AIがコードを書く時代に、なぜオフショア開発が必要か

数十年にわたり、オフショア開発はとても分かりやすい方程式の上に成り立ってきました。

米国、日本、欧州の企業がソフトウェアを開発したいと考えます。人件費の高い自国で開発チームをすべてそろえる代わりに、十分なスキルを持つエンジニアを、より競争力のあるコストで確保できる国を探します。

こうして、世界のアウトソーシング地図が形づくられてきました。

• インドは「規模」の象徴になりました。
• フィリピンは英語力とBPO産業で存在感を高めました。
• 東欧は技術品質と欧州市場への近さで地位を築きました。
• メキシコと中南米は、北米市場に対するニアショアの強みを持っています。

そしてベトナムは、この約20年でアジアのオフショア開発において欠かせない存在になりました。Kearney社のGlobal Services Location Index 2023では、ベトナムは世界7位に位置づけられています。

ただし、これはAIが開発プロセスに本格的に入り込む前の話です。

そして今、AIがその方程式を変えつつあります。

AIがコードを書けるなら、なぜ外部に委託するのか

まず問うべきなのは、この点だと思います。

長いあいだ、ソフトウェア会社の開発力は、抱えている人数とほぼ直結していました。大きな案件ほど多くの開発者が必要です。モジュールが増えれば人も増えます。納期が短ければ、チームを増員するのが一般的でした。

その結果、オフショア開発で広く使われる単位が「人月」になりました。

1人。1か月。1単位の開発力。

しかし、AIによってこの関係が少しずつ崩れ始めています。

今の開発者は、AIを使ってボイラープレートの生成、ドキュメントの読解、テストの作成、バグの調査、リファクタリングを進められます。大規模なコードベースの分析や初期実装の作成も、以前より短い時間で済むようになりました。

世界最大のアウトソーシング拠点であるインドでも、この変化ははっきり表れています。NASSCOM Strategic Review 2026によると、インドのテクノロジー産業は2026年度に約3,150億ドル（前年比6.1%増）に達する見込みです。一方で、直接雇用は約2.3%増の約600万人にとどまっています。NASSCOMは、AIが実験段階から業務モデルを変える段階に入り、生産性の向上によって売上と人員数の連動が弱まっていると分析しています。

これは注目すべき変化です。

インドの規模が小さいからではありません。むしろ逆です。

これほどの規模の産業が人員数中心の考え方から離れ始めているのであれば、これは単なる開発手法の変化ではありません。

オフショア開発というビジネスモデルそのものの変化です。

「キャパシティ」から「ケイパビリティ」へ

AI以前のオフショア開発が主に提供していたのは**キャパシティ（人員・工数）**でした。AI時代には、**ケイパビリティ（課題を解決する力）**を提供することがますます求められます。

この二つは似て聞こえますが、実際には大きく異なります。

• キャパシティが答えるのは「開発者は何人いますか」という問いです。
• ケイパビリティが答えるのは「どのような課題を解決できますか」という問いです。

従来のモデルでは、発注側が仕様書を渡してこう尋ねることがありました。

「開発者20名を12か月お願いしたい。費用はいくらですか」

新しいモデルでは、問いは次のように変わっていきます。

「このレガシーシステムを移行し、技術的負債を減らし、一部の業務にAIを取り入れたい。セキュリティも確保したい。御社のチームならどう進めますか」

チームの人数は今も重要です。ただ、それだけで全体を語れる時代ではなくなりました。

エンジニア100名の会社が2社あっても、開発力が同じとは限りません。要件分析、コーディング、テスト、コードレビュー、ドキュメント作成、DevOpsにAIを組み込めているチームと、従来のワークフローのまま動いているチームとでは、生産性に大きな差が生まれます。

