ITの現場– category –

AIにコードを書いてもらい、テストも通った。差分も大きくない。ここまで確認できると、プルリクエストを取り込んでよさそうに見えます。 ただし、動くこと、テストが通ること、後日別の人が直せることは別です。 AI生成コードには、依頼や仕様にない動き...

プロジェクトの振り返りで、原因欄に「担当者の確認不足」と書かれることがあります。 間違いとは限りません。実際に、確認できていなかったことはあるでしょう。けれど、それだけで閉じると、次の案件で変わるのは担当者の心がけだけです。確認する時間、...

AIは、仕事を速くする強い道具です。ただし、速く作れることと、そのまま出してよいことは別です。任せる作業と、人が責任を持って判断する作業を最初に分けましょう。AIに任せやすいのは「候補を作る作業」文章の下書き、情報の分類、比較表、質問案、チ...

AIへコードの下書きや調査を頼むと、以前より短い時間で形になることがあります。それなのに、仕事への不安が小さくなるとは限りません。「自分が書く量が減ったら、何をできる人と言えばよいのだろう」「便利だから使いたい。でも、任せるほど中身が分か...

障害が起きた直後は、情報が揃っていなくて当然です。だからこそ、分かっていることと分からないことを分け、次の連絡までを明示する必要があります。第一報では次の五項目を優先します。1. 発生時刻検知した時刻と、実際に発生した可能性がある時刻を分け...

「改善施策は十二件。そのうち九件が完了したので、進捗率は75％です」 計算は合っています。それでも会議で「では、いつ終わりそうですか」と聞かれると、75％だけでは答えられないことがあります。 残っている三施策が、すぐに終わる小さな作業とは限ら...

レビューを頼まれても、どこまで見ればよいか分からない。これは知識不足ではなく、観点が分かれていないことが原因です。最初から完璧に読むのではなく、見る目的を四つに分けます。目的に合っているかそもそも誰のどんな困りごとを解決する成果物なのか...

AIに文章を作ってもらうだけでなく、情報の更新や連絡の送信まで任せるとき、「どこまで任せてよいのか」で迷うことがあります。 Kindleシリーズ「IT会議の翻訳者」第26巻『そのAI、どこまで任せていいですか？』では、仕事全体ではなく、一つひとつの操作...

「確認します」と言ったまま返事が来ない。そんな停滞は、確認内容ではなく、誰が決めるのかが曖昧なときに起きます。確認は、質問を送るだけでは完了しません。決める人と期限までセットにして、初めて仕事が前へ進みます。相談と承認を混ぜない相談は意...

新しいシステムを公開した日。説明会は終わり、マニュアルも配り、「本日から新システムで運用します」という連絡も出しました。 長かった導入が、ようやく一区切りついた。そう思ったのに、三週間たっても電話は鳴り続けている。写真はメールで届き、担当...