SIer_AIの方向性.pdf

Transcript

1. AI時代のSIerが 向かうべき方向性
2. AIについて触れる前に、前置きしたいことがあります。
3. エンジニアで最も所得が高いのは？ A:システムアナリスト、コンサル（経産省調べ） 特に弊社はBIツールを作っている分類に入ると思います。（異論は認めます。） BI（コンサル）エンジニアは トップレベルに、儲かってる と言われてる。
4. なぜコンサルが儲かるのか お客さんの、ビジネスの成功を一番の目標にもってくるから。 ・BIで分析ができるからすごい ・お客さんの売上を高めることができる。 ビジネスの成功ができるから。
5. SIerの立ち位置ってなんだろう ・お客さんに対して、ITを用いた、最適な問題解決を提案する事。 ・業務フローをヒアリングして、分析して、最適な提案を考える。 では、この提案は何につながっていないといけないか。 お客さんのビジネスの成功
6. お客さんにとって最適なソリューションを提案して 解決をするのがSIerの役割で、その目的が、ビジネスの成功なんだとしたら 必要があれば課題解決する手段をシステムに落とし込むし、 つまり、あくまで プロダクト（やプロジェクト）を売りたいわけじゃない。 不要ならシステムは要らないと伝える事も必要。 （この判断が、価値になる） SIerの立ち位置ってなんだろう
7. BIツールを作ったモチベーションについて考 えてみる BIつくりたいってなったときに ・本質見える化した上で ・課題をちゃんとわかった上で BIツールを 「ビジネスとして変換して次の戦略に繋げていくためのツール なんです」っていうのが本質として、作ったんだとしたら ・KPI（企業の目標達成に向けた、中間目標）の達成を見える化した上で
8. BIツールを作ったモチベーションについて考 えてみる BIの費用に対して、どれぐらいの投資対効果があったのか っていうところを、多分訴求しないと入れた意味がない。 ※別に入れなくても、効果出る方法があるんだったら それが最善という提案をするのがSIerの役割。
9. AIがもしBI（分析や見える化）が出来たら もう、AIは分析も出来て、推論も出来るようになってきている。 データの中身を見て、何が必要かも、知識があれば答えられる。 全然これから出てくる、というかRAGやプロンプトなどの周辺技術でも出来るかもしれない。 データをもって業務フローを考えるAI 課題を分析できるAI
10. AIがもしBI（分析や見える化）が出来たら 様々なグラフ表現で持ってるデータが見えやすくなる。 BIツールって、見える化ができる。 事がすごいけど、それだけでしかない。
11. AIがもしBI（分析や見える化）が出来たら ・AIに自分が持ってるデータを渡して、そして何が課題なのか示唆してもらって ・その後どうすべきかとか、業務フローどう変えるかとか 業務の目標とか、効率化とか、AIにきいて出来るなら BIのビジュアル的な部分とかって、無くても良い。 ・必要ならAIにコントロールしてもらって
12. 最も難しいのは収益化 AIは確実性が保証しずらい。 絶対に完ぺきな答え持ってるわけじゃない。 作るにしても、色々と費用がかかって、足が⾧い。 …けれど、このまま、AIを主力にせず、現状維持で行ってみるのか。 これまで通りアプリ開発をしていくと 人数、効率、専門性の高い、その他のSaasの会社とアプ リ開発で戦うには、分が無い。
13. 最も難しいのは収益化 「AIを入れたことによって、コンサルにアドバイスを聞くのと、同等の価値がもっと 安い値段でみいだせるようになった。」 「AIに聴いて、アドバイスをもらいながら事業をするほうが、人に任せるより良い！ 自分でコントロールも出来るし安心して使える！」 SIerとしての希望は。。。？ 事業の成⾧につながることが分かったら 費用対効果が良くて
14. 最も難しいのは収益化 事業の成⾧につながることが分かったら 費用対効果が良くて AIの部分の投資に、何百万、下手したら一千万円かけても良いってなるか も。 利益はこれだけ出ますよね？ っていうことを言えたら、言い値が付けられる。
15. 最も難しいのは収益化 ・こんなアプリで頻繁に更新もしてる。 ・こんな機能で、こんな技術だから っていうことに価値をつけなくてよい（その辺をかんがえなくて良くて） ・これだけの人月がかかっているからとか
16. 最も難しいのは収益化 お客さんがどんな利益が出るかっていう見通しをもらって AIが入って、コンサルしたことで何%の利益が出た 例えば、そこで 10%の利益をくださいって言って頂くのが コンサルっぽい回収の仕方（な気がする）
17. どんなAI機能が必要？ 今、 AIAgentが流行していますね。 ※この章は、僕個人の独断と偏見で断言します。お手やわらかに聞いてください。 AIAgentで頼んだタスクもこなしてくれるって言う方向性は その通りだけどオーケストレーションがキーワードになる！と思ってます。