そしてここに、AIがオフショア開発にもたらす興味深い逆説があります。

AIは「コードを書くだけの労働」の価値を下げるかもしれません。しかし、本当の意味でのエンジニアリングの価値は高める可能性があります。

コードは安くなる。しかし、ソフトウェアはコードだけではない

AIとプログラミングをめぐる議論では、この点が見落とされがちです。

現実のソフトウェアは、最初の1行から始まるわけではありません。始まりは、ある課題です。

• 要件がまだ固まっていないことがあります。
• 業務ルールが整理しきれていないこともあります。
• レガシーシステムにドキュメントが残っていない場合もあります。
• データが整っていないこともあります。
• 単純に見えるAPIが、後ろにある五つのシステムに影響することもあります。
• 今日のアーキテクチャ判断が、今後3年間の技術的負債になることもあります。
• AIの生成したコードは、テスト環境では動いても、実際の業務ロジックとは合っていないこともあります。

そして最終的には、納品物に責任を持つ組織が必要です。

だからこそ私は、AIがオフショア開発を単純に「終わらせる」とは考えていません。

ただし、AIが終わらせる可能性のあるオフショア開発はあります。それは安い労働力だけに頼るオフショア開発です。

委託先の価値が「当社の開発者は御社より安い」だけであれば、その優位性は確実に縮んでいきます。AIは、米国、日本、ドイツ、インド、ベトナムのどの開発者の生産性も高めているからです。

一方で、次のように言える委託先であれば、話はまったく変わります。「御社の業務と既存システムを理解し、規律ある開発体制でAIを活用して開発を加速させ、最終的な成果に責任を持てる」。

変わりゆくアウトソーシング地図。各国はそれぞれ異なる位置からAI時代に入る

インド：規模の力

アウトソーシングを語るうえで、インドを外すことはできません。

約3,150億ドルの売上と約600万人の直接雇用を抱えるこの産業は、単なるアウトソーシング産業ではなく、世界のITサービスを支えるインフラに近い存在です。

さらに重要なのは、インドがAIの登場に対して立ち止まっていないことです。AIを活用したデリバリー、クラウドネイティブ、サイバーセキュリティは、すでにインドのITサービス産業の中心テーマになっています。

ベトナムが規模でインドと競うのは難しく、おそらく競うべきでもありません。

フィリピン：コミュニケーションとサービス

フィリピンは別の道を歩んできました。英語力、BPOの歴史、顧客対応型サービスの強みによって、ビジネス・プロセス・アウトソーシングを中心とした大きなエコシステムを築いています。

しかしAI時代には、BPOのなかでも反復性の高い業務が真っ先に自動化の対象になります。そのためフィリピンも、より付加価値の高い知識型サービスへの移行を迫られています。

ここから得られる教訓があります。AIが影響を与えているのは開発者だけではありません。アウトソーシング経済全体を、バリューチェーンの上流へと押し上げているのです。

東欧：高い技術力と近さ

ポーランドなどの国々は、技術品質、専門スキル、そして欧州の顧客に対応できる力を軸に地位を築いてきました。

必ずしも最も安いわけではありません。しかし、時差、商習慣、規制環境の面で顧客に近い存在です。複雑なプロジェクトでは、この「近さ」も一つの強みになります。

メキシコと中南米：北米向けのニアショア

メキシコには、ベトナムにはまねできない強みがあります。地理です。

米国企業は、ほぼ同じタイムゾーンでメキシコのチームと仕事ができます。これは、会議や日常的な連携、頻繁なやり取りが必要なプロジェクトにとって大きな利点です。

つまり、各アウトソーシング先はそれぞれ異なる「武器」を持っています。インドには規模、フィリピンには英語とサービス文化、東欧には技術力と欧州への近さ、メキシコにはニアショアがあります。

では、ベトナムは何を携えてAI時代に入るのでしょうか。

ベトナムはゼロから始めるわけではない

一つはっきりさせておきたいことがあります。ベトナムは、AIによって突然テクノロジーの地図に現れた国ではありません。

今回のAIの波が来る前から、ベトナムは長い年月をかけてソフトウェア開発受託の産業を育ててきました。特に日本との関係は、他国にはない独自の土台になっています。VietnamNetは、ベトナムを日本にとって第2位のソフトウェアパートナーだと伝えています。

