もう使っている自作システム、どこから点検する？
全部を作り直さず、影響の大きい未確認からどう点検するか。
READALNETZ EDITORIAL
INSIGHT
AIで作れた。
その先を、誰が引き受けるのか。
開発、情報管理、運用、組織の判断。AIを会社の仕事へつなぐために、何を確かめるべきかを考えます。
EXPLORE BY PERSPECTIVE
3つの視点から考える
LATEST INSIGHTS
保守・運用・継続
14 / 111 ARTICLES
-
-
データが移った。それだけで、移行完了と報告するな——新旧の仕事を照合する
新しい画面にデータが見えたこと以外に、移行前と同じ仕事ができると確かめたか。
READ -
画面は開く。それだけで、利用者の仕事も終わっていると思うな
画面が開くこと以外に、利用者の一件の仕事が終わったと確認できるか。
READ -
脆弱性の通知が来たら——自社への影響から修正の適用まで確かめる
自分たちへの影響をどう調べ、修正が本番へ届いたと確かめるか。
READ -
AIが止まったとき、仕事をどう続ける？——再送・保留・代替を分ける
停止中の仕事を重複させず、どこまで続ければよいか。
READ -
停止ボタンを付けた。それだけで、送信や登録まで取り消せると思うな
止めた後に、何が止まり、何がもう確定しているか説明できるか。
READ -
外部のAIが止まったとき——顧客対応と復旧判断を誰が担うか
原因が未確定でも、誰が何を伝え、どの条件で再開するか。
READ -
AIで直せる。その一言で、保守の担当と時間を消さない
AIが修正案を出せることを根拠に、変更の判断・確認・問い合わせを引き受ける担当までなくしていないか。
READ -
バックアップを戻した。そのあと、仕事をどう再開するか
戻したデータと停止中の仕事を、どの順で照合して再開するか。
READ -
予算通知があるから放置できる。その判断でAIを動かし続けない
設定した予算額は、通知の目安なのか、実際に利用を止める条件なのか。
READ -
AIのモデルを変える前に——いまの仕事で使えるかを比べる
変更前と同じ仕事ができるか、切替前に何を比べるか。
READ -
使い始めてよいと決める前に——業務・技術・運用の確認結果をそろえる
業務・技術・運用の確認結果が食い違うとき、何を未解決として判断するか。
READ -
AIサービスを使い続けられなくなったら——移すものと残る仕事を考える
データを出せること以外に、移行先へ何を引き継ぐ必要があるか。
READ -
人数だけでは分からない——AIで作ったシステムの忙しい時間を試す
忙しい時間に、何件の仕事が完了し、失敗すると何が残るか。
READ