生成AIとのひつまぶし(33)EUC機能からノーコード／ローコードプラットフォーム活用
生成AIとの暇つぶし（雑談）です。
前回の記事からのつづきです。
私＞それらのスキル基準を満たさない職員が、安全に公的な統計資料を作成するためには、あらかじめそれらの統計資料を作成するプログラムの開発をシステム部門や外部のシステム・ベンダーに委託する必要があると考えますが、それ以外に手段が考えられますか？
ChatGPT＞公的な統計資料を安全に作成するために、職員が必要なITスキル基準を満たしていない場合、システム部門や外部ベンダーにプログラム開発を委託することは、確かに有効な手段です。しかし、それ以外にもいくつかの手段が考えられます。以下の対策を考慮することで、職員がEUCを利用しても安全かつ効率的に統計資料を作成できる可能性があります。
1. テンプレートベースの統計資料作成
カスタマイズされたテンプレートの導入: システム部門や外部ベンダーに統計資料作成用のカスタマイズ済みテンプレートを事前に作成してもらい、職員はそのテンプレートを使用するだけで済むようにします。この方法では、専門的なスキルを持たない職員でも既定の手順に従うだけで、必要な統計資料を安全に作成することが可能です。
テンプレートに組み込まれた検証機能: テンプレートには、入力データや計算結果を自動的にチェックする機能を組み込んでおき、誤入力や計算ミスを防ぐことができます。エラーメッセージを表示する機能や、不正なデータが入力された場合の警告機能も含めるとさらに安全です。
2. RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の活用
反復作業の自動化: 職員が毎回同じ手順で統計資料を作成する必要がある場合、RPAツールを活用して反復作業を自動化することが可能です。RPAを使えば、手順があらかじめ定義されているため、職員が複雑な操作を行わずに、自動的に統計資料を作成することができます。
エラー回避と自動検証: RPAツールは、手順通りの操作を正確に繰り返すため、ヒューマンエラーのリスクを減らすことができます。さらに、必要な検証ステップを自動化することで、出力結果の精度も向上します。
3. ノーコード／ローコードプラットフォームの活用
簡易プログラミング環境の提供: ノーコードやローコードツールを使用すれば、システム開発に精通していない職員でも簡単にデータ処理や統計資料の作成が可能です。これにより、プログラミングの知識がなくても、ユーザーフレンドリーなインターフェースを使って統計資料を作成することができます。
あらかじめ設定されたワークフローの利用: ワークフローが事前に設計されている場合、職員はデータを入力するだけで、必要な統計資料が自動的に作成される仕組みを提供できます。ノーコードツールは、複雑な操作を行わなくても、簡単な操作で統計資料を生成できる点がメリットです。
4. トレーニングとサポート体制の強化
特定スキルの教育とトレーニングの実施: 職員が統計資料作成に必要な最低限のスキルを身につけられるよう、定期的にトレーニングを提供することも一つの手段です。例えば、Excelのデータ分析機能やセキュリティ知識を強化するための社内研修を行います。
サポートデスクの設置: EUCの利用に関するサポートデスクや、専門家への問い合わせ窓口を設けることで、職員が問題に直面した際に迅速に対応できる環境を整えることが重要です。これにより、職員が安心して統計資料作成を行える体制が構築できます。
5. データガバナンス体制の整備
データ入力と出力の自動チェックシステムの導入: 職員が統計資料を作成する際に、データガバナンスを強化するため、データの整合性や正確性をシステムが自動で検証する仕組みを導入します。これにより、手作業での検証の必要性が軽減され、出力結果の精度が保たれます。
役割分担によるデータ品質管理: 職員の中で、データ入力や結果のレビューを行う担当者と、最終的な統計資料の確認を行う担当者を分けることも有効です。これにより、複数の視点からデータの正確性や一貫性を確認でき、ミスを減らすことができます。
6. クラウドサービスや外部ツールの利用
