり始めます。元のデータの項目が変わる、使っているサービスの仕様が変わる、作った人が異動する。外部のソフトなら、こうした変化への追従はベンダーが引き受けていました。自社で作るということは、その役割を自社で持つということです。
この事例を紹介した記事でも、20以上のアプリが本番のデータに触れるようになったとき、どう管理しているのかは語られていない、と指摘されています。10万ドルの回避額も、保守にかかる人の時間を差し引いた数字かどうかは分かりません。事例を否定したいのではなく、数字の裏側を自社で埋める必要がある、ということです。
自社の業務に置き換えるなら
たとえば営業部門の見積です。今は表計算のひな形に単価を手で写し、上長がメールで承認しているとします。これを社内の小さなアプリにすれば、単価表の参照と承認の記録が一か所にまとまります。
ここで考えたいのは、単価表が改定されたときに、誰がアプリを直すかです。作った担当者が気づかなければ、古い単価で見積が出続けます。手作業なら人が気づけた違和感を、アプリは黙って通してしまうことがあります。
月次の報告も同じです。売上の集計を自動化しても、基幹システムの項目名が一つ変わるだけで、数字がずれたまま会議資料に載ってしまいます。
明日から試すなら
最初は1つの業務、1か月に絞るのがよいと思います。作る前に、今その業務にかかっている時間を測っておきます。そして作ると同時に、次の3つを紙1枚に書いておきます。
| 決めておくこと | 例 |
|---|---|
| 持ち主 | このアプリを直す人と、その人が不在のときの代わり |
| 触るデータ | 読むだけか、書き換えるか。本番のデータに触れるか |
| やめる条件 | 使う人が減ったら止める、外部のソフトに戻す目安 |
1か月後に、短くなった時間と、直すのにかかった時間を並べて見ます。保守の時間まで含めて得なら、次の業務に広げればよいのです。
線引きもはっきりさせておきます。アプリのコードを書く、データを集計する、といった作業は AI に渡せます。一方で、どのデータに触れてよいか、そのアプリを続けるかやめるかは、人が持ち続ける判断です。「判断は人、作業は AI」の線を、アプリごとに引いておくイメージです。
つまずきやすい点
一番多いのは、便利なアプリが持ち主不明のまま増えていくことです。個人の作ったツールが部署の業務に入り込み、作った人がいなくなった途端に誰も直せなくなります。持ち主の欄が空のアプリは公開しない、という一つの約束だけでも、かなり防げます。
もう一つは、作れるから作ってしまうことです。外部のソフトのままでよいもの、そもそもやめてよい業務もあります。作る、買う、やめるを並べて比べ、作らない選択肢も残しておくことが、結果として保守の負担を軽くします。
Cult.fit の数字は、作る力が現場に広がったことを示しています。その力を長く使うには、直す仕組みも一緒に育てる必要があるのだと思います。社内アプリの持ち主や計測の決め方から整理してみたい方は、お気軽にご相談ください。
出典
- https://openai.com/index/cultfit-builds-with-codex/(Cult.fit の Codex 導入事例。コーディング支援ツールの統一と全社展開、非エンジニアによる20以上の社内アプリ、ダッシュボードの週末での作り直しと年10万ドル超の回避、人事での使い方、ソーシャルフィードの「以前なら1年超」の見込み。本文は開けず、検索結果の抜粋で確認)
- https://www.startuphub.ai/ai-news/artificial-intelligence/2026/cult-fit-bet-its-operations-on-codex(上記事例の紹介記事。ソーシャルフィードを2か月で公開した点、20以上のアプリが本番データに触れる際の管理が語られていない点。本文は開けず、検索結果の抜粋で確認)





