2024-05-10

岸田総理、京都でのIGF 2023 AI特別セッションにて挨拶 – 生成AIのガバナンスと将来像を語る

ビジネス全般に活用できるAIおよびDX導入事例をご紹介します。日本では、ChatGPTの登場から生成AIを用いたシステム、Azureなどのセキュリティを高めた生成AI活用が多く報告されています。AIの導入の活用法は、業界ごとに異なり、採用されるシステムも多様です。
この記事を通して 「導入アイデア・あなたに使えるサービス・導入のポイント」 の参考になれば幸いです。弊社ではAI導入の最初の窓口としてAI総合研究所を運営しています。導入のお悩みはご気軽に弊社にご相談ください。

ビジネス全般において導入事例を活用するための主要なポイント

課題の特定と解決策の関連性：
- 事例がどの具体的なビジネス課題を解決したのか、その課題が自社の問題とどのように重なるかを理解します。
- 事例が使用した解決策やアプローチが自社の課題にどれだけ適用可能かを評価します。
実装の可行性：
- 導入に要した時間、コスト、リソースを評価し、自社での実装が現実的かどうかを判断します。
- 必要な技術的知識やスキルセットが社内に存在するか、または容易に習得可能かを考慮します。
データとインフラの要件：
- 事例の成功が特定のデータの種類や量に依存していたか、またそのデータが自社で容易に入手可能かを検討します。
- 必要とされる技術インフラ（ハードウェア、ソフトウェア、ネットワーク等）が自社に既にあるか、または導入が現実的かを評価します。
持続可能性とスケーラビリティ：
- 導入後の技術のメンテナンス、アップグレード、拡張の可能性とコストを検討します。
- 技術が将来的に自社の成長や変化に適応できるかどうかを考慮します。
法規制とコンプライアンス：
- 使用する技術やデータが関連する法規制や業界の基準に適合しているかを確認します。
- プライバシー保護、データセキュリティの観点から、導入前に考慮すべきリスクを評価します。
技術の適用範囲と成果：
- 使用されたAI技術の種類（例：機械学習、自然言語処理、画像認識など）とその適用プロセスを把握します。
- 事例で得られた具体的な成果（効率向上、コスト削減、顧客満足度の向上など）を確認し、それが自社の目標と合致するかを検討します。