クラウドベースの統計分析ツールの活用: 職員が自社で複雑なシステムを管理する必要がない場合、クラウドベースの統計分析ツール（例えば、Google Data StudioやMicrosoft Power BI）を利用することで、安全かつ簡単に統計資料を作成できます。これらのツールは、データの取り扱いとセキュリティに関する標準機能が備わっており、専門知識がなくても使いやすいものが多いです。
まとめ
一般職員がEUCを利用して公的な統計資料を作成する際、システム部門や外部ベンダーにプログラム開発を委託する以外の手段として、テンプレートの活用やRPA、自動化ツール、ノーコード／ローコードプラットフォームの導入が考えられます。また、トレーニングの提供やサポート体制の強化、データガバナンスの整備により、必要なITスキルを補完することが可能です。最終的には、これらの手段を組み合わせることで、職員が安全かつ効率的に統計資料を作成できる環境を整えることが重要です。
私＞それらの手段の中で、ダイバース・ライフスタイルに最も適しているのは、どの手段となりますか？
ChatGPT＞「ダイバース・ライフスタイル」に最も適した手段は、ノーコード／ローコードプラットフォームの活用です。この手段は、さまざまなITスキルやバックグラウンドを持つ人々が簡単にアクセスできる柔軟性があり、多様な職員が統計資料作成のプロセスに参加できる環境を提供します。このアプローチは、次の理由で特にダイバース・ライフスタイル社会にフィットしています。
1. スキルレベルの多様性を受け入れる
ノーコード／ローコードプラットフォームは、プログラミングや高度なITスキルを持たない人々でも使いやすい設計になっているため、職員が自分のスキルレベルに応じて業務に参加でき、システム部門に依存せずに自分で作業を進めることが可能です。
多様なスキルセットを持つ職員が協力し合いながら仕事を進められるため、異なる職種やバックグラウンドを持つ人々が共存し、共に貢献できる環境が整います。
2. 柔軟性と自立性の提供
ノーコードツールは、職員が自身のペースで必要なデータ処理や統計資料の作成を行えるため、柔軟な働き方を支援します。これにより、職員が時間や場所にとらわれず、自分のライフスタイルに合った方法で業務を遂行できるようになります。
自立した作業が可能なため、多様な働き方や価値観を尊重し、効率的な作業環境が提供されます。
3. 学習やスキル習得の敷居が低い
ノーコード／ローコードツールの操作は直感的で、ユーザーが短期間で基本的な操作を習得できるため、新しいスキル習得のハードルが低く、多様な職員が安心して利用できます。これにより、自己成長やスキル向上を促進し、ダイバースなチームでもスムーズに業務を遂行できます。
4. 共通のプラットフォームでの協力
ノーコード／ローコードプラットフォームは、職員間のコラボレーションを容易にし、共通のフレームワークやツールを使用することで、多様なバックグラウンドを持つ人々が効率的に協力できる環境を作ります。これにより、異なる文化や価値観を持つ人々でも一体感を持ってプロジェクトに取り組むことができます。
5. 多様なニーズへの対応
ノーコード／ローコードプラットフォームは、システム開発における複雑な要件に対しても、柔軟に対応できるカスタマイズ性があります。これにより、職員個々の多様なニーズやライフスタイルに適応した方法でシステムを利用しながら、安全に統計資料を作成することが可能です。
結論
「ダイバース・ライフスタイル社会」において重要な価値である多様なスキルや働き方に対する柔軟性、そして自己主導的な作業や協力体制の促進を実現するために、ノーコード／ローコードプラットフォームの活用は最も適した手段といえます。多様な背景を持つ職員が個々のスキルに応じた貢献をしながら、共に働ける環境をサポートするからです。
私＞ノーコード／ローコードプラットフォームについて、それらについて未経験のレガシー技術者向けに紹介してください。
ChatGPT＞ノーコード／ローコードプラットフォームは、技術的なスキルがあまりない人でも、アプリケーション開発を簡単に行うことができるツールです。特にレガシー技術者にとって、これらのプラットフォームは、従来のプログラミング方法と比べて大きな変革をもたらします。
1. ノーコード／ローコードとは？
ノーコードプラットフォーム: コーディング不要で、ビジュアルエディタやドラッグ＆ドロップ機能を使用してアプリケーションを作成できるツール。
ローコードプラットフォーム: 少量のコーディングが必要ですが、プログラムの多くを自動化し、効率化することで開発時間を大幅に短縮できます。
