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deep research がすごい

書いたひと： @yamakawa
テーマ：ヘルプデスクを最大効率で回すなら、deep research を使いこなさなくてはいけない
 
☀️ きっかけ
  • DXERでは、CRMとしてHubSpotを利用中
  • 現在進行形で、向井さんが経営に専念できるよう各方面で引継ぎや権限移譲などが行われている
 
🤔 さて、どうしよう
  • これまでのヘルプデスクであれば、各ベンダーのヘルプページを検索して、自社の設定がどうなっているか確認して、分からなければサポートに問い合わせて・・・。という段階を踏んで、困りごとの解消に向けた対処を行なっていました
  • 実は、日々遂行しなくてはならない業務の中で上記の対応を行なうのは、思っている以上に大変だったりします
  • 特に事業部側のツールは、そもそもの仕様や、自社でどのように使っているかを情シス側が把握していないことの方が多いです（というか、把握するのは無理がある）
  • 時間もそれなりに消費してしまいます
    • 情シスがコア業務に専念できない理由の代表的な例、といっても過言ではないと思う
  • そんな中、DXERでは、メンバー全員がAIを活用できる集団として成長していくために、あらゆるAIツールを利用しています
  • 今回は deep research を使って、DXERのシスクルとしてヘルプデスク対応を行ないました 💪🏻
 
☀️ やったこと
  • 30秒もかからない一文を入力して、リサーチ結果を待つことに。
  • 10分かからず、原因になりそうな仕様の特定と、分かりやすい説明文を提示してくれた。
  • DXERの設定状況を確認…
  • 上記の仕様＋一部のテンプレートの設定を変える必要がある。という問題の切り分けに成功！
 
😇 お分かりいただけただろうか
  • 人の手が必要になったのは、全体で約5分ほど
  • … deep research、最高！！！
 
💖 それでも、人は必要なんです
  • って、AIが言っていました
  • たしかに、設定状況がどうなっているのか・それを改善するために何が最適解かを判断するのは、人間が行う必要があります
  • 私たちがいないと、AIくん生きていけないんだから・・・と納得しかける回答ですが。
  • これが一気に覆るようなテクノロジーの進化が起きる可能性も、捨てきれないのでは？なんて考えてしまいます
    • それくらいに、deep research すごいなって思いました
 
✈️ それはさておき
  • シスクルのチームでも、まずはdeep research（もしくはそれに準ずる最適なAIツール）を使う習慣付けは、しっかり行った方がよさそう
    • 今いるメンバーだけではなく、今後一緒に働くメンバーにも、徹底的にAIの利活用を促進していく必要があるな～って感じです
  • まだまだ日本には、情シス人材が足りていないので
  • 良い意味での「情シス業務の省力化」を、全員でやっていきたい！
  • それが巡り巡って、DXERという会社の事業拡大や、シスクルを導入してくれた顧客の事業成長に貢献していけるだろう、と考えています
 
 
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