人工知能らしいシステム制作のお話が増えてきて、どういう形で実現させていくのか、
何を人工知能に判断させるかということを考える時間が増えてきました。
その中で、気づいたこと。
受託での開発をしていくわけですが、業界特有の流れやノウハウ、データやクライアントの会社のことが全然わからない中からヒアリングが始まります。
ヒアリングだけでも、３フェーズくらい必要なのでは無いかなと思います。
現在の業務フローと解決したい課題のヒアリング
この間、その辺はこっちでやるから的な話で中々ヒアリングできなかったことがあり、困りました。
基本的に、業務改善とかだと、仕事の流れの中で、人間が判断や分類するには手間がかかることを
人工知能に判断させようとしているわけで、その流れと何で困っているのかが明確にわからないと
次のヒアリングに進めない。
例えば、
なぜ社員（人間）だとそれを調べるのに3時間もかかるのか。
なぜ顧客からくる依頼を社員だと返信するのに時間がかかるのか。
など、フローから人工知能に判断させるために必要な情報が見えてきます。
実際の現場の人へのヒアリング
会議室で聞いたことと現場での内容は違うことも多く、
できる限り、現場の声をヒアリングさせていただいています。
もしくは、システムを触ってみて、実際のところを見つけていきます。
結構、違うこともあります。
情報の蓄積とシステム内部のヒアリング
必要とされるであろう情報は蓄積されているのか、特徴としてわかりやすいものなのかをヒアリングしていきます。一からシステム構築をするなら比較的良いのですが
今までの基幹システムと連携。みたいなことになると結構大変。データの受け渡しの話。
部署を渡って、ヒアリングをしないと全体像がわかってこないことがわかりました。
そうですよね、所属している組織でも課題の抽出と、改善ポイントを出すのは難しい。
システム入れると仕事が増えたなんて現象が多々起こりますが、
外の目で俯瞰で見ることと、人工知能のソリューションで、本当に役に立つシステムを作れたらと思います。
そのために、深く会社を知らないと。と。
Kago
