こんにちは。
最近面白いニュースがありました。
日本経済新聞の記事 によると、OpenAIが企業向けにAI導入を支援する新会社新会社「オープンAI・デプロイメント・カンパニー」を設立したとのことです。
単純にChatGPTを提供するだけではなく、コンサルタントや技術者を企業に派遣し、AI導入そのものを支援する方向に動き始めているということですね。
個人的には、このニュースはかなり象徴的だなと思いました。
何を作るか、どう組み込むか
なぜなら、AIの時代になると「コードを書くこと」そのものの価値は少しずつ下がっていき、逆に「何を作るべきか」「どう業務に組み込むか」の価値が上がっていくからです。
実際、私たちのような小規模な開発会社でも、ここ1〜2年でかなり状況が変わりました。
以前であれば、数人のエンジニアで数ヶ月かけて作っていたようなシステムも、今ではAIを活用することで、かなり少人数・短期間で試作できるようになっています。
極端な話、初回打ち合わせの前にプロトタイプを作って持っていく、みたいなことも現実的になってきました。
もっとクライアントの業務を理解した支援を
ただ、その一方で感じるのが、
「結局、お客様は何をAI化すればいいか分からない」
ということです。
ここが実は一番難しい。
客先でAI導入を支援する技術者は米テック企業で「フォワード・デプロイド・エンジニア（FDE）」と呼ばれ、常駐型の採用が広がっている
↑こういったFDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）のような役割がアメリカで広がりつつあるのも非常に理解できます。
ChatGPTを契約しただけでは会社は変わりません。
実際には、
どの業務が非効率なのか
どこに人手がかかっているのか
ExcelやLINE運用のどこが限界なのか
AIに何を任せるべきか
人間が確認すべきポイントはどこか
こういった「整理」が必要になります。
つまり、これから重要になるのは「AIを作れる会社」「システムを作れる会社」というより、
「AIを現場に導入できる会社」
なんだと思います。
言われた通りのシステムを作ったからと言って現場が回るわけではないし、使ってくれるわけではありません。
真に業務を理解して支援してくれる存在がないと、意味がないのです。
OpenAIですら、単なるAI提供会社ではなく、「企業の業務に入り込んで導入支援をする」方向に動いているのは、かなり象徴的です。
特に中小企業では、
紙管理
Excel管理
LINEでの情報共有
属人的な業務
問い合わせ対応
報告業務
など、まだまだ改善余地が大きい領域がたくさんあります。
しかも最近は、AIやノーコード、ローコードの進化によって、以前よりかなり低コスト・短期間で試作や導入ができるようになってきました。
そのため、「まず小さく作って試す」が以前よりやりやすい時代になっています。
業務改善提案、AI導入支援から実際のシステム開発まで
私たちとしても、単純な受託開発だけではなく、
AIを活用した業務改善
小規模なPoC（実証実験）
AI導入支援
社内業務の整理
MVP開発
のような形を、今後さらに強化していきたいと考えています。
これらを「一貫して」支援することが重要です。提案だけして実際に作らないコンサルに価値はありません。ですが、開発コストが下がっている分、提案、システム開発、導入支援までが一貫して行うことが現実的になってきました。
そのため、それができる開発会社が今後求められ、生き残っていくと思っています。
最近だと、
問い合わせ管理のAI化
工事報告のAI化
Excel業務のWeb化
LINE運用の整理
社内向けAIチャット
営業支援AI
などの相談も増えてきました。
今後、このブログでも実際の事例や、どういう業務がAI化しやすいのかなどを、現場目線で発信していければと思っています。