AI駆動開発による業務改善提案について、気をつけてること

１．AIは人間のアウトプットを学習している

AIのアウトプットは極論、人間の成果物とかわらない。
人とお金をかければできることであることを忘れないようにする。

ユーザーの目的を正しく理解すること。
作業時間を減らしたいのか、確認に正確性を求めているのか、作業忘れを防ぎたいのかなど、様々な要件があり、優先度がある。

目的を達成するにあたり、何がネックになっているのか。
そして、何に注目して業務改善をするのが良いのか、正しく生み出すこと。

正直なところ、AI導入って「打ち出の小槌」じゃない。
投資した分はちゃんと回収できるのか、そこをシビアに見ないと痛い目にあう。
人件費がいくら浮くのか、品質が上がって売上にどう跳ね返るのか、数字で語れないなら始めるべきじゃない。

一方で技術面では、「安物買いの銭失い」になりがち。
データがぐちゃぐちゃだったり、既存システムとうまく繋がらなかったりで、結局高くついてしまう。最初からやり直しなんて目も当てられない。

効率化だけ狙うか、競争力強化に振るか、軸を決めて投資しないとどっちつかずになる。

これは断言できるが、AI導入で一番大変なのは技術じゃなくて人の問題だ。
既存の社員をどう活かすかが勝負の分かれ目になる。

スキルアップの支援もしないで「AIで君たちは不要になる」なんて言ったら、そりゃあ現場は反発する。

技術的には、何でもかんでも内製化しようとするのは典型的な悪いパターン。
できることとできないことの線引きをはっきりさせるべきだ。

結局のところ、「急がば回れ」。
組織全体でAI活用が当たり前になるまでには時間がかかるし、それを見越して腰を据えて取り組まないと。