企業システムが「脱RDB」に踏み切れない真の理由：認知の壁と未来の技術スタック【とAIのコード生成によりどこまで手作業は削減できる？】
この記事は私がアイディアをプロンプトし、Google Gamini2.5 というAIが文章と画像を約5分で生成し、それを何回か私が修正プロンプトをし、約15分ほどで完成したものです。
はじめに
現代のシステム開発は大きな転換期を迎えています。しかし、RDBや商用DBからの脱却が進まない背景には、技術的な優劣だけでなく、「認知度の壁」と「誤解」という要因が大きく影響しています。
本記事では、この現状を分析しつつ、AIによるコード生成がもたらす影響、未来のベストプラクティスとなりうる技術スタック、そして求められるエンジニアの新しい役割について解説します。
1. 企業案件でMongoDBが敬遠されがちな真の理由
MongoDB（NoSQL）は柔軟性とスケーラビリティに優れますが、多くの企業案件で選択肢から外れる背景には、技術に対する過去の認識と知識不足、そして「知られていない」ことによるリスク回避の心理があります。
知識不足と誤解による障壁
- 「トランザクションが使えない」という過去の認識の壁：
MongoDBは現在、RDBに匹敵するマルチドキュメントトランザクションをサポートしています。しかし、「NoSQLは整合性が低い」という初期の認識が根強く、金融系システムなどでは検討対象にすら上がりにくい現実があります。 - SQLスキルへの固執と学習コスト：
多くのエンジニアがSQLに慣れているため、MongoDBのクエリ言語やAggregation Frameworkの学習コストが、技術選定の際の心理的な障壁となります。 - データ構造の柔軟性への漠然とした不安：
スキーマレスのメリットが、「長期的なデータ管理の無秩序化」を招くのではないかという不安が保守的な企業にはあり、RDBの固定スキーマによる安心感が優先されます。
RDBの優位性が依然として高い領域
これらの認知の壁に加え、以下の要件においてはRDBが技術的に優位です。
- 厳格なデータの整合性（ACID特性の保証）。
- 複数のエンティティにまたがる複雑で頻繁なJOIN処理。
2. 商用DBからオープンソース・クラウドDBへのシフト
商用DBの市場シェアが相対的に減少しているのは、主に以下の構造変化によるものです。
- コスト高と脱ベンダーロックイン：高額なライセンス費用を回避するため、特定のベンダーに依存しない技術選定が加速しています。
- PostgreSQLの成熟：オープンソースのPostgreSQLがエンタープライズ級の信頼性と拡張性を持ち、商用DBの有力な代替として広く採用されています。
- クラウドとDBaaSの台頭：AWSやAzureが提供するデータベースサービス（DBaaS）が、運用負荷の軽減と柔軟なコスト構造を実現し、市場を牽引しています。
3. 未来のベストプラクティス：Svelte + Go + MongoDB
理想的な技術スタックとして、Svelte、Go言語、MongoDBの組み合わせは、Webサービスが将来直面するであろう「高速化」と「大規模なスケーリング」の課題に最も効率的に対応できる可能性があります。
| 技術 | 分野 | 将来の優位性 |
|---|---|---|
| Svelte | フロントエンド | ビルド時に処理を完結させ、ランタイムコードが極めて小さい。これにより、圧倒的なパフォーマンスと軽量化を実現し、UXを最大化。 |
| Go言語 | バックエンド/API | 高い並行処理能力とメモリ効率により、高トラフィック下でも安定したパフォーマンスを維持できる。 |
| MongoDB | データベース | スキーマの柔軟性と容易な水平スケーリング（シャーディング）により、データ増加に柔軟に対応。 |
4. 現実的な現在：SvelteではなくNext.jsが選ばれる理由
Svelteが技術的に優れていても、現在の企業案件の多くで「Next.js（React）が良い」と判断されるのには、現実的なリスク回避の理由があります。Svelteは認知度も市場の成熟度もまだ発展途上であるためです。
Next.jsが現在優位な現実的理由
- 市場の成熟度と人材の確保
React/Next.jsは開発者人口が圧倒的に多く、関連ライブラリやツールも豊富です。これは、開発におけるボトルネック解消の容易さと、人材採用リスクの低さに直結します。 - 企業の安全志向
Svelteのような新しい技術を採用するよりも、既に多くの大規模開発実績とコミュニティを持つNext.jsを選ぶ方が、プロジェクトの失敗リスクや長期メンテナンスのリスクを低く抑えられると判断されます。
現在の技術選定においては、Svelteの技術的な優位性よりも、「人材の供給」と「エコシステムの成熟度」という現実的な課題がNext.jsを優先させる大きな要因となっています。
5. AI時代に問われるエンジニアの新しい役割と手作業の削減度合い
AIによるコード生成は、エンジニアリングにおける手作業を劇的に削減します。「SQLしか書けない」「単純なメンテナンスしかできない」という人材の価値は大きく低下します。
AIによる手作業の削減度合い
AIのコード生成能力によって、削減される手作業の度合いはタスクの複雑性によって異なります。
| タスクの性質 | 想定される手作業の削減率 | 備考 |
|---|---|---|
| 定型的なコード（CRUD、定型SQL、ボイラープレート） | 80%〜90% | シンプルなAPIエンドポイントやデータベース操作など、パターン化された作業はAIがほぼ代替可能。 |
| 標準的なメンテナンス・リファクタリング | 50%〜70% | 単純なバグ修正、古いライブラリのバージョンアップ対応など、定型的な修正作業の時間が大幅に短縮される。 |
| 複雑なビジネスロジック・アーキテクチャ設計 | 0%〜30% | 複数のシステムにまたがる複雑な処理、非機能要件（パフォーマンス、セキュリティ）の最適化など、人間の深い洞察とレビューが必須。 |
AI時代に価値が高まる「新しい役割」
求められるのは、手作業でコードを書く人ではなく、AIを指揮監督し、ビジネス価値を生み出す人です。
- ドメインエキスパート（業務要件の翻訳者）：ビジネス側の要求を正確に理解し、AIに適切なプロンプトや技術仕様に変換する。
- アーキテクチャ設計者：システム全体の構造、セキュリティ、スケーラビリティを設計し、AIが生成したコードの品質と整合性をレビューする。
今後は、「技術の深い理解」と「ビジネスと技術の橋渡しをする能力」を持つ人材こそが、企業から最も必要とされるようになるでしょう。
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