生成AI時代の情シスの代替可能な業務・代替できない業務・増えた業務

生成AI時代 情シス 業務

企業の情報システム部門で活躍しているIT人材のみなさん、AIをうまく活用していますか?じつは「人にしかできない」と思われがちな業務についても、AIの方が器用にこなせるんです!

たとえエンジニアであっても、AI活用の幅を広げないと「仕事を奪われる」かもしれません……

医療分野の例を挙げると、医師よりも生成AIのほうが10倍程度「共感的」という結果が出ています。

あなたの会社でも「ヘルプデスク業務」など、AIに丸投げできることがまだまだあるはずです。DXやAI導入など日に日に増える業務を少しでも楽にしたいなら、ぜひ最後まで当記事をお読みください。

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目次

情報システム部門でAIにできること、できないこと

情報システム部門の業務は、「AIに向いている領域」と「人に向いている領域」の2つに大別できます。まずは「両者が提供する強み・魅力」を比べた以下の表をご覧ください。

AIの強み・魅力人の強み・魅力
AIツールによる効率化コミュニケーションによる協働
チャットボットによる早急な対応感情面に気を配った対応
精度やスピード面での卓越性利害関係・コンプライアンスへの準拠
データ分析・単純作業の自動化イレギュラーへの対応
過去データに基づく予測トレンド&最新情報を踏まえた予測

以上の通りAIと人を比較すると、5つの対照的な強み・魅力が浮き彫りになります。

ここからさらに両者の強み・魅力が活きる場面を、「情報システム部門の業務」にあてはめてみていきましょう。

以下の表では各業務をAIと人、双方の観点から評価。それぞれの強みが活かせるなら”⚪️”、活かせないなら”✖️”を記入して、「AIにできること」を可視化しています。

持ち味・強み社内システムの開発IT機器の運用・管理ヘルプデスク業務セキュリティ対策
<AI領域>
AIツールによる効率化⚪️⚪️⚪️⚪️
チャットボットによる早急な対応⚪️⚪️⚪️⚪️
精度やスピード面での卓越性⚪️⚪️⚪️⚪️
データ分析・単純作業の自動化⚪️⚪️⚪️⚪️
過去データに基づく予測⚪️⚪️⚪️⚪️
<人領域>
コミュニケーションによる協働⚪️✖️✖️✖️
感情面に気を配った対応✖️✖️⚪️✖️
利害関係・コンプライアンスへの準拠✖️✖️⚪️✖️
イレギュラーへの対応✖️⚪️✖️⚪️
トレンド&最新情報を踏まえた予測✖️✖️✖️✖️

このようにAIは、情報システム部門の業務をあらかたカバーしてくれます。「社内システム」や「IT機器の運用・管理」については、すでにAIを導入している企業も多いはずです。

さらに質問の傾向が変わらない「ヘルプデスク業務」や、過去のインシデントが参考になる「セキュリティ対策」もAIの得意分野。人よりも高精度かつスピーディーに業務をこなしてくれます。

とはいえ人の強みが活きる場面もまだまだ残っています。次の項目から、代表的な情シスの業務4つについて「AIと人の協働のカタチ」をみていきましょう!

持ち味・強み社内システムの開発IT機器の運用・管理ヘルプデスク業務セキュリティ対策
AIツールによる効率化⚪️⚪️⚪️⚪️
チャットボットによる早急な対応⚪️⚪️⚪️⚪️
精度やスピード面での卓越性⚪️⚪️⚪️⚪️
データ分析・単純作業の自動化⚪️⚪️⚪️⚪️
過去データに基づく予測⚪️⚪️⚪️⚪️
コミュニケーションによる協働⚪️✖️✖️✖️
感情面に気を配った対応✖️✖️⚪️✖️
利害関係・コンプライアンスへの準拠✖️✖️✖️✖️
イレギュラーへの対応✖️⚪️✖️
トレンド&最新情報を踏まえた予測✖️✖️✖️✖️
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AIが代替・補助できる情シスの業務