より注目したいのは、この関係の変わり方です。Japan ICT Day 2026（2026年2月4日、ハノイ）に登壇したベトナム情報技術産業局のチャン・アイン・トゥ副局長は、次のように述べています。両国の協力は「アウトソーシングから共創へ、技術移転から共に技術を担う段階へ」移りつつある、と。協力分野もAI、半導体、データ、スマート製造へと広がっています。

私は、この「共創」という言葉のほうが、第2位という順位よりもはるかに重要だと考えています。

なぜなら、それこそがAI時代のオフショア開発が目指すべき姿を表しているからです。要件を受け取るだけではありません。チケットを消化するだけでもありません。人員を補うだけでもありません。課題解決のプロセスそのものに参加することです。

ベトナムの最も興味深い強みは、ソフトウェアの中だけにあるとは限らない

これまで、ベトナムのオフショア開発といえば、Web、モバイル、業務システム、テスト、クラウド、ラボ型開発（ODC）の話が中心でした。

しかし視野を広げると、ベトナムはソフトウェアとの結びつきを強めているもう一つのエコシステムの中にいます。エレクトロニクス、製造、そして半導体です。

ベトナムには多くのグローバルサプライチェーンが集まり、大規模な電子機器製造の基盤があります。半導体産業発展戦略（首相決定1018/QD-TTg）では、2030年までの目標として、半導体設計企業100社以上、小規模な製造工場1か所、パッケージング・テスト工場10か所を掲げています。業界で働くエンジニアも約5万人に増やす計画です。

これがなぜソフトウェア開発の委託と関係するのでしょうか。

ハードウェアとソフトウェアの境界が、ますます曖昧になっているからです。現代の自動車には数百万行のコードが組み込まれています。現代の工場はソフトウェアで動いています。ロボット、半導体製造装置、医療機器、物流システムも、センサー、IoT、AIとの結びつきを強めています。

AIは、チャットボットの画面の中だけにとどまるものではありません。こうした物理的なシステムの中に入っていきます。

そしてここに、ベトナムならではの興味深い交差点があります。

ソフトウェア × 製造 × 半導体 × AI

ウェハー製造ラインの装置の前に立ったときのこと

それは大きな装置でした。金属、センサー、モーター、配線、互いにつながったモジュール。

外から見れば、まさにハードウェアの世界です。

しかし私たちは、そうした装置を制御するソフトウェアを開発しています。

• ハードウェアにはモーターがあります。いつモーターを動かすかを決めるのはソフトウェアです。
• センサーはデータを生み出します。どのデータが正常で、どのデータで警告を出すべきかを判断するのはソフトウェアです。
• ロボットアームは動くことができます。どこへ、いつ、どの条件で動くかを決めるのはソフトウェアです。

ここにAIが加われば、エンジニアはより速くコードを書き、ソースコードを読み解けるようになります。テストケースの生成、ログの分析、実装案の検討も進めやすくなります。将来的には、AIエージェントが開発ライフサイクルのかなりの部分を担う可能性もあります。

それでも、そのコードが最終的に現実世界で何を制御しているのかを理解している人は必要です。

エンジニアの価値が変わるのは、まさにこの部分かもしれません。コードを書く力だけではなく、システムを理解する力です。

関連記事：PLCとHMI：半導体製造工場の「頭脳」と「顔」

AI時代のベトナムの強みは「低コスト」だけではいけない

ベトナムが「安い開発者の供給地」という位置づけを続けるなら、AIは大きな圧力になるかもしれません。

しかし、コーディングの受託から**AIを活用したエンジニアリング（AI-augmented engineering）**へと移行できれば、AIはむしろ機会になります。

AIを使いこなす10名のエンジニアチームは、「10席分の人員」として売られるべきではありません。具体的な成果を生み出せるエンジニアリングのユニットとして評価されるべきです。