2. レガシー技術者にとっての利点
迅速な開発: レガシー技術者が従来のプログラミング言語やフレームワークで開発していたプロセスを、大幅に効率化できます。複雑なシステムでも、迅速にプロトタイプや実用的なアプリケーションを作成可能です。
保守の簡易化: ノーコード／ローコードプラットフォームは、直感的なUIを通じてアプリの管理や更新が可能。技術的負債の積み重ねを防ぎ、レガシーシステムの保守よりも手軽に進められます。
非技術者との連携: ノーコード／ローコードのシンプルなインターフェースにより、非技術者も開発プロセスに参加でき、チームでの協力が円滑に進むことが期待されます。
3. 具体的なプラットフォーム例
OutSystems: 高度なエンタープライズアプリケーションに対応し、ローコードで複雑なシステムを作成可能。
Mendix: 柔軟な開発環境を提供し、ユーザーとエンジニアが一緒に作業するのに最適。
Power Apps (Microsoft): 既存のMicrosoft製品とシームレスに統合でき、ノーコードでビジネスアプリを素早く開発。
4. レガシー技術者が意識すべきこと
シフトの必要性: レガシー技術の深い理解が強みである一方、ノーコード／ローコード開発はそのアプローチを変えることを求めます。既存の技術的知識はバックエンドやカスタムロジックに応用できますが、よりユーザー中心の設計が求められます。
継続的学習: これらのプラットフォームも進化し続けており、適応し続けるためには最新機能の習得が重要です。
ノーコード／ローコードプラットフォームは、レガシー技術者にとって新しい可能性を広げるツールです。短期間で効率的に開発を行うことができ、従来のスキルを補完しながら、より柔軟な開発を実現できます。
私＞これまでのEUC機能との違いは何ですか？
ChatGPT＞ノーコード／ローコードプラットフォームと、これまでのEUC（End User Computing）機能の違いにはいくつかのポイントがあります。どちらも非技術者がシステム開発やデータ処理を行う手段を提供するものですが、アプローチや技術的な側面が異なります。
1. 開発範囲と柔軟性
EUC（従来のエンドユーザーコンピューティング）:
主にExcelやAccessなどのデスクトップツールを使用し、非技術者が自分の業務に必要なツールやマクロを作成する手段として使われてきました。
制限された環境で、単純なデータ処理やタスクの自動化に適していましたが、エンタープライズレベルのシステム開発や複雑なビジネスロジックには向いていません。
ノーコード／ローコードプラットフォーム:
より高度で複雑な業務アプリケーションや、エンタープライズレベルのシステムを構築できます。ビジュアルエディタを活用して複雑なワークフローやデータベースとの連携を簡単に実現可能。
API連携やクラウドへの展開も簡単にでき、システム全体の開発をカバーする柔軟性があります。
2. 技術の進化と統合性
EUC:
ツール単体での利用が多く、他のシステムやアプリケーションとの統合には限界があります。例えば、Accessで作成したデータベースを他のシステムとリアルタイムに連携するには、カスタム開発が必要となります。
セキュリティやスケーラビリティの観点では、大規模な企業向けのシステムには向かないことが多いです。
ノーコード／ローコード:
クラウドプラットフォームやAPI、データベースとの統合が容易に行えるため、企業全体の業務プロセスに直接組み込めます。
セキュリティやスケーラビリティのための設定も柔軟で、企業規模や複数チームでの協力が求められる開発環境にも対応可能です。
3. ユーザーの役割と技術的サポート
EUC:
エンドユーザー自身が主体的に開発・運用を行いますが、基本的にはIT部門からのサポートが少なく、個別の業務改善に集中しています。そのため、IT部門やシステム全体との統一性が欠ける場合があります。
ノーコード／ローコード:
エンドユーザーとIT部門が協力してシステムを開発することが推奨されており、エンドユーザーの要求に即したシステムを構築する一方、IT部門がセキュリティや管理面をサポートできる環境を整えています。
4. スケーラビリティと管理
EUC:
基本的には部門単位や個人用のツールとしての利用が多く、スケーラビリティや大規模システムの管理が難しい。
