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一部の IT チームは、終わりのない反復作業のループに常に閉じ込められているように見えます。
毎日同じ問題に取り組み、時にはより戦略的な作業を後回しにして、その場の IT 問題に集中します。CIO にとって、チームメンバーが単調な作業を自動化して悪循環を打破できる、より良い方法がある場合、特にそれを見過ごすのは困難です。
AI とローコード開発ツールを使用すると、IT チームは外部の開発者からの追加支援を受けることなく、自分たちが最もよく知っている問題に自力で取り組むことができます。AI 搭載のローコード開発ツールをプロの開発者に渡すことは、ソリューションマシンの鍵を渡すようなものです。アプリ構築に関する膨大な知識と、初心者から上級者までをガイドする会話型言語プロンプトを備えた AI は、IT 部門の独自のニーズに対応するソリューションの構築時間を短縮できます。
AI とローコード開発を利用することで、IT チームは、データに対する需要の高まりによって悪化する自社の問題に対するスマートで迅速なソリューションを構築できます。AI を活用したローコードおよびノーコード ソリューションを従業員に提供できる CIO は、組織をイノベーションを推進する絶好の位置に導いています。
AI を活用したローコード開発プラットフォームの使用例は、特に組織の IT 部門で数多くありますが、ここでは、IT チームが今日これらのツールを活用できればすぐに実行したいと思うと思われる 5 つのことに焦点を当てます。
1. 退屈で反復的で単調な作業をカスタムAIアシスタントに任せる
チームがローコード開発プラットフォームを使用して、最も一般的な IT サポート要求をリアルタイムで処理できるセルフサービス アシスタントを構築することを想像してみてください。
コードを書く代わりに、チームの初心者とプロの開発者は、簡単な日常的な英語を使用して開発プロセスをガイドし、開発をスピードアップできます。また、プラットフォームがMicrosoft Power PlatformやMicrosoft Copilot Studioなどのナレッジ ベース システムに接続できる場合は、ドキュメント、FAQ、以前のサポート チケットの取得を自動化するツールを構築して、サポートが必要な従業員が人間の介入なしに正確なサポートを受けられるようにすることができます。
組織が依然として従来の IT システムに依存している場合でも、AI とローコードにより、UI、API、DPA、RPA の自動化機能を備えた古いツールとの橋渡しが可能になり、データの入力、レポートの生成、システムの監視など、時間がかかり人員を拘束するタスクを自動化できます。
Copilot Studio がどのように役立つかを知るには、以下リンクから今すぐデモをお試しください。
2. 従業員のパスワードリセットする際のプロセスを安全で合理的に提供する
AI とローコード開発をさらに深く掘り下げて、日常的なタスクを自動化するツールを構築するには、従業員のパスワードをリセットするプロセスを検討してください。これは、セキュリティ上大きな影響を伴います。
AI を活用したローコード開発ツールを使用すると、IT チームは、従業員のパスワードをリセットするための安全で合理化されたプロセスを作成し、全体的な ID 管理を強化しながら従業員をオンラインに戻すことができます。
たとえば、多要素認証 (MFA) と生体認証チェックを通じてユーザーの ID を確認するシステムを構築できます。リクエスト者が確認され、承認されると、リセットの指示が自動的に渡されるため、リセットをリクエストした従業員のダウンタイムが最小限に抑えられ、IT サポート スタッフは他のタスクに集中できます。
また、システムはユーザー パターンを分析して、リセット試行回数が多すぎる、通常とは異なる場所からリセット要求が送信されるなど、疑わしいアクティビティを検出してフラグを立て、保護の層をさらに追加することもできます。ローコード プラットフォームを使用すると、これらの複雑な ID 検証プロセスを迅速かつ効率的に実装できるため、高いセキュリティ基準を維持しながら IT スタッフの負担を軽減できます。
3. 従業員がセルフサービスで技術的な問題を解決できるようにする
一部の技術的な問題には人間の介入が必要ですが、多くの場合はそうではありません。組織の最も困難な問題に人間の専門家を解放するには、専門家の時間を最も多く消費する最も一般的なリクエストを処理できるセルフサービス ソリューションの設計を支援します。
たとえば、コンピュータの速度が遅いという苦情を考えてみましょう。
ローコードプラットフォーム上で AI を使用して開発された生成 AI 対応セルフサービスツールは、ユーザーの「コンピューターが遅い」という苦情を受けて、一連の診断テストを実行して問題を特定します。問題が特定されると、ツールは次に何をすべきかについての指示を生成できます。
これにより、IT 専門家はより複雑で重要な問題に集中できるようになり、組織全体の生産性とサポート品質が向上します。
4. 適切な人材に適切なタスクが割り当てられるようにする
人間の介入を必要とする複雑かつ重大な問題については、AI は実際に、受信したヘルプデスクのリクエストが適切な人間のエージェントに確実に届くようにするのに役立ちます。
上で説明したセルフサービスツールを例に挙げてみましょう。受信したヘルプデスク リクエストをスキャンするプロセスを通じて、優先順位付けと委任に役立つ詳細を特定できます。問題の緊急性、複雑さ、組織への潜在的な影響が考慮されると、ツールは人的支援を必要とするタスクを、支援に最も適したチームまたは個人に割り当てます。
こうすることで、チーム メンバーは自分の得意分野に集中し、重要な問題を迅速に解決し、緊急性の低いタスクをタイムリーに処理できるようになります。これにより、リソースの割り当てが最適化されるだけでなく、IT 部門全体のサービス品質と応答時間も向上します。
5. サービスチケットの記録と自動ステータス更新の提供
最後に、待機中のユーザーからのステータスに関する質問に対応する代わりに、IT チームはタスクを自動的に処理するためのツールを独自に構築できます。
たとえば、Microsoft Power Platform や Copilot Studio などのローコード プラットフォームでは、プロセスは簡単です。IT チーム メンバーは、コーディングに関する広範な知識がなくても、会社が使用する IT サービス管理 (ITSM) プラットフォームに接続し、チケットの作成、割り当て、更新の手順を自動的に実行し、電子メール、Teams、またはその他のコミュニケーション プラットフォームを介して従業員に更新通知を提供する AI アシスタントを構築できます。
チームがアシスタントをネットワーク監視ツールと統合すると、ユーザーに影響を与える前に、起こりそうな問題を検出することもできます。たとえば、接続された監視ツールが問題を検出した場合、ヘルプデスク アシスタントは、監視ツールのアラートの詳細を含むチケットを ITSM システムに作成し、正確な優先度を割り当てて、問題を迅速に解決できます。
AIとローコードを統合することでIT戦略を変革できる
ここでは、IT 部門が AI を活用したローコード開発をすぐに開始する方法をいくつかの例で説明しましたが、さらに多くのユースケース、ワークフロー、接続が可能です。
AI とローコード開発ツールを統合すると、プロセスの合理化、生産性の向上、迅速なイノベーションの実現により、IT 部門に革命がもたらされます。反復タスクの自動化からチケット解決時間の短縮、セルフサービス トラブルシューティングの強化まで、AI を活用したローコード ソリューションは、IT チームに計り知れない可能性をもたらします。
これらのツールを導入することで、組織はリソースの割り当てを最適化し、タイムリーな対応を促進し、継続的な改善を推進できます。
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