これは、開発会社自身の組織のあり方も変えていきます。

• ビジネスアナリストには、業務へのより深い理解が求められます。
• シニアエンジニアは、反復的なコーディングに割く時間を減らし、アーキテクチャ、トレードオフの判断、レビューに時間を使うようになります。
• QAは、仕様書に書かれていることだけでなく、書かれていないことまで想定して検証する必要があります。
• プロジェクトマネージャーは、稼働率を追うだけでなく、チームの実際の生産性を把握する必要があります。
• セキュリティ担当は、AIツールを選定する段階から関わる必要があります。

そして企業は、これまでになかった問いに答える必要があります。

• ソースコードを外部のモデルに送信してよいのか。
• 顧客データがプロンプトに含まれる可能性はないか。
• AIが生成したコードを、どのような手順でレビューするのか。
• エージェントが作成した実装の責任は誰が持つのか。
• AIが提案したライブラリのライセンスは問題ないか。
• AIが行った作業を後から監査できるか。

ChatGPTやCopilotを使えることは、AI成熟度の高さを意味しません。オフショア開発におけるAI成熟度とは、AIがどのように開発に関わるかを管理できる力でもあります。

「人月」がその意味の一部を失い始める

人月という単位が明日なくなるわけではありません。準委任（T&M）契約も同様です。企業にはコストを見積もる方法が引き続き必要です。

ただ、一つの問題がはっきりしてきました。AIによって生産性が急速に変わるなら、エンジニアの1時間は、以前のように一定のアウトプットを表すものではなくなります。

3日かかっていたタスクが1日で終わるかもしれません。3人必要だったモジュールが2人で済むかもしれません。一方で、複雑なアーキテクチャの課題には、経験豊富なシニアエンジニアが何日もかけて考える必要がある場合もあります。

そのため、発注側が実際に購入するものは「何時間分のコーディングか」から、「どれだけのエンジニアリング価値が生まれるか」へと移っていくでしょう。

今後のモデルは、おそらく次のような組み合わせになると考えています。

• 柔軟性が必要な部分には、透明性のある準委任（T&M）
• 成果を明確に定義できる部分には、マイルストーン型の契約
• AIによる生産性向上を、見える形で反映する仕組み
• そして、開発の責任は引き続き人とサービス提供組織が担うこと

関連ページ：契約形態：ラボ型・請負型・PoC/MVP

ベトナムにはもう一つの要素がある：タイミング

2026年8月11日、ベトナム政府は2030年までのAI人材育成国家プログラム（2035年までの方向性を含む）を承認しました（首相決定1528/QD-TTg）。続いて同年8月28日には、2030年までのAI国家戦略（2045年までのビジョンを含む）が公表されています（首相決定1671/QD-TTg）。

これによって、ベトナムが自動的にAIハブになるわけではありません。政策は実力の代わりにはなりません。国家戦略だけで、シニアエンジニアやアーキテクト、グローバルに開発を担える企業が生まれるわけでもありません。

それでも、三つの流れがほぼ同時に進んでいることは示しています。ソフトウェアサービス、半導体とエレクトロニクス、そしてAIです。

この三つの流れがつながれば、ベトナムは新しいアウトソーシング地図のなかで独自の立ち位置を築けるかもしれません。

最大の規模ではありません。米国に最も近いわけでもありません。英語が最も得意なわけでもありません。最も安いとも限りません。

それでも、ソフトウェア開発を、成長を続ける製造業、長年の関係がある日本市場、そしてAIの時代に入りつつある技術者層と結びつけられる場所になれる可能性があります。

ただし、この機会は自然にベトナムのものになるわけではない

これが、おそらく最も重要な点です。

すべての開発者にAIのアカウントを配るだけでは、競争優位は生まれません。どの国も同じモデルを使えるのであれば、ツールそのものは強みになりません。強みになるのは、人がそれをどう使うかです。

ベトナムには、以前からの課題も残っています。

• コミュニケーション力の向上を続ける必要があります。
• シニアエンジニアやアーキテクトを増やす必要があります。
• 業務ドメインの知識をさらに深める必要があります。
• コンサルティング力を高める必要があります。
• ビジネス分析を、より顧客に近い位置で行う必要があります。
• 「言われたものを作る」という考え方から、プロダクト思考へと少しずつ移行していく必要があります。

