プラグイン活用で開発コスト30％削減は本当に可能？

はじめに

「この機能、プラグインを入れればサクッと追加できますよ」——SaaSやノーコードツールの説明を聞いていると、そんな言葉を耳にする機会が増えてきました。一方で、「そもそもプラグインって何？」「入れすぎるとシステムが重くなるって本当？」と考える企業も多いのではないでしょうか。

本記事で扱う「プラグイン」とは、既存のソフトウェアやノーコードツールに“あとから差し込む”ことで、機能を拡張機能をイメージすると分かりやすいでしょう。 ノーコードツールの世界でも、kintoneやBubble、Glideなどで、標準機能では足りない部分を補うためのプラグインが数多く提供されています。

とくに、勤怠管理や会計管理、案件管理などの業務システムでは、一般的になりつつあります。うまくいけば、フルスクラッチ開発に比べて開発コストや導入期間を大きく削減できる一方で、「プラグインの選定と組み合わせを誤って、逆に運用コストが膨らんだ」「アップデートのたびに動作確認に追われてしまう」といった失敗事例も少なくありません。

さらに最近では、ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIを活用し、コード生成やワークフロー設計をAIに手伝ってもらいながら「プラグインではカバーしきれない部分だけをノーコード＋軽量なカスタム開発で補う」という選択肢も現実的になってきました。本記事で扱う「AI開発」とは、PythonでゼロからAIモデルを構築することではなく、こうした生成AIツールを活用して業務システムの開発プロセスを効率化していく取り組み全般を指します。

この記事では、中小〜中堅企業でDXや業務改善を任されている情報システム担当者・現場マネージャーの方を想定し、「プラグインをどこまで頼り、どこからノーコード＋AI開発に切り替えるべきか」を判断するための考え方を整理します。最後まで読めば、「この要件は市販プラグインで十分」「ここから先はノーコード受託に相談しよう」と、自社の状況に合わせて冷静に線引きできるようになるはずです。

プラグインとは？業務システムにおける基本イメージ

プラグインは、一言でいえば「ソフトウェア本体にあとから取り付ける拡張機能」です。アプリケーション単体では持っていない機能を、必要に応じて“差し込む”ことで追加できるモジュールだと考えるとイメージしやすいでしょう。 代表的な例としては、WordPressのSEO対策プラグインや、ブラウザの広告ブロッカーなどがあります。これらは本体の仕組みを大きく変えることなく、「特定の目的のための機能だけ」をすぐに追加できるのが特徴です。
例えば、業務システムにおいては、特定のレポートを出力するプラグインや、ワークフローを柔軟に制御できるプラグインなどが用意されています。 BubbleやGlideといったノーコードプラットフォームでは、決済連携・外部API連携・グラフ表示といった機能をプラグインで補うことが一般的です。これは「標準機能では届かない、最後の数割の要件を埋めるための既製パーツ」と言い換えることができます。

ここで押さえておきたいのが、「プラグイン単体では動かない」という点です。プラグインは必ず何らかの“本体”（SaaS、ノーコードツール、CMSなど）がある前提で成り立っています。 そのため、どれだけ優秀なプラグインであっても、本体側の制約を超えることはできません。たとえば、そもそもAPI連携非対応のツールに「API連携プラグイン」を入れることはできませんし、データ分析に特化していないシステムに集計プラグインを重ねても複雑な集計や横断検索は難しいケースがあります。

また、最近では生成AIと連携するプラグインも登場しています。ChatGPTなどのAIを業務システムに組み込むためのプラグインを利用すれば、画面上で自然文による問い合わせ処理や、自動要約、入力補助などをすばやく実現できます。 とはいえ、これも“本体の上に載る拡張機能”であることに変わりはなく、「どのデータをAIに渡し、どこまで自動化するか」といった設計は別途考える必要があります。

プラグインのメリット・デメリットとよくある落とし穴

プラグインの最大のメリットは、開発コストと導入スピードの速さです。すでに多くのユーザーに使われているプラグインであれば、要件に近い機能を短期間・低コストで導入できます。ノーコードツールの公式ストアやマーケットプレイスには、ワンクリックでインストールできるプラグインが多数並んでおり、「要件に合うものを選ぶだけ」で実装が完了するケースも少なくありません。

また、標準機能では難しい細かな要望に対応できるのも強みです。たとえば、「特定の条件を満たしたレコードだけを色分けしたい」「複数のアプリのデータを連携・集約したい」といった要望は、ツール本体が想定していないことも多く、プラグインでうまく解決できるパターンがよくあります。WordPressのようにプラグインが豊富なエコシステムを持つツールでは、「自社で1から作るより、まずは既製のプラグインで試してみる」ことが合理的な判断になる場面も多いでしょう。

一方で、デメリットや落とし穴も見逃せません。代表的なのは、以下のようなポイントです。

• プラグイン同士や本体のアップデートとの相性問題
  
• 外部開発者が提供するプラグインのセキュリティリスク
  
• 提供終了・アップデート停止による“将来の負債化”
  
• 「プラグイン前提」の設計になり、業務プロセスがブラックボックス化すること

セキュリティ面では、IPA（情報処理推進機構）もローコード／ノーコード開発におけるプラグイン利用のリスクを指摘しています。安全性の低いプラグインを導入すると、データの窃取やシステムの不正操作につながる可能性があるほか、過大な権限を持つプラグインや更新が止まったプラグインが脆弱性の温床になることもあります。