情報システム部門の主な業務は、

・社内システムの開発
・IT機器の運用・管理
・ヘルプデスク業務
・セキュリティ対策

の4つになります。この全てでAIは、「完全な業務代行」または「人との協働」が可能です。

以下、情シスの各業務について「AI時代の働き方」をみていきましょう。

社内システムの開発

「社内システムの開発」にAIを活用すれば、人はシステム開発の本筋「問題解決」に集中できます。

まず社内システムの開発のうち、AIにできる作業は「データの整理&分析」や「スケジュール管理」、「他部門スタッフへの対応」になります。

とくに他部門スタッフへの対応時に、同じことを何度も説明しなくて済む点が魅力的。しかもチャットボットを導入するだけで、大幅な効率化が期待できます。

一方システム開発そのものは、まだまだ人の手が必要。ステークホルダーの要求をうまく汲み取りながら問題解決ができるのは人だけなのです。

ただシステムの問題点を洗い出す作業はAIの得意分野です。AIなら忖度なしで非効率を指摘してくれるでしょう。

IT機器の運用・管理

「IT機器の運用・管理」は、AIでほぼ代替が可能です。とくにAIはソフトウェアに強く、バックアップ・アップデートなど定期的な業務が一任できます。

また「サーバーやネットワークの障害」などインシデントへの対応も、AIがフォロー。システムのログをAIに学習させれば、インシデントの予測・解決が自動化できます。

ただ一点「インシデントの責任」を負うのは、変わらず情報システム部門のスタッフです。したがってAIの能力を過信することなく、人の目でもインシデントの評価を行っていくべきでしょう。

ヘルプデスク業務

他部門への「ヘルプデスク業務」は、AIに丸投げできます。

まず過去の質問内容とその答えをAIに学習させて「チャットボット」を作成すれば、違う人に同じことを説明する手間が省けます。さらにイレギュラーな質問の場合でも、チャットボットが情報システム部門のスタッフに取り次いでくれるのです。

また意外にも、AIは「共感力・人間味」あふれる対応が可能。たとえば医師と生成AI(ChatGPT)で問診の質を比較した実験では、「生成AIのほうが10倍ほど共感的である」という結果が出ています。

そのうえAIなら、何度でも気軽に質問ができるというメリットも。どの企業の情シスに対しても、「AIチャットボットの導入」を強くおすすめします。

参考資料:Comparing Physician and Artificial Intelligence Chatbot Responses to Patient Questions Posted to a Public Social Media Forum

セキュリティ対策

IT機器の管理・運用でも触れた通り、インシデントへの対応はAIの守備範囲。したがってウイルスやマルウェアを意識した、「セキュリティ対策」にもAIが適用できます。

その最たる例がIBMのAIを応用したセキュリティツール「QRadar Advisor with Watson」でしょう。このAIツールは「ウィンブルドン選手権」の運営チームや金融機関、大企業など最高水準のセキュリティが求められる組織で採用済み。日本でも月額15万円で利用可能です。

ただセキュリティインシデントの多くは、私物端末の利用や機器の置き忘れなど「人為的ミス」に起因します。したがって情シススタッフ側でも注意喚起など、物理的な対策を取らなくてはいけません。

参考資料:サイバーセキュリティーのための人工知能(AI)

参考資料:QRadar Advisor with Watson – IBM Watsonが標準搭載されたAIログ分析サービス

AIで変わる情報システム部門

情報システム部門の業務はその多くが、AIで代替可能。しかし利害関係や責任が生じる業務は、まだまだ人の助けが要ります。

「AIにできること/できないこと」の詳細は、以下の表をご覧ください。

AIにできること

社内システムの開発データの整理や分析の自動化
IT機器の運用・管理過去のデータから将来のトラブルを未然に防ぐ
ヘルプデスク業務質問の大半に対する自動応答
セキュリティ対策データ分析でトラブルの傾向を把握

AIにできないこと

対人コミュニケーション利害関係を意識した対応
責任が伴う判断一部インシデントの解決
物理的・対人的なセキュリティ対策人由来のインシデントに関する注意喚起

上に挙げたAIの特性から、「社内システムの開発」は引き続き情シススタッフが担うと断言できます。

むしろシステム開発においては、AI導入により業務内容が増えるかもしれません。AIの活用が進めば、システム上の問題点(イレギュラー)が浮き彫りになります。その改善・フィードバックを行うのは、ほかならぬ情シススタッフなのです。

AI導入で増える業務・はかどる業務

データ分析AIが洗い出した問題点を戦略にフィードバックする

結論として「AI時代の情報システム部門」では、より問題解決に焦点を当てて、業務を進めていくことになるでしょう。

最後に

AIによって代替される仕事とそうでない仕事、いかがだったでしょうか?

実は、AIによって業務が代替されるのはすぐではなく、10~20年かけて徐々に業務が自動化されていくと言われています。

AIが業務を代替する前に、スキルを身につけておくことが大事ですね。

そこで、次の記事では、AIが得意な情シスになるために必要なスキルや資格、転職方法について紹介していきます。

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