AIと協働する時代の新たな役割と方向性

いやーChatGPTすごいですね。
どんどんと具体的なアイデアやこれしたい、あれしたいが出てきます。

どういうポイントで事業及び企業の技術戦略にAIを本格的に活用していくかを簡単にまとめていきたいと思います。

まずは、わかりやすいGPT4を中心としたインパクトをまとめます。

GPT-4によるインパクト

GPT-4を活用したインパクトとしては、以下がわかりやすい例かと思います。

文書作成・編集

GPT-4は、技術文書やリリースノートなどの文書作成・編集を効率化します。これにより、CTOは戦略立案や新技術の研究に時間を割くことができます。具体例として、GPT-4を使って自動生成されたリリースノートは、品質管理チームが手作業で行っていた作業を大幅に削減し、より多くの時間を品質向上や顧客対応に充てられるようになります。

コード最適化

GPT-4は、コードの解析や最適化を行い、効率や品質を向上させます。また、コメントの自動生成により、コードの可読性が向上します。具体例として、開発チームは、GPT-4を利用して、コード内の冗長な部分を自動的に特定し、最適化することができます。これにより、開発チームは新機能の開発やバグ修正により集中することができます。

この辺は使い始めて即座に思いつくのではないでしょうか？
僕の感想としては直感的にあーめんどくさ、、と思っていた業務はほぼほぼAIが代替えとまでは行かずとも素案作成やフィードバックにより業務の3割から5割は完了してくれるイメージが持てます。

さて、ここからですが上記に挙げたような内容をAIが肩代わりしてくれるようになってくると何が重要になってくるのかを考えてみたいと思います。

ソフトウェアに関わる人が担うべき新たな役割

AI技術の進化により、ソフトウェア企業の中でソフトウェアプロダクトに関わる人は以下のような役割を担う必要が出てきます。

戦略的思考と意思決定

これは当たり前ですし、これまで変わらないですが特に大事なポイントは、AI技術の適用範囲や限界を把握し、戦略的思考や意思決定を行うこと。
AI技術を活用した新たなビジネスモデルやイノベーションの創出に取り組むことで、企業の競争力を向上させることができます。
具体例として、AI技術を使って顧客データを解析し、新たな市場ニーズやトレンドを見つけ、新しい製品やサービスの開発をリードすることができます。

柔軟なコミュニケーション

AI技術の導入に関連する組織内外のステークホルダーとのコミュニケーションを円滑に行うことが重要になります。
具体例として、GPT-4を活用したチャットボットにより、顧客対応や社内コミュニケーションが効率化されることで、CTOは組織のリーダーシップを発揮し、人間とAIの協働を促す役割を担います。

クオリティ水準の明確化

これ超重要ですね。
プロジェクトや製品の品質基準を設定し、AIの成果物が適切な品質を満たしているか評価する能力が求められます。品質基準を明確にすることで、AIモデルが適切な成果物を生成し、効果的な業務自動化が実現されます。

つまり脱属人化しようよって話なのですが、より具体的なクオリティに関する構造の整理と定義が必要になってくると思います。

適切なプロセスコントロール

AIを活用した開発や運用プロセスを管理し、効率的でスムーズな進行を実現するための能力が重要です。プロジェクトマネジメントやチームコミュニケーションのスキルを磨くことで、AIと人間が共同して最高の成果を出すことができます。

倫理と責任

AI技術の活用に伴い、倫理や責任の問題が増えていくでしょう。人間は、AIの適切な使用方法や適用範囲を判断し、倫理的な観点からの検証や評価を行う役割を担うべきです。

これはプライマリーな要素だと思います。
顧客データの利活用や社内機密情報などもAIにかけてしまうとどういった影響が出るのか？また権利関係上の問題や紛争時における責任などまだまだAIの活用に対してのガバナンスの整理と強化は必要になります。

追い風となる技術トレンド

AI技術を効果的に活用するためには、最新の技術トレンドにも注意を払うことが重要です。以下は、AI活用にとって追い風となる技術トレンドの例です。

フェデレーテッドラーニング

フェデレーテッドラーニングは、複数のデバイスや組織でデータを共有せずに、機械学習モデルを学習させる技術です。これにより、プライバシー保護やデータセキュリティが確保されつつ、AIモデルの学習が可能になります。CTOは、フェデレーテッドラーニングを活用して、業務効率化と同時にデータのセキュリティを向上させることができます。

低コード/ノーコードプラットフォーム

低コード/ノーコードプラットフォームは、開発者が少ないコードでアプリケーションを構築できる環境を提供します。CTOは、これらのプラットフォームを活用して、開発サイクルを短縮し、より迅速に市場に製品を投入することができます。

具体的な施策として、開発チームに低コード/ノーコードプラットフォームを導入し、プロトタイプや小規模なアプリケーション開発を行うことができます。これにより、開発チームは新たな技術や市場ニーズに素早く対応することができます。

MLOps

MLOpsは、機械学習モデルの開発と運用を効率化する手法です。CTOは、MLOpsを導入することで、機械学習モデルの品質向上や迅速なデプロイメントを実現できます。

具体的な施策として、開発チームとデータサイエンスチームが連携し、モデルの開発からデプロイメントまでのプロセスを統一化することができます。これにより、モデルの改善やアップデートが容易になり、効果的な運用が可能になります。

まとめ

これからの時代はGPT-4などの高性能AIモデルを活用し、業務効率化を図ることが求められますが、同時に戦略的思考や意思決定、柔軟なコミュニケーション、エシカルなAI利用が重要となります。また、最新の技術トレンドに注意を払い、フェデレーテッドラーニングやMLOpsなどの技術を活用し、具体的な施策を実行することで、AIと人間が互いの長所を活かし合い、より良い働き方や成果を生み出すことが期待されます。CTOは、最適なバランスを見つけながら、AIと共に業務効率化やイノベーションを推進していくことが重要です。

AIを活用し、どんでもない効率と速度でサービスが磨かれていく世界がもう黙然となっています。
企業競争や新たな市場開拓もなされいよいよ持ってして全ての優位性がリセットされてきたんじゃないかとも思いますが、特に企業のAI活用は今後１００％重要になってきますので是非情報交換してください。

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