生成AIとのひつまぶし(32)EUC機能の利用方法
生成AIとの暇つぶし（雑談）です。
技術職でない一般職員のEUC機能の利用方法について、生成AIに訊いてみました。
私＞専門知識のないエンドユーザが、EUC機能を利用して得られた結果が正しいか、どのように検証を行うことができますか？
ChatGPT＞EUC（End User Computing）機能を利用して専門知識のないエンドユーザが、得られた結果が正しいかどうかを検証するためには、以下の手順やアプローチが役立ちます。
1. 元データの確認
EUCツールが使用している元データが信頼できるものであり、最新の情報であることを確認します。データの出所や更新頻度を明確にすることで、計算結果の正確性が担保されます。
2. 手動計算による検証
簡単なサンプルデータを用いて、手動で同じ計算を行い、EUCツールで得られた結果と比較します。特にエンドユーザに理解しやすい計算や操作であれば、結果を目視で確認できるでしょう。
3. 定義や計算式の確認
EUCツールで利用している計算式や条件が正確で、目的に合ったものか確認します。特に複雑な関数や条件が含まれる場合、設定ミスがないかチェックが重要です。
4. 専門家やサポート担当者に確認
必要に応じて、システムやデータに精通している専門家やITサポート担当者に相談し、結果の妥当性を確認してもらいます。専門知識がなくても、問題点がないか第三者のチェックを受けることは有効です。
5. 既存の基準や過去のデータとの比較
EUCツールによって得られた結果を、過去の実績や既存の標準的なデータと比較します。異常な差異がないかを確認し、整合性があるか検討します。
6. 他のツールや手法によるクロスチェック
EUCツールの結果を、他のツールや手法を用いて再計算し、結果の一致を確認します。たとえば、Excel以外のソフトウェアやシステムでも同じ計算を行い、結果が一致するか比較します。
7. ユーザレビューやテストデータの使用
特定のテストデータやシミュレーションデータを使用して、結果が予測通りかどうかを確認します。ユーザーレビューを行い、使用している他のエンドユーザからのフィードバックを収集するのも有効です。
これらの手順を通じて、エンドユーザでもEUＣツールの結果の正確性を十分に確認することが可能になります。特に、元データや設定の確認、他の手段でのクロスチェックが重要なポイントです。
私＞検証精度がユーザに依存する利用方法で、公的な統計資料を、利用者を越えて継続的に作成し続けることは困難です。対策案がありますか？
ChatGPT＞検証精度がユーザに依存する利用方法で、公的な統計資料を利用者を越えて継続的に作成し続けることが困難な場合、いくつかの対策を講じることでその課題を克服することができます。以下の対策案を検討してみてください。
1. 標準化されたワークフローの構築
統計資料の作成において、誰でも一貫して同じプロセスを踏めるよう、明確な手順書やガイドラインを作成します。データ収集、処理、検証の各ステップを定義し、利用者のスキルに依存しない標準的な方法を確立することで、検証精度のばらつきを減らすことができます。
2. EUCの自動化と検証機能の強化
EUCツールに自動化機能を追加し、データ入力や計算のプロセスで自動検証を行う仕組みを導入します。例えば、異常値の自動検出や、設定ミスがあった場合のアラート機能を導入することで、ユーザに依存する部分を減らし、精度を保つことができます。
3. 定期的な第三者レビューの実施
公的な統計資料の作成プロセスに、第三者のレビューや監査を定期的に組み込みます。統計の正確性と信頼性を確保するために、外部の専門家や監査機関がデータ処理や結果を検証し、問題があればフィードバックを提供する体制を整えます。
4. システムの一元化と中央集権化
統計資料の作成プロセスを分散型ではなく、中央集権化することで、検証精度を統一的に管理します。特定の専門チームや部門に統計作成の責任を集中させることで、スキルや知識のばらつきによるミスを減らし、継続的に高い精度の資料を作成することができます。
5. データの品質管理プロセスの導入
データ入力や計算処理の前に、データの品質を確保するプロセスを導入します。例えば、データのクリーニングや正規化、データベースの標準化などを行い、使用するデータが適切であることを確認することで、統計資料の精度を向上させます。
6. EUCユーザの教育とトレーニング
