生成AIの導入に向けた意欲と準備状況のギャップを埋める方法

執筆者：Jim Freeman

生成AIは、家庭や教育機関、オフィスから経営会議室に至るまで、あらゆる場所で関心を集めています。もちろん、生成AIとは、トレーニングされたデータに基づいて、音声、コード、画像、テキスト、シミュレーション、動画などの新しいコンテンツを作成するために使用できるアルゴリズムのことです。

そのアプリケーションは、医療、金融、小売など、さまざまな業界でテストされ、採用されています。しかし、あらゆる画期的な技術と同様に、生成AIに対する反応は当然ながら賛否両論です。

その考えられる利点として、従業員の効率向上やパーソナライズされた体験の創出が期待される一方で、経営層は安全性、倫理、信頼への影響を慎重に検討しています。導入に先立ち、経営者は生成AIが生産性や将来の労働力に及ぼす影響を十分に理解する必要があります。

私がCIOとの対話を重ねる中で、明確に浮かび上がってきたテーマがあります。それは、生成AIの導入に向けた意欲と、実際の準備状況との間にギャップがあるという点です。そこで、企業のリーダーが、責任あるスケーラブルな生成AIの導入に向けた戦略的ロードマップを構築するための重要なポイントをいくつかご紹介します。

強固なデータ基盤

生成AIアプリケーションの成功は、それを支えるデータの品質に大きくかかっています。「Garbage In, Garbage Out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）」という昔ながらの格言は、生成AIにおいてこれまで以上に重要です。

データが不完全であったり、断片化されていると、誤解を招いたり、最悪の場合は有害なAI生成のアウトプットを生み出す可能性があります。そのため、強力なデータ基盤を構築することが重要となります。

AIを責任を持ってスケーリングするためには、組織は強力で柔軟なデータ戦略を含むデータ基盤を整備する必要があります。これは、新しいデータソースや変化するビジネスニーズに迅速に対応できる柔軟性を持つということです。また、GDPRなどの規制への準拠を確保することも重要です。特に、プライバシーとデータ保護は、世界中のあらゆる業界の企業にとって常に懸念事項です。顧客の信頼を維持することは最も重要であり、どの組織もデータセキュリティを妥協することは望んでいません。

厳密なデータクリーニングと検証プロセスは、強固なデータ基盤のもう一つの礎です。高品質な入力を確保することで、AIが貴重で実用的な洞察を提供するための基盤を整えます。

さらに、組織全体でデータを統合することは、データのサイロ化を避け、包括的なデータカバレッジを確保するのに役立ちます。ここで、マスターデータ管理が重要になります。データを統一して可視化し、さまざまなAIアプリケーションでの管理と展開を容易にすることができます。

適切なユースケースを特定する

生成AIの可能性は、顧客サービスやマーケティングからソフトウェア開発に至るまで、さまざまな機能にわたります。しかし、すべてのユースケースで投資が正当化されるわけではありません。自社のビジネス目標に合致し、明確で測定可能な利益を提供するものを優先することが重要です。

同僚と私は、顧客対応に追われていたとある国際空港が生成AIを活用し、複数のプラットフォームからの顧客のフィードバックを集約し、そのフィードバックに対する感情分析を行い、パーソナライズされた返信を生成する様子を目にしました。

ある銀行が生成AIを活用し、開発者が日常的なコード生成を自動化し、より多くのビジネス価値を提供することに集中できるようにした事例を見てきました。

また、マーケティング担当者が生成AIを活用して、個々の顧客に響くパーソナライズされたキャンペーンを作成し、顧客の独自の好みや行動に合わせてメッセージを調整する事例を見てきました。

ビジネスの各部門が協力して取り組むことで、最も影響力のある生成AIの活用ケースを見つけ出し、投資に対するリターンを得るための道筋が見えてきます。このアプローチを取ることで、AIの導入が単なる技術的な変更にとどまらず、ビジネス全体にとって大きな価値を生み出すことができるでしょう。

LLMOpsを活用する

生成AIの運用を開始する際には、大規模言語モデル運用（LLMOps）を組み込むことが不可欠です。LLMOpsは、大規模言語モデルを効果的かつ安全に管理するためのプラクティス、テクニック、ツールのフレームワークです。これにより、AI の導入が信頼性があり、拡張性があり、コスト効率が高いことが保証されます。

LLMOpsはスタンドアロンのフレームワークとして設計されているわけではなく、シームレスな統合と最適なパフォーマンスを確保するために、より広範なデータとAI戦略の一部として組み込む必要があります。LLMOpsにおけるベストプラクティスには、情報の完全性を守るための厳格なデータセキュリティ対策の実施が含まれます。AIモデルの定期的な更新とメンテナンスは、長期間にわたってその関連性と有効性を確保するために不可欠です。

生成AIは新興技術であり、業務に統合するには戦略的かつ慎重なアプローチが求められます。生成AIの導入は競争レースではなく、プロセスです。

信頼できるパートナーによって可能になる強固な基盤、積極的な戦略、コストの最適化、適切なユースケースがあれば、この旅は成功するでしょう。

Jim Freeman はKyndryl ANZのCTOです