AIは誰でも使えるようになったのに、なぜ業務で使いこなせる人は少ないのか
AIへ質問し生成する敷居が下がっても、業務へ組み込み続ける能力は自動的には広がりません。技術と組織の変化の速度差、良い出力が技能の差を隠す仕組み、運用能力を共有する難しさから、その原因を考えます。
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考察
技術や仕事の変化に対して、何を選び、何を問い直すか。実務と学習から得た考察をまとめています。
目次
AIのうち、市場・キャリア・技術への論考を読む入口です。
DXを学んで、「価値」という言葉が気になるようになった
DXを学ぶ中で出会った「価値」という視点が、AI・RAG・エージェントを見る順序をどう変えたか。技術導入ではなく、誰の仕事や判断をどう変えるかからAIを考える。
IT戦略では「何を作らないか」も設計する
システムを新しく作る前に、保守・変更・移行・廃止までの負担を考えます。既存の仕組みを使う選択も含め、作るものと作らないものを判断します。
レガシーシステムは、変えやすくしながら終わらせる
廃止予定でも変更要求が続く既存システムを、どう保守しながら終わらせるか考えます。依存や変更箇所を減らし、役割を段階的に移す判断を整理します。
AI化する前に、業務そのものを疑う
AIへ任せる前に、その仕事をなくす・まとめる・変える・単純化できないか考えます。業務改善の手順（ECRS）を踏まえ、残る仕事を人間・既存ソフトウェア・AIのどれへ任せるか判断します。
AI生成コンテンツは、なぜ信頼されにくいのか
業務でAI生成文を使う経験から、文章の信頼を生成主体ではなく理解・検証・レビュー・確定の工程で考える。根拠へ戻り、採用可否を判断する人間の役割を整理する。