便利なはずのノーコードツールが“負債”に？AI時代のDX、勝敗を分ける「次の一手」
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DX推進の掛け声のもと、多くの企業でノーコードツールの導入が進んでいる。しかし、その活用実態は、部署ごとに異なるツールが乱立したり、場当たり的な導入にとどまったりするケースが少なくない。こうした状況は、全社的なデータ活用を阻害し、本格的なAI活用時代を迎えるにあたって企業の競争力をそぐ“負債”になりかねない。では、企業はこれからのツール活用をどのように再設計していくべきだろうか。
（画像：ChatGPT）
「とりあえず導入」が招いた、DXの新たな“問題点”
DX推進の第1波では、現場の業務効率化や省力化が主な目的とされ、「早く作ること」に価値が置かれてきた。その結果、プログラミング知識がなくてもアプリケーションを開発できるノーコード・ローコードツールが多くの企業で導入され、現場主導の改善活動、いわゆる“市民開発”が広がったことは大きな前進である。
一方で、ツールごとにデータが分散し、全社的な状況を把握することが困難になるという“新たな問題”が発生した。この問題の根底には、ツール導入そのものが目的化し、「使い分けの判断軸」や「全社的なデータ活用」という視点が欠如していたことがある。IT部門が基盤を支え、業務部門が現場の改善をスピーディーに進めるという役割分担は理想的だが、ガバナンスが追いつかなければ、かえって非効率を招く。
AI活用が本格化し、人手不足が深刻化する「DX第2波」において、個別最適の積み重ねは限界を迎えている。データが分断されたままでは、AIに学習させる質の高いデータセットを用意できず、次なる一手も打てない。では、自社にとって最適なツール戦略をどう描けば良いのだろうか。
一方で、ツールごとにデータが分散し、全社的な状況を把握することが困難になるという“新たな問題”が発生した。この問題の根底には、ツール導入そのものが目的化し、「使い分けの判断軸」や「全社的なデータ活用」という視点が欠如していたことがある。IT部門が基盤を支え、業務部門が現場の改善をスピーディーに進めるという役割分担は理想的だが、ガバナンスが追いつかなければ、かえって非効率を招く。
AI活用が本格化し、人手不足が深刻化する「DX第2波」において、個別最適の積み重ねは限界を迎えている。データが分断されたままでは、AIに学習させる質の高いデータセットを用意できず、次なる一手も打てない。では、自社にとって最適なツール戦略をどう描けば良いのだろうか。
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・DX・AIツール多すぎ問題、どう使い分ける？
・知らなきゃヤバい…ツール選定で重要な3つの“判断軸”
・AI時代に本当に価値を生む「データ基盤」とは
・経費精算も激変…「マルチエージェント」をシンプルに構築する方法
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