試作のつもりがいつの間にか日常業務に定着する
社員がAIでつくった小さなアプリがいつの間にか部署の毎日の仕事に組み込まれている。便利なので止める理由はありません。それでも誰が直すのか、動かなくなったらどうするのかと聞かれると答えに詰まる。そんな状態に心当たりはないでしょうか。
たとえばプログラミングの専門知識を持たない窓口の担当者がAIに指示を出しながら受付の業務を支える仕組みをつくる場面です。最初は捨てる前提の勉強用の試作だったものが窓口で実際に使えるようになり、そのまま本番で動き始めます。
速くできた試作は検証済みに見える
AIでつくった試作は早い段階から画面も言葉も整っています。そのためまだ確かめていないことまで確かめ終えたように見えます。最初に動いた形が基準になると、関係者の話し合いは「本来どうあるべきか」から「この形をどう直すか」へ移りがちです。関係者が「イメージはわかった」と感じた時点で合意したつもりになることもあります。
AIの出力を吟味せずに受け入れてしまう状態は「認知の降伏」とも呼ばれます。表面は整って見えても内部は脆いものです。
NSYでは本番で使い始める前に何を確かめた試作で何がまだなのかを書き出すことをおすすめしています。画面の使いやすさは確かめたのか、エラーが起きたときや権限の扱いまで見たのかを分けて書くだけでも試作の状態を判断しやすくなります。
動いていることと中身を理解していることは別
本番で動き始めたあとにも課題は残ります。つくった本人もAIが書いたコードの隅々までは理解していないことが多いからです。残る課題は主に次の3つです。
- コードの中身の正しさを点検できる人が社内にいない
- 最短で積み上げた設計がこの先どこまで耐えるかわからない
- 保守を続ける人とお金がまだ決まっていない
3つの課題をたどるとどれも「つくった社員が異動したらどうなるのか」という問いに行き着きます。属人化を減らすためにつくった仕組みなのに今度はつくった社員に頼りきる状態になってしまいます。
誰が面倒を見てどこまで社内で受け持つか
内製を続けるならアプリごとに次のことを決めておきます。
- 面倒を見る人とその人が抜けたときに引き継ぐ人
- 社内で直す範囲と外の手を借りる範囲
- 保守にかける時間とお金をどこから出すか
全部を社内で抱える必要はありません。仕組みを自分たちだけで抱え込まず外の手を借りる選び方もあります。御社でも外に任せる部分を先に決めておけばアプリをつくった社員が異動しても使い続けられる形に近づきます。
内製の続け方を一緒に決める
NSYにご相談いただく場合も今動いているアプリが何を確かめた試作なのかを整理するところから始めます。そのうえでコードの点検・設計の見直し・保守の分担を御社と一緒に決め、社員がつくったアプリを本番で使い続けられる形に整えます。
