「ジェネラティブAIを用いたERPと大規模企業の拡張：フレームワークのステップ1」
Generative AI for ERP and scaling large enterprises Framework Step 1
編集者の注：Jason TanはODSC APACの講演者で、8月22日から23日に開催されます。彼のトーク「Generative AIアプリケーションのフレームワークと得られた教訓」もぜひチェックしてください。
AIのダイナミックな世界において、2022年11月30日にChatGPTが導入されたことは、人間とテクノロジーの相互作用を再構築し、AIの未来を形作る画期的な転換点となりました。GoogleやFacebook、Amazonなどのテック巨大企業がChatGPTの開発に急ぎ、このイノベーションがAIの景色に与えた革命的な影響を示しています。このパラダイムシフトは、業界の巨人だけでなく、スタートアップや小さなテック企業も魅了し、Generative AIをソフトウェアに統合し、顧客体験や運営モデルを再構築しています。
ChatGPTの重要性が広がるにつれて、企業世界や高等教育、政府機関など、さまざまな産業におけるその影響についての議論が促されています。この関心は、ビジネスの関係者にも注目され、彼らの企業におけるLarge Language Models（LLMs）とGenerative AIのユースケースと潜在能力を探るために、データおよび分析責任者（CDAOs）を巻き込んでいます。
この記事では、私自身のGenerative AI、ベクトルデータベース、埋め込み、LLMsに関する経験と成功から生まれた、確立されたフレームワークの最初のステップを紹介します。このフレームワークは、技術的な創業者が関係を構築し、効果的な営業を推進し、企業にGenerative AIを展開するための会話のコピロットの開発を包括しています。
ステップ1：ビジネスユースケースの特定
組織が避けなければならない最大の落とし穴は、明確な理解なしに技術を採用する「輝くオブジェクト症候群（SOS）」です。CDAOは、潜在的なユースケースを共同で探求し、主要な目標、優先事項、長期目標との整合性を確保する必要があります。ユースケースには、既存の顧客サービスチャットボットの改善、知識管理の向上、マーケティングおよびセールスコピーの洗練、または会話のコピロットの展開などが含まれる場合があります。
ステップ2：最小限の実行可能製品（MVP）の決定
Generative AIとLLMsに精通した専門家と協力して、組織は特定のビジネス目標に対応するためのMVPを作成することができます。例えば、組織はベクトルデータベースを展開して非構造化データを保存し、埋め込み技術を使用してデータをクエリし、LLMsを統合して顧客の返信のための企業ポリシーを文脈化するかもしれません。このアプローチにより、業務を効率化し、顧客とのインタラクションを向上させることができます。
ステップ3：逆算する
品質の高いデータは成功に不可欠なため、最も先進的なAIシステムでも人々が重要です。したがって、プロセス全体を通じて、内部および外部の適切な利害関係者を巻き込むことが重要です。これにより、分析に基づく洞察と実行可能な結果とのギャップを埋めるための総合的なアプローチが確保されます。同時に、組織は実装に必要なデータとシステムを特定する必要があります。
ステップ4：実装戦略の開発
適切なGenerative AIアプリケーション戦略を選択することは、展開において重要です。組織は、既存のソフトウェア開発キット（SDK）を活用するか、外部コンサルタントと提携するか、または内部でソリューションを構築するかを決定する必要があります。各オプションには、組織の能力、リソース、戦略的目標に応じた利点があります。
ステップ5：洞察を行動に変える
最後に、組織はGenerative AIによって生成された洞察を具体的な成果に変えることに焦点を当てる必要があります。これには、AIの出力を既存のワークフローに統合し、意思決定プロセスを洗練させ、業務効率を向上させることが含まれます。AIの推奨事項を確立されたシステムにシームレスに統合することで、従業員は的確な判断を下すことができ、継続的な改善の環境が生まれます。
結論
AIの景色が進化し続ける中で、Generative AIを企業に組み込むことがゲームチェンジャーとして浮かび上がっています。包括的なフレームワークの一部として、この最初のステップに従うことで、企業は的確な判断を下し、輝くオブジェクト症候群の落とし穴を回避し、AIの真の潜在能力を活用して業務と顧客体験を変革することができます。
このフレームワークの詳細や次の4つのステップについてさらに掘り下げるために、私は8月23日に開催されるODSC APAC 2023でのこのトピックについての私のトークに参加するようお誘いします。また、開発中に直面した現実の経験から得られた貴重な洞察と、障害を克服するための教訓も共有します。これはGenerative AIの変革力を直接体験する機会です。会場でお会いしましょう。
リンク
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jpctan/
ウェブサイト: https://engage-ai.co/
プロフィール
Jason Tan は、Engage AI の創設者であり、仮想と現実の会話を補完するために複数のチャネルでの会話を記憶する Conversation Copilot です。2023年1月のリリース以来、世界中で30,000人以上のユーザーがそれを使用して、アイスブレイクや見込み客との関係構築に役立てています。Engage AI の実装から得た知見を活かし、Generative AI と大規模な言語モデルをビジネスに取り入れるためのエンタープライズへの支援と知識の共有も行っています。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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