「マッチングアプリ開発」はノーコードで。社内の“最適アサイン”を実現する新手法

はじめに：その「Excelアサイン管理」、いつまで続けますか？

「マッチングアプリ」と聞いて、何を想像されるでしょうか。
もし貴社が、DX推進や人事部門のご担当者様であれば、「リソースの最適化」という文脈で、この言葉を捉え直す必要があるかもしれません。

「新規案件に、どのエンジニアをアサイン（割り当て）すべきか？」 「今、誰の手が空いていて、誰が最適なスキルを持っているのか？」

こうした場面で、巨大な「Excel管理表」と睨めっこし、ベテラン担当者の“勘と経験”に頼る「手動アサイン」が、今も多くの企業で行われています。 しかし、この方法は非効率で属人化しやすく、最適な人材配置を逃す（＝機会損失）原因となっています。

この記事で扱う「マッチングアプリ開発」とは、CtoCサービスのことではありません。
それは、貴社の「案件」と「社員（スキル・稼働状況）」をデータに基づき最適に結びつける、「社内マッチングシステム」を開発することを指します。

「そんなシステム、開発費が数千万円かかるだろう」 従来はそうでした。しかし、「ノーコード開発」と「生成AIの活用（※）」が、その常識を完全に過去のものにしました。 （※本記事で扱うAI開発とは、ChatGPT等の生成AIツールを活用した開発プロセス全般を指します）

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1.「マッチング」がBtoBの業務効率化に不可欠な理由

「マッチングアプリ」の仕組みとは？

CtoCの「マッチングアプリ」の仕組みの本質は、
①双方の「リソース（スキル等）」と「ニーズ」をデータとして可視化
②両者を結びつけるロジック（ルール）で照合
③最適な組み合わせを推薦する、という3ステップです。

この仕組みは、企業内の「社員（リソース）」と「プロジェクト（ニーズ）」、あるいは物流の「空きトラック」と「荷物」など、あらゆるBtoBの業務効率化に応用できます。

なぜ「Excelでの手動マッチング」は破綻するのか

この3ステップを、「Excelでの手動マッチング」に当てはめると、破綻の理由が明確です。

1. 「可視化」の失敗: Excelのデータは手入力で、常に情報が古い。
2. 「ロジック」の属人化: ロジックは担当者の「頭の中（勘と経験）」にしかなく、標準化できない。
3. 「推薦」の非効率: 毎回、手作業で組み合わせを探すため、時間がかかりすぎる。

社内システムに「マッチングロジック」を組み込むメリット

この「手動」を「社内マッチングシステム」に置き換えることで、
①リソースがリアルタイムに可視化され
②アサインのノウハウが「ロジック」として資産化され
③アサイン（マッチング）にかかる時間が「数日」から「数分」に短縮されます。

これにより、機会損失を防ぎ、生産性を劇的に向上させることが可能です。

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2.なぜ「社内マッチングシステム」開発はノーコード一択なのか

「社内マッチングシステム」を開発する上で、最大の難所は「マッチングロジック」です。 「ウチのアサインルールは特殊で…」という、企業ごとに異なる「複雑」で「変わり続ける」ロジックが、従来のフルスクラッチ開発を非常に困難（＝高額）にしていました。

完璧な仕様書を作ったつもりでも、開発終盤で「このロジックが漏れていた」と発覚すれば、莫大な「手戻りコスト」が発生します。 また、完成後も、組織変更のたびに「ロジック変更」で高額な改修費用がかかり続けていました。

これらの「手戻り」「高額コスト」「ロジック変更」という3つの課題を、すべて同時に解決する唯一の手段が「ノーコード開発」なのです。

ノーコード開発は、「完璧な仕様書」ではなく「動く試作品（プロトタイプ）」から始めます。 まずは「60点のロジック」で数週間で構築し、現場に触ってもらい、フィードバックを受けてその場でロジックを修正し、「70点」に改善する。 この高速な改善サイクルこそが、「複雑で変わり続けるロジック」を扱うシステム開発において、最適な手法（アジャイル開発）なのです。

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3.ノーコードとAIが実現する「育てる」マッチングシステム

圧倒的な開発スピードとコスト効率

ノーコード開発は、開発期間を従来の1/5、1/10に短縮し、コストも劇的に削減します。「動くもの」を見ながら議論することで、要件定義のズレ（＝最大のコスト要因）を最小限に抑えます。

【比較表】開発手法による「マッチングシステム」構築の違い

「Excel管理」「フルスクラッチ開発」「ノーコード開発」の3つを比較すると、その違いは明確です。

比較項目	Excelでの手動管理	従来のフルスクラッチ開発	ノーコード開発（貴社の手法）
開発スピード	-（導入不可）	×（非常に遅い / 半年～）	◎（非常に速い / 数週～）
導入コスト	◎（ほぼゼロ）	×（非常に高い / 数千万円～）	〇（低い / 数十万円～）
ロジックの精度	×（属人化 / 勘と経験）	〇（定義した通りには動く）	◎（データに基づき最適化）
ロジックの変更	〇（担当者の頭で変更）	×（困難 / 高額な改修費）	◎（容易 / 柔軟に即時対応）
データの即時性	×（手入力 / 常に古い）	〇（システムによる）	〇（リアルタイム更新が可能）

生成AIが「要件定義」と「ロジック構築」を加速する

さらに、「生成AI」の活用が、この開発スピードを加速させます。（※本記事でのAI開発とは、ChatGPT等の生成AIツールによる開発支援を指します）

1. AIによる「要件定義」の補助: 現場の曖昧なアサインルール（自然言語）を、AIが整理し、システムロジックやデータベース設計の「タタキ台」を瞬時に作成します。
2. AIによる「開発」の補助: 「こういうロジックを組みたい」とAIに指示することで、AIがノーコードツールの具体的な設定方法を提案し、開発の難易度そのものを下げます。

「ノーコードの速さ」と「AIの知性」を組み合わせることで、「変わり続ける複雑なロジック」を持つシステムを、アジャイルに（俊敏に）“育てていく”ことが可能になったのです。

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まとめ：「最適なマッチング」は、貴社の競争力そのもの

本記事では、「マッチングアプリ」の仕組みを、いかに「社内のリソース最適化（アサイン管理）」に応用するか、そして、その開発がなぜ「ノーコード」一択なのかを解説しました。

「Excelでの手動アサイン管理」がもたらす、非効率、属人化、機会損失。 その課題に気づきながらも、従来のフルスクラッチ開発では「数千万円」という高額な壁があり、解決できませんでした。

しかし、「ノーコード開発」はその常識を変えました。 「60点の試作品」からスモールスタートし、現場のフィードバックで「ロジックを育てる」。 このアジャイルな開発手法こそが、「複雑で変わり続ける」業務システムに最適なのです。

私たちノーコード総合研究所は、ノーコード開発に特化した受託開発企業です。
私たちが最も得意とするのは、まさに「お客様独自の、複雑な業務ロジック」を、ノーコードで高速にシステム化することです。

「ウチのアサイン管理は複雑すぎて無理では？」 「フルスクラッチの見積もりを見て、一度諦めた」

そういった「難易度が高い」課題こそ、ぜひ一度私たちにご相談ください。
「最適なマッチング」は“勘”ではなく「データ」で実現する、貴社の「競争力」です。 その構築を、私たちが全力でサポートします。