EUCユーザに対する定期的な教育やトレーニングを実施し、検証方法や統計処理の基本を習得させます。専門知識を深めることで、ユーザが自分でデータの正確性を高めることができ、作成する統計資料の信頼性も向上します。
7. クラウドベースの統計ツールの活用
クラウド上で統計資料を作成できる専用ツールを導入し、計算処理やデータ検証を一元化することを検討します。クラウドベースのシステムでは、最新のアルゴリズムや検証ツールを常に利用できるため、個別のユーザ依存のリスクが軽減されます。
8. ガバナンスと監視体制の強化
データ処理や統計資料の作成プロセスにおいて、しっかりとしたガバナンスと監視体制を整えます。例えば、統計資料が公開される前に内部監査を行い、規定の手順や品質基準に従っているかどうかをチェックすることで、信頼性を維持することが可能です。
これらの対策を組み合わせることで、ユーザ依存型のプロセスに伴う問題を軽減し、継続的に高精度な公的統計資料を作成し続けることができるでしょう。特に、標準化されたプロセスと第三者のチェックが重要な役割を果たします。
私＞プロトタイピングとしてのEUC機能の利用には意義があると考えられますが、確定した利用方法なら、同じ処理仕様を専門家にプログラムとして構築してもらうべきでしようか？
ChatGPT＞はい、プロトタイピングとしてのEUC（End User Computing）機能の利用には大きな意義がありますが、確定した利用方法で同じ処理仕様が安定して必要になる場合は、専門家にプログラムとして構築してもらうことが望ましいです。理由を以下にまとめます。
1. 信頼性の向上
EUCは、迅速なプロトタイプ作成やユーザーが直接関与する場合に有効ですが、長期的に使用するにはデータ処理や計算の信頼性に限界があります。専門家によるプログラム構築は、バグやエラーのリスクを最小限に抑え、安定的な動作を保証することが可能です。
2. 保守性と継続性の確保
EUCツールで作成されたものは、通常ユーザーに依存する部分が大きく、長期的なメンテナンスや更新が難しくなることがあります。一方で、専門家によるプログラム構築では、コードのバージョン管理やメンテナンスがしやすくなり、将来的な変更や修正に対応しやすくなります。
3. パフォーマンスの最適化
EUCは、あくまで簡易的な処理に適しているため、データ量が増加したり複雑な処理が求められるとパフォーマンスが低下する可能性があります。専門家によるプログラムでは、効率的なアルゴリズムやデータ構造を使って最適化できるため、大規模な処理や高負荷な運用にも対応可能です。
4. セキュリティとコンプライアンスの強化
EUCツールは、セキュリティやデータ保護の観点から脆弱な場合があります。特に、個人情報や機密データを扱う場合、専門的なセキュリティ対策が施されたプログラムを使用する方が安全です。専門家が作成するプログラムは、セキュリティ要件やコンプライアンスに準拠しやすくなります。
5. ドキュメンテーションとチーム共有の容易さ
専門家によって構築されたプログラムは、通常ドキュメントが整備されており、他のエンジニアや関係者が後からコードを理解しやすくなります。EUCでは、個人の知識に依存しがちですが、プログラムは組織内で共有・引き継ぎがしやすくなります。
6. 拡張性と機能追加の柔軟性
EUCツールは特定の用途に特化したものであるため、機能の追加や拡張に制約があります。一方で、専門家がプログラムを開発すれば、将来的な機能追加や拡張が容易になり、システムがより柔軟に進化できます。
7. コスト効率の改善
EUCは初期費用や短期間のプロジェクトには適しているかもしれませんが、長期的に見ると非効率になる場合があります。専門家によるプログラム化により、運用コストの削減や効率的な処理が可能になり、結果としてコスト効果が高くなることが期待されます。
まとめ
プロトタイプや試行錯誤が必要な段階では、EUCを使って迅速に結果を確認することが重要ですが、確定した処理や仕様が存在し、長期的に安定した運用が求められる場合は、専門家にプログラムを構築してもらうことが推奨されます。これにより、信頼性、保守性、セキュリティ、拡張性など、多くの利点を享受できるため、最終的には業務効率が向上し、リスクを最小限に抑えることができます。
私＞もとよりシステム開発技術者ならいざ知らず、そうではない一般職員にEUC機能を、出力結果やセキュリティの精度を維持して利用するためのITスキルとして、必要となるスキルの基準はどのように設定することができますか？
