先日、手書きの業務AI化マトリクスを示したのですが、清書しつつ、改めて考えてみました。それを、7月9日の課題解決EXPO 西日本DX推進フェアでのセミナーでもお話ししました。
考え方は先日のものと同じで、縦軸が処理の定型性、横軸が業務頻度です。
清書して綺麗になったのは良いのですが、さらに考えたポイントとしてあるのは、AIエージェントについてと、AIによるコード生成の2点です。
AIエージェントの期待値調整
最近あった企業の支援活動の中で、いくつかの気づきがありました。1つはAIエージェント煮対する高すぎる期待です。上図でもAIエージェントは、基本的にはシステム開発が必要になる組織内AIエージェントと、Claude Cowork（及びCopilot Cowork）や、ついに登場したGPT Workといったデスクトップワークをこなしてくれる汎用AIエージェントに分けて書いてありますが、いずれにせよ業務の定型性はそれほど高くないことが前提です。定型性が高いならAIじゃなくて従来からのITシステムとかRPAの方が良くて、そうしたシステムの中でAIを呼び出す程度（つまり上図の右上領域）の方が、動作の高速性とか、余計なトークンコストがかからないといった面で良いはずです。AIエージェントは、あくまでシステム化するより処理の定型性が低く、システム化が向かないものが適用対象になると思います。
AIによるアプリ開発が現場にも浸透しつつある
もう1つは、AIによるコード生成、アプリ開発が思ったより中小企業で一般化していることです。システム開発をずっと生業としてきた人間からするとマジか！と思うところもないわけではないのですが、データの長期保存の必要性が低いとか、システム連携のような高度なIT機能を必要としない場合は、1台のPCだけ、1台のスマホだけで動くアプリをClaude CodeやOpenAI Codexなどで作るということが、非ITエンジニアであってもできてしまうし、実際にやっている企業がいくつもあるということです。
ある意味、上図の上の真ん中から左上あたりの領域となる、処理の定型性がある程度高いものの、業務頻度が低かったり、そもそも予算がなくてIT化できていなかったような領域は、従来からのITエンジニアはあまり真剣に取り組んでこなかったし、せいぜい現場でマクロを組んでどうにかする程度の業務が、AIによって本格的なアプリになっている現実があります。
いや、データのバックアップは？スマホアプリのデータをPCで見なくて良いの？認証は？セキュリティは？など、ツッコミを入れようと思えば、いくらでもツッコミができるのですが、実際にそのアプリが業務で便利に使えています！と言われてしまうと、「良いですね･･･」と言わざるを得ず、そうしたツッコミポイントは私たちがプロとしてフォローしてあげる場面であって、決して否定する場面ではないでしょうと。
AI活用は思ったとおり、思った以上に進んでいる
ということで、AI活用はどんどん進んでいて、既にチャットとRAGだけの世界では止まりません。こんなに早く進むのか？という思いもありますが、きっとそのスピード感で進むんだろうな･･･という意味では、思ったとおりなのであります。
こう言っては何ですが、弊社（VIVINKO）のAIツールである「Gen2Go」が、基本的にはチャットとRAGのツールであって、「Gen2Goの世界に止まってはいけない」と、ある研究会で数ヶ月前に言ったのですが、それも思ったとおり、言ったとおりなのです。
