４月１１日　kintoneとAIの連携もデータ構造を理解してこそ

４月１１日ですね。

kintoneとAIの可能性ですが、皆さんがいろいろな使い道を考えています。

昨日、AIのやり取りの結果をkintoneにレコード追加する機能を使いました。
これを使えば、わざわざkintoneにアクセスする必要もなく、文章のやり取りだけでAIが判断してアプリにレコードが追加されます。
これによって、音声入力で会話するだけで、kintoneへの入力が終わってしまうのです。
AIエージェントの活用の一例です。

他にもAIを使った可能性として主に考えられるのが、インプットとアウトプットの手間を減らす活用です。

インプットとは、キーボードやタッチパネルによる入力の手間をどう減らすかです。

OCRによる紙からの読み取り、音声による入力の手間の軽減、各種のセンサーデータを目で読み取って入力する手間の軽減。他にも自分の行動や動作の自動記録などが考えられます。
一部のセンサーはAPIを用いたデータ連携もできますので、その場合はわざわざAIを使う必要はありません。

アウトプットは、kintoneに溜まったデータから分析する機能、帳票の自動選択、帳票設計の手間軽減、アプリ間連携やデータ加工などが考えられます。
他にも、他のSaaSへの自動連携も考えられます。

今回、インプットの手間軽減がkintoneでできたので、アプリ間連携もうまくいきそうです。

アウトプットとインプットの組み合わせですね。

ただ、これらの機能は、作成するアプリによって千差万別なので、データの作り方によって意図する結果にならないことは確実です。

それもプロンプトの文章に表す側のスキルによって左右されます。

プロンプトにも書き方のコツがありますから、それに沿った形でないと毎回結果も揺れてしまいます。

結局は、我々側にデータの構造を理解する力と、プロンプトを書く言葉の力が求められることに変わりはありません。
AIによって、我々の仕事が駆逐される可能性はもう少し後になりそうです。