現場業務を理解し、何を仕組みに任せ、何を人に残すかを判断できる人材になりたい
エアコン設置・修理事業を運営しながら、生成AIによるコーディング支援を活用して、案件受付、見積もり、協力会社への発注、手数料・紹介料の精算などを管理する業務システムを構築・運用しています。 この経験から、機能を追加することよりも、何を自動化しないかを判断することの方が難しいと感じています。 特殊な条件を含む案件を自動計算へ組み込んだ際、計算結果は合っていても、金額の根拠を協力会社へ分かりやすく説明できない問題が発生しました。そのため、その部分は無理に自動化せず、担当者が内容を確認して入力する運用へ戻しました。 この経験を通じて、すべてを自動化することよりも、利用する人が判断根拠を理解し、納得して使い続けられる仕組みを作ることが重要だと考えるようになりました。 現場の作業と、それを支えるシステムの両方を理解していることが自分の強みです。技術的には正しくても、現場の手順や判断方法に合わず、実際には使われない仕組みを避けることができます。 現在は、現地調査にかかる時間と移動コストの削減を目的として、写真と入力情報からエアコン工事の条件を整理し、概算見積もりを支援する仕組みを開発しています。 LLMには写真から工事条件を整理する役割を持たせ、金額計算は管理された料金表と計算ルールを使って行います。また、判断が難しい案件は自動確定せず、追加情報の確認や担当者による判断へ戻す設計にしています。 今後は、自社事業で構築した仕組みを、料金体系や業務ルールが異なる小規模事業者にも導入し、どこまで共通化できるかを検証したいと考えています。 将来的には、業界を問わず顧客の現場へ入り、業務課題の整理、導入する仕組みの選定、要件定義、生成AIを活用した試作、運用設計、導入後の改善までを支援する仕事に取り組みたいです。
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