こんにちは！ 
iUから実習に参加している山春拓人です。 

今週は大きく分けて2つの業務に取り組みました。 

1つ目は、Power Appsを用いた備品管理アプリの開発です。 
備品の一覧表示機能や詳細画面の作成、画面遷移の実装などを行い、実際の業務で利用することを想定したアプリ開発に取り組みました。 

2つ目は、企業調査およびDX課題の分析です。 
製造業企業について調査を行い、事業内容や強み、業務上重要なポイントを整理しました。また、品質管理や図面管理、工程管理などの観点から、ITやDXによって改善できそうな業務について仮説を立て、業務改善の可能性を検討しました。 

今週は特に、システム開発においては機能の実装だけでなく、データ設計や業務理解が重要であることを学ぶことができました。 

今週の業務内容

Power Appsによるアプリ開発 

今週は、Power Appsを用いて実際にアプリ開発に取り組みました。 

使用したツールはPower AppsとSharePointで、SharePointをデータベースとして活用しながらアプリの作成を進めました。 
主な実施内容としては、備品の登録・管理機能の実装に加え、備品を一覧表示し、その一覧から詳細情報を確認できる機能を作成しました。また、サイドバーから各画面へ移動できるようにするなど、画面遷移の仕組みも構築しました。さらに、ギャラリーを活用した一覧表示機能を実装し、実際の業務で利用できることを意識しながら開発を進めました。 
取り組みを進める中では、「備品管理は多くの企業で必要とされる業務であり、予約状況や利用状況を可視化できれば業務効率化につながるのではないか」という仮説を立てながら開発を行いました。 
しかし、実際にはユーザー情報の取得や予約管理機能の実装で想定以上に苦戦し、データ型の違いやSharePointとの連携方法について多くの検証を行うことになりました。 

業務を通じての気づき 

今回の開発を通じて、アプリ開発では機能を実装すること以上に、データ設計を正しく行うことが重要であると気づきました。 
当初は数式やロジックに問題があると考えていましたが、実際にはText型とNumber型の不一致や、SharePoint側とPower Apps側のデータ構造の違いが原因となっていました。そのため、正しい数式を記述していても期待した結果が得られない状況が発生していました。 
また、最初から複雑な機能を実装しようとしたことで、問題の原因を特定しづらくなり、結果として多くの時間を費やしてしまいました。本来であれば、「登録できる」「表示できる」といった最小限の機能を完成させてから、段階的に機能を追加していくべきだったと感じています。 
さらに、AIを活用して問題解決を試みましたが、画面情報やデータ構造を十分に共有できていない状態では適切な回答が得られず、同じ内容を繰り返し試してしまう場面もありました。AIを効果的に活用するためには、問題を整理し、必要な情報を正確に伝えることが重要であると学びました。 

学んだこと・気づいたこと（まとめ）

今回の取り組みを通して、DXやシステム開発においては、「機能開発」そのものよりも、「業務課題の理解」と「適切なデータ設計」が重要であることを学びました。 
また、システムは一度に完成させるものではなく、最小限の機能から段階的に改善していくことが、効率的な開発につながることも実感しました。 

新しく理解したこと

今回の実習を通して、アプリ開発では機能の実装そのものよりも、データ設計が非常に重要であることを新しく理解しました。これまでは、エラーが発生した際には数式やロジックに原因があると考えることが多かったのですが、実際にはデータ型やデータ構造の不一致が原因となっているケースが多くありました。 
また、Power AppsとSharePointを連携させる際には、事前にデータの持ち方や列の設計を整理しておくことが、開発効率や保守性に大きく影響することも理解できました。 
さらに、DXはシステムやアプリを導入すること自体が目的ではなく、業務上の課題を解決するための手段であることを改めて学びました。開発する機能だけを見るのではなく、その機能がどのような業務改善につながるのかを考えることが重要であると感じました。 
加えて、AIを活用した問題解決では、質問する側が状況やデータ構造を正確に整理して伝えることが重要であり、情報の質によって回答の質も大きく変わることを理解しました。これは今後の開発や業務改善を進める上でも活かせる学びだと考えています。 

今後にどう活かすか

今後は機能の実装を始める前にデータ設計を整理し、データ型やデータ構造を十分に確認したうえで開発を進めたいと考えています。 
また、最小限の機能から段階的に実装することを意識し、問題が発生した際には原因を切り分けながら効率的に対応できるようにしたいです。 
さらに、AIを活用する際には、エラー内容やデータ構造、画面情報などを整理して伝えることで、より効率的に問題解決を進められるようにしていきたいと考えています。