「社内SEって保守運用ばかりの仕事じゃないの？」
SIerから社内SEへの転職を考えている人の中には、このようなイメージを持っている方も多いと思います。
実際、私自身も転職前はそう思っていました。
- 社内システムの問い合わせ対応
- PCのセットアップ
- アカウント管理
- システム運用
こうした仕事が中心で、AIやDXといった最先端の取り組みとは少し距離がある職種だと思っていたのです。
しかし、実際に社内SEとして働いてみると印象は大きく変わりました。
現在、多くの企業ではAI活用やDX推進が経営課題になっています。
そして、その中心にいることが多いのが社内SEです。
私自身も社内SEとして、
- AI問い合わせボットの導入
- 障害報告書作成支援AIの検討
- 障害データの傾向分析
- 業務改善活動
などに関わってきました。
この記事では、
- 社内SEはAI活用やDX推進でどのような仕事をするのか
- AI時代の社内SEに将来性はあるのか
- 今後求められるスキルは何か
について、実体験を交えながら解説します。
仕事内容そのものを詳しく知りたい方は、まずこちらの記事から読んでみてください。
社内SEは保守運用だけの仕事ではない
社内SEというと、
- 問い合わせ対応
- アカウント管理
- PC管理
- システム保守
をイメージする方が多いと思います。
もちろんそれらも重要な業務です。
しかし近年は、それだけではありません。
多くの企業が、
- AI活用
- DX推進
- 業務改善
- データ活用
に取り組んでいます。
そして、それらを推進する役割として社内SEに期待されるケースが増えています。
特にAIは導入するだけでは成果が出ません。
- どの業務に適用するか
- どのように運用するか
- 本当に効果があるのか
を考える必要があります。
業務を理解し、システムも理解している社内SEは、こうした取り組みの中心になりやすいのです。
実際に私が関わったAI活用事例
ここでは、私が実際に関わったAI活用事例を紹介します。
「社内SEがAI活用に関わる」と言われてもイメージしづらいと思うので、少し具体的にお話しします。
社内問い合わせボットの導入
私の所属部署では、システム開発規定や決裁手続きに関する問い合わせが日常的に発生していました。
例えば、
- この申請はどの様式を使うのか
- 規定はどこにあるのか
- 決裁ルートはどうなっているのか
といった内容です。
一件一件は難しい問い合わせではありません。
しかし件数が多く、対応する側の負担になっていました。
そこで導入したのがAI問い合わせボットです。
社内資料をRAGで学習させることで、
- 開発規定
- 手続き方法
- ひな形の保管場所
などを自動で回答できるようにしました。
目的は単なる問い合わせ削減だけではありません。
実際にAIを業務へ活用する経験を積み、社内のAI活用スキルを向上させることも狙いの一つでした。
正直、社内SEへ転職する前の私は、
「社内SEは運用や保守が中心の仕事」
というイメージを持っていました。
しかし実際には、
「AIで業務を効率化できないか」
を考え、仕組みを作る側に回る機会がありました。
単にシステムを維持するだけではなく、会社全体の生産性向上に関われる。
これは転職前には想像していなかった面白さだと感じています。
障害報告書作成支援AIの検討
もう一つ取り組んだのが、障害報告書作成を支援する仕組みです。
システム障害が発生した際には報告書を作成します。
しかし、
- 原因分析が浅い
- 再発防止策が弱い
- 書き方にばらつきがある
といった課題もあります。
そこでAIに障害報告書を読み込ませ、
- 原因分析の観点が不足していないか
- 記載内容に改善点はないか
をレビューさせる取り組みを行いました。
AIが全てを解決してくれるわけではありません。
しかし経験の浅い担当者の支援や品質向上には活用できる可能性があります。
このような取り組みをしていると、
社内SEの仕事は「システムを作ること」ではなく、
「会社の業務をより良くすること」
なのだと感じます。
AIそのものよりも、
どう活用すれば現場の役に立つのかを考える方が難しい。
そして面白い部分でもあります。
障害傾向分析への活用
さらに、過去の障害報告書をまとめて学習させ、
- どのような障害が多いのか
- 発生傾向はあるのか
- 共通する原因はないか
を分析する取り組みも検討しました。
障害対応というと地味な仕事に見えるかもしれません。
しかし実際には、
「同じ障害を繰り返さない」
ことが企業にとって非常に重要です。
社内SEはシステムを維持するだけではなく、データを活用して会社全体の改善につなげる役割も担っています。
社内SEがDX推進で担う役割
DXという言葉を聞くと、
「大規模なシステム刷新」
をイメージする人もいるかもしれません。
しかし実際にはもっと身近なものです。
社内SEが担う役割は主に次の3つです。
AIや新しい技術を導入する
まずは新しい技術を試してみることです。
AIも導入しなければ始まりません。
実際に触ってみて、
- 何ができるのか
- どの業務に向いているのか
- 効果があるのか
を検証します。
現場で使える形にする
