FDEが担当するのは、既存のAIサービスを導入するだけでは解決しにくい課題です。専門性の高い業務や、古い基幹システムの改修など、まだ標準的な解決方法が確立していない分野で、AIを実際に使える仕組みにする役割を担います。

記事では、20～30年前に作られたシステムを新しくする「モダナイゼーション※1」も例として紹介されています。古いシステムでは仕様書が残っていない場合もあり、単純にAIで新しいコードを生成するだけでは十分ではありません。既存の動きを確認し、生成したコードが正しく動くかを検証し、脆弱性※2がないかも確認して、ようやく業務で利用できます。

また、FDEが顧客向けに作った仕組みが、後から一般向けの製品へ発展することもあります。AI技術は進化が速いため、半年かけて作った仕組みが、より高性能な標準サービスに置き換わる可能性もあります。しかし、それまでに整理した業務知識や運用方法まで無駄になるとは限りません。新しい技術に置き換えやすい設計を意識することも重要です。

例えば、社内で古い業務システムを更新する場合、AIにプログラムを書かせるだけでなく、現在の処理内容を整理し、テスト※3を行い、問題がないことを確認して段階的に切り替える必要があります。AIは開発を速める道具になりますが、品質確認まで自動的に不要になるわけではありません。

記事では、FDEを新しい仕組みを作る「0→1」、その成果を多くの企業や部門へ広げる活動を「1→10」と表現しています。

IT従事者である我々は、AIの性能向上を前提に、特定の技術に固定するのではなく、業務の知識や検証方法を組織に残すことが大切です。

※1 モダナイゼーション：古いシステムを現在の技術や環境に合わせて更新すること。
※2 脆弱性：システムの安全性に関わる弱点。
※3 テスト：システムが想定通りに動くかを確認する作業。