2020年6月13日

APIベースでコントロール

投稿者: admin

IT企業の仕事の進め方というのは、API(Application Programming Interface)ベースでコントロールできるようにしている場合が多いです。なぜなら、そうしておかないと、異なるシステム間でのデータ連係(たとえばPOSデータとの連係)がスムーズに運ばないからです。運用が自動化されないと、結局、そこに人手が介在し、自動化を阻害する要因となります。AIで業務を効率化する場合のキーワードの一つは、この「自動化」にあります。自動化できるか、できないか。データの送受信に限らず、業務改善は常にそこを考えていくと、AI導入もうまくいくと考えています。「Excelの表を写真で撮って送ってくる」という事例もあります。AI企業としては、Excelでつくった表があるなら、Excelのファイルとしてそのまま送ってもらえば使えますが、わざわざExcelの表を写真に撮り、その画像ファイル(jpeg) を送ってこられても困惑するばかりです。このような事例を出すのは、単に「データの取り出しに困る」というだけでなく、実はここには「永遠に解消されない課題」が隠されているからです。このような方法を取っている限り、AIを社内に導入できても、その企業は永速に自動化できない、生産性が上がらない部分を温存することになるからです。IoTの例で説明すると、センサーで最初にデータを取る部分、たとえば農場に置かれた温度センサーで自動的に関連機器にデータをアップすればいいのですが、農場で人が温度計を見てそのデータを打ち込み、関連機器にアップするとしたらどうでしょう。後工程をいくら高速化・自動化されても、人間が介在する部分(温度データを手打ち入力する)が残れば、必ずそこが業務プロセスの“ボトルネック”になってしまいます。「Excelの画面を写真に撮る」というのも同じです。問題なのは、それを撮るのが人間である、という点にあります。他の工程をどんなにAIで自動化しても、そこに「人間が写真を撮る」という行為が介在している以上、それがそのままボトルネックとなり、本質的な問題解決にはならず、“もったいない”ということになります。自分たちの会社にAIを導入する以上、やはりきちんとデータフォーマットから勉強していくことがその会社の先々を考えると重要なことではないでしょうか。