今年は「稼働時間」で考える：CAD/CAEの見える化と生成AI活用の新しい前提
年初にあたり、「今年はどのような年になるのか」を少し考えてみました。
この2年間で、生成AIは急速に実務へ入り込み、人の仕事を置き換えられる場面が明確に増えてきました。
その結果、生成AIを利活用できるかどうかで、生産性に明確な差が生まれ始めていると感じています。
そしてこの構図は、生成AIに限った話ではなく、ツールとしてのアプリケーション全般にもそのまま当てはまるのではないかと考えるようになりました。
エンジニアリングアプリケーションの価値は「人の時間」では測れない
CADやCAEといったエンジニアリングアプリケーションの利用価値は、これまで「人が操作している時間」を軸に語られることが多かったように思います。
しかし近年は、バッチ処理、解析ジョブ、生成AIとの連携などにより、人が直接操作していない時間にもアプリケーションは稼働し、成果を生み出すようになっています。
つまり、これからは「人が働いた時間」ではなく、「アプリケーションが稼働した時間」という視点で価値を捉え直す必要があるのではないでしょうか。
プロジェクト単位で利用時間を可視化する意味
もう一つ重要だと感じているのが、プロジェクトごとにエンジニアリングアプリケーションの利用状況を可視化するという考え方です。
どのプロジェクトで、どのソフトウェアが、どれくらいの時間・頻度で使われているのか。
これが見えるようになると、以下のような気づきが得られます。
- どのプロジェクトがアプリケーション資源を多く消費しているのか
- ボトルネックになっている工程やツールはどこか
- 追加投資すべき領域と、調整可能な領域の切り分け
これは単なるコスト管理ではなく、開発プロセス全体の最適化につながる視点だと考えています。
「人が使う」から「人が指示する」モデルへの転換
生成AIの活用が進むにつれ、仕事の構造そのものも変わりつつあります。
人がアプリケーションを細かく操作するのではなく、
人が指示を出し、アプリケーションやAIが処理を行い、結果を受け取る──そんなモデルが現実になってきました。
この流れが進めば、人の労働時間外にアプリケーションを働かせるという発想も、特別なものではなくなります。
複雑化するツール環境において「利用の見える化」は不可欠
一方で、エンジニアリングアプリケーションは年々複雑化し、
ライセンス形態や利用条件も多様になっています。
このような状況下では、「誰が・いつ・どのツールを・どの程度使っているのか」を把握できていなければ、適切な判断は難しくなります。
だからこそ、これからの時代にはエンジニアリングアプリケーションの利用可視化が不可欠だと考えています。
OpenLMによる可視化がもたらす価値
OpenLMのようなツールを活用することで、
エンジニアリングアプリケーションの利用状況を客観的なデータとして把握することが可能になります。
それは単なる「管理」のためではなく、
人の成果と、アプリケーションの稼働がどう結びついているのかを説明できる材料を持つ、という意味を持ちます。
最後に
もし、次のように感じたことがある方がいらっしゃれば、ぜひ一度情報交換をさせてください。
私の労働時間と労働の成果を、 下層部下としてのエンジニアリングアプリケーションがどれだけ効率的に使われているかという視点で評価してほしい。 そんな可視化をしてくれるツールがあれば、私の評価はもっと正当に伝わるのに。
ご連絡をお待ちしています。