18. どんなAI機能が必要？ オーケストレーションと呼びましたが、ズバリ AIにした指示を、仲介・取りまとめて回答するAI のことです。（もう世の中にあるかもしれない ） ※Controllerっぽくもあるし、MCPサーバーかもしれないし、CrewAIがそれにあたるのかもしれないし。。。
19. なぜオーケストレーション？ 最近、弊社でNotebookLMやGeminiが使えるようになりましたが、あの機能の旨味って何だ ろうって思うと、GoogleDriveを見れるってところ。 ドキュメントを見て回答が出来るところだと思ってます。 データってどこにあるだろう？ （想像で話しますが）財務的なデータは、たぶんDriveにあるかも。 でも、営業関連のデータは、CRMのSaasシステムに入力してる。 …みたいなことになってませんか？
20. なぜオーケストレーション？ CrewAIは、これと 似た機能かもしれない。 Githubのスター数は27k！
21. なぜオーケストレーション？ 例：①プロのライターの能力を持つAI ②プロの研究者AI ③プロのエンジニアAI おそらく論文を書いたり データをもとに アプリケーションを開発したり できそうだなぁ。
22. なぜオーケストレーション？ 財務的なデータは、たぶんDriveにあるかも。 でも、営業関連のデータは、CRMのSaasシステムに入力してる。 （まつりか）みたいな。 これって、AIを仲介するAIがいたら 一つのAIの質問画面でこんなことができるはずです。 ・財務諸表から、経営状況を分析しつつ（財務AI） ・営業データを見て、営業活動で何をしないといけないかを判断し（マーケティングAI） ・それらの回答をまとめて、アドバイスするAI（コンサルAI） これって、もうBIコンサル（BIエンジニア）ですよね？
23. これからのAIツール・AIAgent開発 話は変わってしまいますが、個人的にSQLAgentを作ってみました。 DBの中身の定義をもとに、テーブルを判断して どんなSQLを組めばいいかAIが考えてくれます。 これは自然言語（話す言葉）を SQLに変換してくれるようなものです。 これで毎月のレポート集計とか自動で 作ってくれたらいいなぁ。
24. これからのAIツール・AIAgent開発 聴き方によっては、意図が伝わらない時もありますね。 ということは、明確なI/Oが定義しずらい。（できない） ※回答の型を定義できる、Structured Outputとかはありますが、ここでは割愛。
25. これからのAIツール・AIAgent開発 ということは、今まで通りの開発のやり方は通用しない。 昨年、プレゼンした内容には、テストコードについてがありました。 近年は仕様書よりも、リーダブルなコードで、理解しやすくしつつ、 ドキュメントは「テストコード+Markdown」で簡素にしていく動き もあったが。。。 AIがコードから、仕様書を発行してくれるように 逆に、読んで開発もできます。 開発はAIで、かなり出来るし、効率化されていってる。
26. これからのAIツール・AIAgent開発 AgentForce ・ファインチューニングはいらない。 （いや完全に要らないって言ってるわけではないよ。 脚が⾧いからです！） ※引用：SalesforceのAgentforceとは？ https://note.com/agent_charlie007/n/nff3858f55b5a ・使えば使うほど賢くなっていくエージェント。 （※Traceのような技術が使われているのかな？） ・Salesforce上に入力された 商談・活動・行動・リード…それらの情報にアクセスして AIがアドバイスもしたり、お客さんへの返答もしてくれる。 ・世界初！エージェントエコシステム ※エージェントエコシステム 例えば、スケジュール管理、メール対応、データ分析など、そ れぞれ得意な仕事を持つAIたちが、まるで会社の部署のように 連携して、人々の仕事を手伝ってくれる仕組みのことです。 ちなみに、僕はもともと Salesforce開発に従事してま した。 （Salesforce管理者としての基本 的な部分は押さえてるつもりで す）
27. これからのAIツール・AIAgent開発 これからの時代は 既存のやり方にとらわれず 出来るだけシンプルに、楽に、簡単に。（誤解しないでね。） AIを使って、素早く0→1開発を行う。 ソフトウェアは物理的な場所の制限が無いから 大きく作りすぎてしまう。 複雑な要件のお客さんに、依存し過ぎるのもダメです。 ダメなら切って、システムに合わせてくれるお客さんなら、AIAgentに適応していってくれるはず。 ※この辺の教育の話は機会があればしたい。