生成AIの何を使うかは本当にケースバイケース。低コストでそこそこ良い自然言語抽出はこれとか、画像内の手書き日本語テキストのデータ化はこれ、とか。
なんならモデルをパイプラインで構成し、とあるモデルのアウトプットを次のモデルのインプットにするといったことで、やりたいことを達するというやりかたもあるかもしれない。
生成AIの進化によって、これまでSaaSを導入するために、システムを覚え、業務を無理矢理合わせて来た人達からすると、朗報かもしれない。業務を変えずに自社システムを低コストで得られるかもしれないからだ。今まで紙で運用してきたのに急にスマホでデータ入力、と言われてもすんなり移行は出来ない事情があっただろう。システムの使い勝手というより、人間の感情から来る理由で。
では次の一手としてどうするか。各社業務にフィットしたシステムをどうメンテしていくか。システム会社がこれまで大量のフラグで機能のカスタムを割けてきたが、各社フィットさせるにはその分だけシステムが作られることになる。シンプルに考えると、DBが業務のコアで、UIは単にそれを表現しているに過ぎないと考えると、生成AI時代のUI/UXをどう捉えるかに今 心血注ぎ考えてみる頃合いでしょう。
紙の運用が暫く辞められないなら紙でも良いでしょう。システムではデータ手入力と紙のスキャン＆データ化、両方あればいいじゃないか。これまでは正確なデータ化を行うには高いコストを払う必要があった。今はAIに画像を投げ込んでみると手書きでもそれなりに正確に返る。選択肢としてそのそれなりを達成するにも、システム会社の試行錯誤や必要なツール選定で、そんな贅沢はできなかったのが従来であるはず。そう考えると、正確な情報でなかった場合の運用フローやUI/UXをどうするかを考える方が得策な時代に差し掛かっていると思う。（ちょっとは業務も変わっちゃうのかな）
システム開発屋のマインドも変わらないければならない。色々あってシステム化できなかった事業者、最近PCを会社で導入しましたという事業者、これらが取りこぼされず、自社にあったシステムが出来る未来があるかもしれない。Too Muchなシステムより最低限なフィットしたシステム。普段我々が委託する税理士さんと同じように、システムが絡む周辺業務を担うBPaaSとしてどう動くかのマインドをセットした方が楽しいかもしれない。