もう一つの典型的な失敗は、「とりあえずプラグインを足していった結果、何がどの処理をしているのか誰も把握できなくなる」というパターンです。担当者の異動や退職が重なると、「このプラグインを外したら何が起きるか分からないので触れない」「障害が出たときの切り分けに異常な時間がかかる」といった事態になりがちです。こうした“プラグインスパゲッティ”状態に陥る前に、「どこまでをプラグインで対応し、どこからをノーコード＋AI開発で整理し直すか」を決めておくことが重要です。

生成AI＋ノーコード時代のプラグイン活用戦略

ここからは、生成AIとノーコードを組み合わせた時代のプラグイン活用戦略について解説します。
重要なポイントは、「まずはプラグインで素早く検証し、継続的に使う部分だけをノーコード＋AI開発で“内製化”していく」という発想です。ノーコードツール自体が高い拡張性を持ち、ドラッグ＆ドロップで画面やワークフローを追加できるため、業務の変化にあわせて柔軟に作り替えられるのが強みです。

ChatGPTやGemini、Claudeなどの生成AIは、このプロセスをさらに後押しします。たとえば、ノーコードツールのAPI仕様書やJavaScript拡張のサンプルコードをAIに読み込ませ、「このプラグインと同じことを、ノーコード＋少量のカスタムコードで再現するにはどう設計すべきか？」と相談することができます。プロトタイプのコード生成や、仕様書からのテスト観点の洗い出しなど、従来エンジニアに丸投げしていた作業の一部をAIに任せることで、プラグイン依存から徐々に脱却していくことも可能です。

実務的には、次のような比較軸で「プラグイン」「ノーコード＋AI開発」「フルスクラッチ開発」を見比べると判断しやすくなります。

選択肢	初期コスト	導入スピード	柔軟性・拡張性	運用・保守の負荷	向いているケース
市販プラグイン活用	低〜中	早い（即日〜数日）	本体の制約の範囲内	プラグインの更新確認が必要	まず試したい機能、標準的な要件
ノーコード＋AI開発	中	中（数週間〜）	高い（業務に合わせて設計可能）	自社 or パートナーで継続改善	業務にフィットした基幹システム化を目指す場合
フルスクラッチ開発	高	遅い（数ヶ月〜）	非常に高いが要件定義も重い	専任エンジニアチームが必要	極めて複雑・高トラフィックなシステムなど

多くの中小〜中堅企業にとって現実的なのは、「まずは市販プラグインで試し、フィットし始めた段階でノーコード＋AI開発にバトンを渡す」というハイブリッド型のアプローチです。具体的には、以下のようなステップが考えられます。

1. SaaS／ノーコードツール本体＋プラグインで業務フローをざっくり実現する
   
2. 実際の運用の中で、ボトルネックになっている画面・帳票・承認フローを洗い出す
   
3. その部分だけをノーコード＋AI開発で再設計し、プラグイン依存から切り離していく
   
4. 将来的に要件が変わっても、ノーコード側を中心に柔軟に作り替えられるようにしておく
   

このプロセスを回すうえで重要なのは、「どこから先は社内でやるべきか」「どこからを外部パートナーに任せるべきか」の線引きです。たとえば、社内で画面レイアウトの細かな調整や文言の変更を行い、ワークフローの根本的な設計や他システムとのデータ連携、セキュリティ設計などはノーコード受託の専門会社に任せる、といった役割分担が現実的でしょう。

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まとめ

ここまで見てきたように、プラグインは「業務システムを素早く立ち上げるための強力なブースター」である一方で、「長期運用を考えるときに慎重な設計とルールが必要な存在」でもあります。何でもプラグインで解決しようとすると、いつの間にかブラックボックス化し、担当者しか触れない“危ないシステム”になってしまうリスクがあります。

一方で、ノーコードツールと生成AIを組み合わせれば、「まずはプラグインで素早く試し、うまくいった部分だけをノーコード＋AI開発で自社にフィットした形に作り替える」という、段階的なアプローチが取りやすくなります。結果として、フルスクラッチ開発ほどの大きな投資をせずに、業務に合った基幹システムを育てていくことが可能になります。

もし現時点で、

• プラグインが増えすぎて、何がどの処理をしているのか分からない
  
• アップデートのたびに動作確認に追われ、改善まで手が回らない
  
• そもそも自社の要件に合うプラグインが見つからない
  といった状況があるなら、一度「プラグイン前提の構成を見直すタイミング」かもしれません。
  

私たちのようなノーコード受託開発会社であれば、現状のツール・プラグイン構成をヒアリングしたうえで、「どこまでを既存プラグインで活かし、どこからをノーコード＋AI開発で作り替えるべきか」を一緒に整理することができます。将来の拡張や人員交代も見据え、「誰が見ても分かるシンプルな構成」にしておくことは、結果的にコスト削減とリスク低減の両方につながります。

プラグインの是非に悩んでいる段階で、完璧な設計図を描く必要はありません。「いま抱えている課題」と「こうなったら嬉しい」というイメージさえ共有していただければ、ノーコードと生成AIを組み合わせた現実的な選択肢をご提案できます。まずは、現在お使いのツール名と、困っている業務の内容をメモしておくところから始めてみてください。それが、プラグインに振り回されない、しなやかな業務システムづくりへの第一歩になります。