そして何より重要なのは、開発会社がAIを「開発者のコーディングを速くする道具」としてだけ捉えるのをやめることです。要件定義、設計、開発、テスト、セキュリティ、運用、ナレッジ管理、見積もり、さらには価格の提示方法まで、AIを開発モデル全体に組み込む必要があります。

「委託」から「共創」へ

オフショア開発の未来は、この変化の中にあると私は考えています。

これまでは、発注側が課題を持ち、それを分析して仕様書を書き、オフショアチームに実装を依頼していました。業務を理解している人とソフトウェアを書く人とのあいだには、大きな距離がありました。

AIはその距離を縮める助けになります。ただしそれは、オフショアチームがバリューチェーンの上流で役割を担える場合に限られます。

これからのエンジニアは、「このチケットでは何をすればよいか」だけでなく、次のような問いを持つ必要があります。

• なぜこの作業が必要なのか。
• もっと良い方法はないか。
• どの部分をAIに任せるべきか。
• この要件が間違っていたらどうなるか。
• システムの規模が10倍になったらどうなるか。
• このコードが動いたとき、現実世界で何が起きるのか。

チームがこうした問いを立てられるようになったとき、それはもう単なる受託チームではありません。エンジニアリングパートナーになりつつあるのです。

ブリッジSE（BrSE）の役割も同じ方向に変わりつつあり、仕様を翻訳する立場から、お客様と解決策を共に設計する立場へと広がっています。詳しくは「AI時代こそ、ブリッジSE（BrSE）の真価」をご覧ください。

では、なぜベトナムはAI時代のオフショア開発の有力な拠点になり得るのか

ベトナムの開発者が安いからではありません。それだけでは足りません。

ChatGPTやCopilot、何らかのAIエージェントを使えるからでもありません。それはどの国でもできることです。

ベトナムの機会は、組み合わせにあります。

• 長年にわたって築かれてきたソフトウェア開発受託の基盤
• 日本との深い技術面での関係
• 非常に大きな製造業とエレクトロニクスのエコシステム
• 半導体産業を育てようとする意欲
• キャリアの途中でAI時代を迎えている世代のエンジニア
• そして、世界のアウトソーシング産業そのものが、提供する価値を定義し直そうとしているタイミング

今こそ、ベトナムが自らを語る言葉を変えるときなのかもしれません。

「優秀な開発者を、競争力のあるコストで提供します」

から、

「システムを理解し、課題を解決し、成果に責任を持つ、AIを活用したエンジニアリングチームをつくります」

へ。

これまでのアウトソーシングは、主に一つの問いの上に成り立っていました。同じ仕事を、どこならより安くできるか。

AI時代のアウトソーシングは、別の問いの上に成り立つかもしれません。人とAIが一緒に、より大きな価値を生み出せるのはどこか。

ベトナムが二つ目の問いへの答えを示せれば、AIはオフショア開発の終わりではありません。この産業が新しい章へ進むきっかけになるはずです。

そしてベトナムには、その新しい章に「世界のためにコードを書く場所」としてだけでなく、世界とともに、より複雑な技術課題を解決する場所として入っていく機会があります。

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ARIS Vietnamも、この方向を目指しています。 既存システムへのAI導入、レガシーシステムの刷新、ベトナムでの中長期的な開発チームの構築をご検討中でしたら、こちらもご覧ください。AI・自動化支援 · 受託開発 · QA・テスト自動化 · お問い合わせ

参考資料

• Kearney – Global Services Location Index 2023
• NASSCOM – Technology Sector in India: Strategic Review 2026
• VietnamNet – Vietnam's software engineers power Japan's digital backbone
• Vietnam.vn – ベトナム・日本のICT協力：委託型から共創型パートナーへ（英語）
• 首相決定1018/QD-TTg – ベトナム半導体産業発展戦略（英語）
• 首相決定1528/QD-TTg – AI人材育成国家プログラム（ベトナム語）
• 首相決定1671/QD-TTg – AI国家戦略（ベトナム語）