今、生成AIを活用するケースが増えていますが、すべての業務を生成AIに任せようとすると、思わぬミスや非効率につながる危険があることをこの記事で解説させていただきたいと思います。
この記事で定義するシステムとはRPA・Excel VBA・SaaS・自社システムなどが該当します。
生成AIとシステムの「役割の違い」とは？
基本的に「正解が1つに決まっている作業」と「思考や柔軟性が必要な作業」で使い分けるのが理想であると考えます。
従来のシステムには「0か1か」が決まっている作業を
計算処理、指定フォーマットへのデータ入力など、「ルール通りに動くこと」や「100%の正確性」が求められる業務は、生成AIよりも既存のシステムやツールの方が得意です。
こうした「0か1か」で判断できるルーティン業務に生成AIを使うと、AI特有の「ハルシネーション（嘘や誤り）」や計算のブレが発生し、かえってミスが増えてしまいます。定型作業は、指示通り確実に動作する「システム」に任せるのが安心です。
※「0か1か」が決まっている作業への生成AIの活用法
正解が決まっている作業での生成AIの活用法ですが、RPAやVBAなどのシナリオ構築する際に、要件定義の補助に使ったり、正解が決まっている作業のダブルチェックとして、一度生成AIに確認をしてもらうなどの活用が可能です。
生成AIには「正解が1つではない」作業や、突発的な作業対応を
一方で生成AIが得意なことは、「正解が１つではない」作業や「突発的な事態への対応」です。
例えば、アイデア出しや企画の壁打ち、曖昧な質問に対する思考的な推論・アドバイスなど生成AIが得意とする領域です。
また、日常的には発生しない突発的な仕事についても、毎回専用のシステムを作ることは現実的ではありません。
→単純な作業であっても、そのためにシステム構築や、人間が作業を行うのではななく、AIエージェントに任せて作業を行い、最後に人がチェックするというやり方も有効です。
システム自作の課題（注意点）
「0か1か」が決まっている作業については、システムを使った方がいいと、先ほど解説しましたが、実務上、2つの課題（注意点）が存在します。
課題1：費用対効果（保守・メンテナンス費用も）
生成AIを使うことで、いろいろと便利に作れてしまうのですが、費用対効果を常に考える必要があります。
例えば、月に１回しか行わない作業に関して、初期構築に時間をかけてしまい、逆に費用対効果が悪くなることや
業者への保守費用、生成AIの使用料金など、想定しているよりも大きな負担となってしまう場合がありますので、注意が必要です。
課題2：最新の法律の変化に追いつけない
会計、人事労務、法務などの一定の分野では、法改正（インボイス制度や電子帳簿保存法など）が頻繁に行われる際に、システムを法律対応できるように改修する必要があります。システムのフローを自作している場合、法律が変わるたびに自力でシステムの見直しを行わなければなりません。
サブスク型で常に法律対応してくれるソフトなどもありますので、そういったソフトを利用した方が、自社でシステムフローを自作して使うよりも、コストが下がることも多いのではないかと考えています。
おわりに
生成AI、RPA、Excel、業務システム、クラウドサービスなどは、競い合うものではなく、それぞれの得意な領域を組み合わせることで、大きな業務改善につながるのではないかと思っています。
生成AIとシステムの役割を明確に分け、空いた資源を差別化につながる部分に集中させることが、持続的な競争力につながると考えています。