複数のユーザーが同時に利用する際のパフォーマンスやデータの一貫性の確保は課題となることが多い。
ノーコード／ローコード:
大規模システムの開発や運用に耐えうるスケーラビリティを持っており、企業全体での導入やグローバルな展開にも対応可能。
標準でバージョン管理やユーザー権限管理が組み込まれているため、複数の開発者や利用者が同時に作業する環境にも適しています。
まとめ
従来のEUC機能は、特定の業務の効率化や個別のデータ処理に役立つものでしたが、ノーコード／ローコードプラットフォームは、さらに大規模で複雑なアプリケーション開発に対応し、IT部門との連携や管理が容易にできるよう進化しています。EUCは個別業務に特化していたのに対し、ノーコード／ローコードは、企業全体のデジタル変革に寄与できる柔軟性と統合性を持っています。
私＞もし、日々発生する取引データを一定期間で区切って集計を行うだけの作業に限定した場合、「従来のEUC機能を用いたテンプレートベースの統計資料作成」と「ノーコード／ローコードプラットフォームを用いたデータベースの構築からの統計資料作成」とどちらが効率的と判断されますか？
ChatGPT＞日々発生する取引データを一定期間で区切って集計するだけの作業に限定した場合、効率性の観点から「従来のEUC機能」と「ノーコード／ローコードプラットフォーム」を比較すると、以下の要素が影響します。
1. データ量
少量のデータの場合：
従来のEUC機能（ExcelやAccess）が効率的です。
少量のデータを扱う場合、ExcelやAccessのテンプレートを使用することで、迅速に集計を行うことができます。
特に、既存のフォーマットに取引データをインポートし、定型的な集計作業を繰り返す場合は、初期設定もシンプルであり、すぐに結果を得られます。
初期投資が少なく、ツールの使い方に慣れている人が多いため、習得時間も短いです。
大量のデータの場合：
ノーコード／ローコードプラットフォームの方が効率的です。
取引データの量が増えると、ExcelなどのEUCツールでは処理速度や安定性が問題になることがあります。ノーコード／ローコードのプラットフォームでは、データベースの構築がしっかりしているため、大量のデータを効率的に処理し、スケーラビリティも確保できます。
データベースに直接データを取り込むことができ、自動化やリアルタイム集計も可能です。
2. 作業の繰り返し頻度
短期間で完了する場合：
従来のEUC機能が適しています。
テンプレートを作成し、日々手動でデータをインポートし、集計作業を行うだけなら、EUCのテンプレートを使った方が初期準備が簡単で、スピーディーです。
長期間にわたる場合：
ノーコード／ローコードプラットフォームがより効率的です。
長期的に同じ集計作業を繰り返す場合、自動化の度合いが重要になります。ノーコード／ローコードのプラットフォームでは、一度データベースを構築し、集計ルールを設定すれば、手作業を最小限に抑えることができ、長期間にわたる作業で効率を最大化できます。
3. データの整合性と一貫性
簡単な整合性チェックで済む場合：
EUC機能は十分に対応可能です。データの確認や修正は手動でも容易に行えるため、簡単な集計作業には適しています。
高度なデータ整合性やリアルタイム性が求められる場合：
ノーコード／ローコードプラットフォームが有利です。自動的にデータの一貫性を確保し、集計やレポートの精度も向上します。また、リアルタイムでデータが反映されるため、集計作業の正確さが保たれます。
4. ITスキルやコスト
ITスキルが少ないユーザーやコストを抑えたい場合：
従来のEUC機能は使いやすさとコスト面で優れています。すでに普及しているツールを使用するため、新しいシステム導入の手間や費用がかかりません。
自動化や効率化を求め、ITサポートを活用できる場合：
ノーコード／ローコードプラットフォームが有効です。自動化されたワークフローや複雑なデータ処理が簡単に行えるため、業務全体の効率化が期待できます。
結論
日々発生する取引データを短期間で集計し、データ量が少ない場合は、従来のEUC機能（ExcelやAccess）を用いたテンプレートベースの方法が効率的です。しかし、データ量が多く、長期間にわたって作業を繰り返す場合や、リアルタイムでの集計や高度な自動化が必要な場合は、ノーコード／ローコードプラットフォームを使用する方が長期的に見て効率的となるでしょう。