何のサポートをしているかによる所が大きく、それによって、必ずしも影響を受けないのでは、という気もします。

何らかのアプリケーションの場合、問い合わせのパターンがある程度決まりきっていて、言わば膨大なFAQを有していて、それにマッチさせる形での対応に近づき、代替されやすいなど。

一方、インフラやミドルウェアなど、テクノロジーの深い知識を有した上での対応が必要となると、事象の理解、ログや入出力データの解析、再現性の確認など、専門を有したエンジニアが行わないと、サポートという顧客対応レペルの品質の作業が出来るのか？と、疑問に感じます（出来るものなのか・・？）

おっしゃる通り、tier1のサポートは大部分がAIに置き換わっていきそうだなと私も思っていました。一方でtier2, 3のサポートは現段階ではヒトの介在価値がある（というかAIだと解決できない）と思ってます。

BigTech でサポートエンジニアやってる者です。

自分が問題解決する際にやっていることを言語化すると、お客様から繰り返し情報を引き出しつつ、システムの当たりをつけて、そのシステムのドキュメントやソースコードを読み、膨大な量の External/Internal なログ・トレース・メトリクスから怪しい箇所を見つけ出し、時には検証用のコードを書き、それら情報をまとめてプロダクトチームとディスカッションし、原因や修正、ワークアラウンドを総合的に判断してお客様に伝える、ということをやっています。

これら全てをやってくれる AI のシステムを組むのは出来なくはないかもしれませんが、相当難易度が高い印象です。一方で生成AIを使用してドキュメントから仕様を素早く見つけたり、検証用のコードを書くのを手伝ってもらったりなど、個々のタスクをブーストしてくれる使い方はあるので、より効率的に働けるようになると思っています。

逆に、そのような働き方ではなく、単にドキュメントの内容を答えるだけの仕事をしている場合は、AIの代替が進むと思いますし、いってしまえばお客様側でAIを使った自己解決ができるので、仕事はなくなっていくかもしれません。

トピック投稿主様へ

ご投稿ありがとうございます！

本トピックを、WorkCircle公式SNS、アンバサダーXアカウントにて紹介させていただいてもよろしいでしょうか？

社名や具体的な内容が含まれる場合、一部言い換えや塗りつぶしをし、匿名性の維持を徹底させていただきますので、ご安心ください。

大変お手数ですが、使用を許可していただける場合は、こちらのメッセージにご返信頂けますと幸いです。

どうぞよろしくお願いいたします。