「英語は新しいプログラミング言語である」という格言は、企業向けソフトウェアの世界で現実のものとなっています。自然言語処理やAIコパイロットの台頭により、これまで業界で「コーディング」と呼ばれてきた作業は過去のものとなりつつあり、現在ではアイデアや意図が開発を動かす原動力となっています。
しかし、この新たなパラダイムへと移行する中で、ひとつ重要な要素が見落とされつつあります──それが「統合」です。これまで企業は、全社的にソフトウェアプラットフォームを導入・運用し、必要に応じて部分的なアップデートや新しいモジュール、補完的なツールを追加することで、プラットフォームの進化と業務の最適化を図ってきました。
ただし、コパイロットやローコードツール、特定領域向けのAIツールなど、AIを活用したツールを導入する際には、必ずしも同じようにうまくいくとは限りません。実際のところ、AIツールが期待された投資対効果を生み出せないケースが少なくありません。多くの企業では、プロセスの再設計や課題の解消、人材のスキルアップ、効果測定に必要なデータの取得などを十分に行わないまま、スピードだけを追求してしまい、その結果、ツールがもたらすはずだった成果が実現されず、投資対効果も不透明なままとなってしまうのです。
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