いやいや、その前にその業務自体をなくす方法を考えようや。
そりゃ根回し説得とか面倒だから、AI でちゃちゃっとやっちゃった方が早く、有能に見えるかもしれないけど、半年もしたらよくわからんAI のプロンプトが無秩序に散在するようになって、1年もすればメンテ不能になって、消したり修正したりしても問題ないのかわからなくなる。
1個だけ見りゃ別に残しておいてもいいんじゃね？ と思うかもしれないけど、そういうAI 業務の、前提となるAI 業務の前提となる……、ってお互いに複雑に依存し合うエクセルマクロ、ノーコード、AIのあれやこれやが積もって固着したら、抜き差しならなくなって、事業に行き詰まることになるぞ。
素人さんは「プログラム書くの、難しいよね？」って思うかもしれない。
それができるようになるのはすごいことと思うかもしれない。
けど、本当に難しいのはプログラムを書くことじゃなく、「整理し体系立てて、常に無駄の枝刈りを適切い、全体を小さく把握か可能、ハンドリング可能な状態にし続けること」なのだよ。
社会や現実の認識、理解を元にした、先読み力や構成力等々、高度な能力が必要で難しく、これこそがコンピュータシステムの本質なのだ。
書き散らすだけなら猿でもできる、ってこと。
それに失敗したら、NHKとIBMの「営業基幹システム」とか、いわゆる「動かないコンピュータ」案件になるんだ(ググってくれ。こいつはIBMが悪いわけじゃなく、その前にこれを担当していながら、抜き差しならなくなって放り投げた会社が諸悪の根源で、IBMはむしろ哀れな被害者)。
今あるものをそのまま、外にゴテゴテと追加していくのは猿でもAIでもできる。
整理処分して、よりシンプルに構成し直すのが人間であり、プロだ。
昔、システム移行で、それまでにちょっとデータが足りないからと後から後から追加されて増えた帳票を、まとめて半分にしたことがある。
すでに作り散らかされたシステムを整理処分して半分の規模まで減らし、まとめたことで手軽に自動テストできるようにしたおかげで、クラウド費用など浪費リソースを1/3に、障害ほぼゼロにしたことくらい、いくらでもある。
規模を減らして、複雑度を下げれば、経験の浅いエンジニアでも存分に働ける。
AIで作って不具合は人手運用で、っての、本末転倒だって気づいてくれ。