AI技術の進歩によって自社で簡単にシステムやツールを作れる時代です。
既存のSaaSを解約してAIで自社専用ツールを開発すれば、大幅なコスト削減になる――そう期待される企業様も多いように思いますし、自社でもそんなものです。
しかし、「AIでツールを作れること」と「会社で安心・安定して使い続けられること」はまったくの別物なのでご注意ください。
AI開発の裏に潜む「運用リスク」と「隠れコスト」なのですが、試作品やシンプルなツールをプログラミング知識なしで構築できたとしても、実業務で運用し始めると思わぬ壁にぶつかります。
例えばざっとあげますと
・継続的なメンテナンスの負荷（バグ修正・セキュリティ対策・複雑な権限管理）
・運用・データ連携のハードル（他システム連携・データ移行・監査対応）
・人・組織に起因する問題（担当者の退職によるブラックボックス化・現場からの際限ない改善要望）
・万が一の責任問題（情報漏洩やシステム障害発生時の責任の所在）
さらに見落としがちなのが、「AIコストの爆増」や「本質的な非効率の放置」です。SaaSを解約して削減できたはずの費用が、AIのAPI利用料や修正にかかる人件費で相殺されてしまったり、洗練された業務フロー（ベストプラクティス）であるSaaSを捨てて自社の非効率な手順をそのままシステム化してしまったりするケースが後を絶ちません。
AIは強力な武器ですが、システム構築後の「保守」「セキュリティ対策」「業務最適化」までを見据えた設計ができていなければ、かえって社内コストやリスクを増大させてしまいます。
成果を出すシステム運用・Web運用のためには、自社の貴重なリソースを「終わりのないツールのメンテナンス」に消費するのではなく、専門のノウハウを持ったプロに運用・構築を任せ、本業の成長に集中することこそが、中長期的なコストパフォーマンス最大化への近道です。特にAI利用には経営者層が前向きなのが多いですし改革を行いたいのはわかるのですが、作るだけ、しか見ていないと後で失敗します。