導入しただけではDXにはなりません。
現場で使われて初めて価値が生まれます。
そのため、
- 業務フローとの整合
- 利用ルールの整備
- 利用者教育
なども重要になります。
効果を判断する
AIの提案が常に正しいとは限りません。
最終的には人が判断する必要があります。
導入して終わりではなく、
- 本当に効果が出ているか
- 別の方法の方が良いのではないか
を評価することも社内SEの役割です。
AI時代の社内SEに求められるスキル
「これからの社内SEはAIに詳しくないとダメなのか？」
と思う方もいるかもしれません。
確かにAIへの理解は重要です。
しかし私が感じているのは、AIそのものよりも業務とITを結び付ける力が重要になるということです。
業務を理解する力
AIは手段です。
どの業務に適用するべきかを判断する必要があります。
何を改善したいのかを理解できなければ、AIを導入しても成果は出ません。
そのため業務理解は今後さらに重要になると思います。
設計する力
AIは文章も作ります。
プログラムも書きます。
アイデアも出してくれます。
しかし、
「何を作るべきか」
までは決めてくれません。
システム全体の設計や方向性を考える力は、今後さらに重要になるでしょう。
判断する力
AIが出した答えを採用するかどうか。
最終的に責任を持つのは人です。
AIを活用する時代だからこそ、
- 妥当性を判断する力
- 優先順位を決める力
- 意思決定する力
が求められるようになると思います。
AI時代でも社内SEの将来性は高い
「AIが進化すると社内SEの仕事はなくなるのでは？」
という不安を持つ方もいると思います。
私自身は、その可能性は低いと考えています。
ただし、仕事内容は変わると思います。
社内SEになると市場価値が下がるのではと不安な方は、実際に働いて感じた内容をこちらの記事でまとめています。
定型業務は減っていく
まず、
- 問い合わせ対応
- 資料作成
- 情報収集
- データ整理
といった定型業務は減っていくでしょう。
これは社内SEだけではなく、多くの職種で起こる変化だと思います。
より抽象度の高い仕事へシフトする
一方で社内SEは、
- システム全体のグランドデザインを考える
- 業務改善の方向性を決める
- AIの適用先を検討する
- 投資対効果を判断する
といった仕事へシフトしていくと思います。
つまり、
「作業をする人」
から
「設計し判断する人」
へ変わっていくイメージです。
社内SEとしてどのようなキャリアを築けるのかについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
AIを使う側になる
私が感じているのは、
社内SEはAIに仕事を奪われる側ではなく、AIを活用する側になっていくということです。
実際に私の周囲でも、
- 問い合わせボット
- 文書作成支援
- データ分析
など、AIを活用する取り組みが増えています。
転職前は、
「AIが進化すると社内SEの仕事も減るのではないか」
と思っていました。
しかし実際にAI活用へ関わるようになって感じるのは逆です。
AIが優秀になるほど、
- 何を作るべきか
- どの業務へ適用するべきか
- 本当に効果があるのか
を判断する人の重要性が増しています。
私は今後の社内SEは、
システムを運用する人ではなく、
会社の課題を解決するためにAIやITを活用する人へ変わっていくと思っています。
AIによって社内SEの仕事がどう変わるのかを詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。
AI時代の社内SEに向いている人
今後の社内SEは、単純に技術が好きな人だけが活躍する職種ではなくなるかもしれません。
むしろ次のような人が向いていると思います。
業務改善が好きな人
現場の困りごとを見つけ、
「もっと良くできないか？」
を考えることが好きな人です。
会社全体を見ながら仕事をしたい人
システムだけではなく、
- 業務
- 組織
- 予算
- 経営
にも興味がある人は社内SEとの相性が良いと思います。
新しい技術に抵抗がない人
AIを専門家レベルで理解する必要はありません。
ただ、
「まず触ってみる」
という姿勢は今後ますます重要になると思います。
まとめ
社内SEというと、
- 保守運用
- 問い合わせ対応
- PC管理
というイメージを持つ方も多いと思います。
私自身も転職前はそう考えていました。
しかし実際には、
- AI活用
- DX推進
- 業務改善
- データ活用
といった領域に関わる機会も増えています。
私が社内SEになって感じたのは、
AIは社内SEの仕事を奪う存在ではなく、仕事の内容を変える存在だということです。
定型業務は減っていくでしょう。
その代わり、
- 課題を見つける
- 仕組みを設計する
- 効果を判断する
といった、より上流の仕事が求められるようになると思います。
もしあなたが、
「保守運用だけではなく、会社の変革にも関わってみたい」
と思っているなら、
AI時代の社内SEは非常に面白いキャリアになると思います。
実際に社内SEへ転職している人の前職については、こちらの記事で詳しく紹介しています。
