日本のモノづくり産業は産業革命以降の自動化によりブルーカラー生産性が上がりました。ではホワイトカラーと呼ばれる分野はどうでしょうか？デジタル系エンジニアが不足している分野ではどうでしょうか？

過去の思い込みとしてはホワイトカラー系業務は判断軸が多いのでロボットや自動化には向かないと言うのが大方の意見でしたが、イヤイヤ、急加速度的にむしろブルーカラー系の改革スピードよりもより早く、ホワイトカラー系業務の変革が始まりつつあります。

画像AIに始まり対話型AI、デザインAIなど既に想像を超えて来ています。少し未来のお話として「AIで無くなる仕事」などの特集記事などもあり半信半疑では見ていましたが、実現の分野に突入しています。

そんな具体的実例を

システム開発の現場でのAI活用事例
システム設計のフロー手順などは、AIに任せましょう

現在、ニーズの高い案件でkintoneのシステム開発研修を行なっております。ISO取得の製造業の方ならご理解も早いかと思いますが。

「クレーム処理管理」について、既存Excel台帳からkintone化を進めて行くに当たりシステム設計にあたりクレーム管理の処理フローを明確にする必要がありその部分を対話型AI（Chat GPT）に委ねて見ました。

【質問】
顧客クレーム処理の一般的なフローについて教えて下さい。
【ChatGPTの回答】
ChatGPT（対話型AI）が導き出した顧客クレーム処理のフロー、顧客クレーム処理においては、以下のような社内の動きがあると考えられます。

①受付と記録
顧客からのクレームが社内に寄せられると、まずはそのクレームを受け付け、適切な部署に回覧する必要があります。その際には、クレームの内容を正確に把握し、適切な記録を残すことが重要です。クレームの受付や記録は、カスタマーサポート部門やクレーム処理担当者などが担当します。

②調査と対応策の検討
クレームが社内に回覧されると、担当者がクレームの内容を詳しく調査し、原因や背景などを把握する必要があります。その上で、クレームに対する適切な対応策を検討し、クレーム処理に必要な情報や資料を収集することが必要です。

③対応策の実行
クレーム処理に必要な情報や資料が集まったら、担当者は適切な対応策を実行します。その際には、クレームの内容や顧客の要望に応じた適切な処理を行い、顧客に対して誠意を持って接し、信頼を築くことが重要です。

④検証と改善
クレーム処理が終了した後には、対応した担当者や関係部署が、クレームの原因を分析し、今後の改善策を検討する必要があります。その際には、同様のクレームが再発しないように、社内のシステムやプロセスを見直し、必要な改善を実施することが求められます。

以上のように、顧客クレーム処理には、受付と記録、調査と対応策の検討、対応策の実行、検証と改善という、社内の様々な動きが必要とされます。

ーーーー回答終わりーーーー

こんな感じです。
4つのステップに分けて丁寧に解説しています。その間、ものの数秒です。これで既に機能定義の完成です、いわゆる機能図です。

今回はテーブル構成（データ構造）までは問いかけませんでしたが汎用的なデータ構造も示してくれると思います。

ここまで来れば後は画面設計（Input画面やOutput画面）です。これもデータ構造が決まれば簡単です。
この辺は「ノーコードツールのお得意分野」です。

今回は基本設計部分をAIでの作成でしたが基本設計が出来れば後は法則に従い淡々と作り込むだけなのでもうAI側の独壇場です。大掛かりなシステムも結局は単体の仕組みの集合体だけでしかありません。もう可能性しか感じません。

実はAIの進化はこれが目的ではありません。

今回はシステム開発自体をAIに委ねましたが、そこは本質では無くこの部分はAI処理の中で完結して行ける内容です。なので、人はクレーム処理を行うのでは無く、クレームが発生した場合にAIが回答をくれたり、解決策を提示してクレーム自体を発生させない事がAIに求められる価値になります。

そうして初めてAIに仕事を任せたになります。その日も近い事を予想させました。

【参考】本ブログをChatGPTに要約した内容が以下です。

AIがシステム屋の仕事を置換しているということで、それによって何が変わるのでしょうか？まず、AIによって自動化される業務が増えることで、人の手で行う作業が減りその結果、人的ミスのリスクが低下し、作業効率が向上することが期待されます。また、AIが自動化できる作業を行うことで、エンジニアや開発者が本来の専門性を発揮できるようになるという効果もあります。

しかしながら、AIによる自動化が進展することで、それによって失業者が増えたりAIが対応できない業務に対する人材の需要が増加するといった課題も生じることが予想されます。そのため、AIの導入には、これらの問題についても考慮し、適切な対策が必要となります。

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