ChatGPT＞職員がEUC（End User Computing）機能を利用して、出力結果やセキュリティの精度を維持しつつ効果的に活用するためには、必要なITスキルの基準を設定することが重要です。これにより、システム開発技術者ではない職員でも安全かつ正確にEUC機能を利用できるようになります。以下に、スキル基準を設定するための要素を整理してみます。
1. 基本的なITリテラシー
PC操作スキル: 基本的なPC操作ができることは前提です。具体的には、ファイル操作（保存、読み込み、整理）、アプリケーションのインストール・設定、インターネットの利用方法を理解していることが必要です。
オフィスアプリケーションの活用スキル: Microsoft Excel、Google Sheets、Wordなど、一般的なオフィスソフトを扱えるスキルも必要です。これには、関数の利用、グラフ作成、基本的なデータ入力と整理が含まれます。
2. データリテラシー
データの基本的な理解: データの種類（数値データ、テキストデータ、日付データなど）や、データの正確性・整合性を意識して扱うスキルが必要です。データ入力の際の一貫性や、必要なデータを適切に選別する能力が求められます。
基本的なデータ処理スキル: EUCツールでデータを分析する場合、フィルタリングやソート、集計作業ができる程度のスキルは必要です。例えば、Excelでのピボットテーブルや簡単な関数（SUM、AVERAGE、IFなど）を使いこなせることが目安となります。
3. 出力結果の検証スキル
結果の妥当性を評価するスキル: 自分が使用するEUCツールの出力結果が正しいかどうかを評価するスキルが重要です。これには、結果を他の情報源と照合する方法や、エラーを検出する方法が含まれます。例えば、計算結果の整合性を確認したり、過去のデータとの比較を行ったりすることが求められます。
エラーチェックと簡易トラブルシューティング: 結果に異常が見られる場合、何が原因かを推定するスキル（入力ミス、データ不備、設定の誤りなど）や、簡単なトラブルシューティングを行える能力が必要です。
4. セキュリティリテラシー
基本的なセキュリティ知識: EUCツールを利用する際、適切なセキュリティ対策を理解していることが求められます。これには、パスワード管理、ファイル暗号化、個人情報や機密情報の適切な取り扱いが含まれます。
データ共有とアクセス権限の管理: 誰とどのようにデータを共有するか、アクセス権限をどのように設定するかを理解し、データの漏洩や不正アクセスを防ぐスキルが必要です。特に、共有するデータの内容と相手の権限を意識したデータ管理が重要です。
5. 基本的な自動化スキル
簡単なマクロやスクリプトの利用スキル: 複数のタスクを効率化するために、EUCツールの自動化機能（ExcelのマクロやGoogle Apps Scriptなど）を活用できることが理想です。ただし、これは基本的な操作が安定してできた上で、業務の効率化を図る場合の追加スキルです。
ツールの使い方を習得する力: EUCツールごとに異なる自動化や設定があるため、それを理解し、業務に応じて柔軟に対応できるスキルも役立ちます。
6. 基本的なプロジェクト管理スキル
タスク管理と進捗管理: EUCを使った業務がチームで行われる場合、自分のタスクを管理し、チームと進捗を共有する能力も重要です。タスク管理ツールやカレンダーアプリケーションを使用して、スケジュール管理をするスキルが求められます。
協調作業スキル: 他のメンバーとデータを共有し、チーム全体で成果物の品質を高めるための協力体制を維持するスキルも必要です。
7. EUCのリスクと限界を理解するスキル
EUCの長所と短所を理解する能力: EUCは柔軟で迅速な解決策を提供しますが、長期的な保守性やエラー検出には限界があることを理解する必要があります。利用者がEUCの利用範囲を明確に理解し、必要に応じて専門家の助けを求める判断力が重要です。
8. 継続的な学習意欲
新しい技術への適応力: IT技術やツールは日々進化しています。一般職員でも、定期的に新しい技術やツールの使い方を学ぶ意欲が求められます。オンラインコースや社内研修を通じて、常にスキルを磨く姿勢が重要です。
まとめ
一般職員にとって、EUC機能を適切に利用するためには、基本的なITリテラシーやデータ処理スキルに加えて、セキュリティの重要性を理解し、結果を検証する能力が求められます。さらに、限界を認識しつつ、必要なときには専門家に相談できる柔軟さも重要です。