「生成AIは私たちをAIの転換点へと押し進めた」

「生成AIは私たちをAIの転換点へと導いた」

人工知能（AI）が一般的に人気を博する前、Generative AI（GenAI）の利用可能性によってデータ統合とステージングが関連する機械学習に関するトレンディなビジネスの優先事項でした。過去において、企業やコンサルタントは特定のユースケースのために一度きりのAI/MLプロジェクトを作成していましたが、その結果への自信は限定的であり、これらのプロジェクトはほとんどがITチームの内部で保持されていました。これら初期のAIユースケースでは専任のデータサイエンティストチームが必要で、結果を生成するのに時間と労力がかかりすぎ、透明性が欠如しており、大半のプロジェクトは成功しなかったのです。

そこから、開発者たちが技術により慣れ親しんで自信を持つようになると、AIと機械学習（ML）はより頻繁に使用されるようになりましたが、やはり複雑なモデルの構築、データのクリーニングや入力、結果のテストなどの理由から、主にITチームが使用していました。そして今日、GenAIが世界中のプロフェッショナルや個人の環境で避けられない存在になるにつれて、AI技術は一般の人々にもアクセス可能になりました。私たちは今、AIの転換点に立っています。しかし、ここへ至るまでの経緯はどのようなものであり、なぜGenAIが私たちを広範な採用に引き込んだのでしょうか。

AIの真実

「OpenAI」と「ChatGPT」という名前が広く知られるようになると、GenAIに関する話題はどこでも目にすることができずにはいられません。ビジネスでの利用からチャットボット、データ分析、レポートの要約まで、旅行計画やコンテンツ作成などの個人的な利用に至るまで、GenAIは急速に世界中で最も話題になっており、その急速な発展は他の技術革新と比べても遅れをとっています。

多くの人々はAIについて知っており、一部の人はその動作や実装方法を知っていますが、公共・民間セクターの組織はテクノロジーの全ての利点を引き出すためにまだ追いついていると言えます。Alphasenseのデータによれば、収益発表の40％がAIの利点と興奮を強調していますが、S&P 500企業の中で約1社に6社（16％）しか四半期の規制報告書でAIについて言及していないのです。これからは、AIの財務への影響や本当にその採用に投資している企業の数を考えてみるべきでしょう。

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単なるトレンドとしてAIに乗り遅れないようにするために、企業はAIが内部的におよび顧客にもたらす価値、そしてユーザーの問題を解決できるのか、ということを考える必要があります。AIプロジェクトは一般的に費用がかかりますし、企業がどのようにAIを使用するのかを適切に評価せずにAIを使用し始めれば、時間と資金の無駄になる可能性があります。カスタマープライベートプレビューでは、特定のユースケースの関連ROIを検証し、AIソリューションの価値提案を市場投入する前に、市場適合性を確認するための制御された方法を提供します。

AIに投資する前にベンダーが知るべきこと

AIに投資するべきか、それともしないべきか。これはSaaSベンダーがAIソリューションの開発に全力投球する前に考慮すべき重要な問題です。選択肢を検討する際には、価値、スピード、信頼性、スケーリングのバランスを心に留めてください。

価値とスピードのバランスを取る。お客様は単にAIソリューションの言及だけで感動することはありません。SaaS製品チームはまず、顧客のために解決したい本当のビジネスニーズや問題があるかどうか、そしてAIが適切な解決策なのかを考えるべきです。四角い穴（AI）に丸いピン（技術提供）をはめようとしてはいけません。エンドユーザーにとってAIがどのような価値をもたらすのかを知らなければ、それらの機能に誰かが支払いたいと保証することはありません。

信頼性を構築し、スケーリングする。システムを変更するには多くの信頼が必要です。ベンダーはスケーリングする前にAIソリューションの信頼性を最優先すべきです。データモデルや結果に対する透明性と可視性が摩擦を解消することができます。ユーザーがソリューションの洞察がどのように導かれているかを確認できるように、モデルのソースにクリックできるようにします。大半の信頼性のあるベンダーは、AIの採用に対するベストプラクティスも共有できます。

テクノロジーベンダーの共通の障壁：AIエディション

AIの旅に臨む準備が整った組織は、最適な影響を確保するために避けるべき落とし穴がいくつか存在します。集団思考を避け、どこに向かっているのかを知らずに他の人に従うことはしないでください。AIの採用戦略を明確に持つことで最終目標を振り返り、その戦略が組織のミッションと顧客の価値と一致していることを確認してください。

市場へのAI製品の導入は容易な課題ではありませんし、成功例よりも失敗例の方が多いです。セキュリティ、経済、人材リスクは数多く存在します。

セキュリティ上の懸念に関しては、AIモデルはしばしば機密資料やデータを保持していますので、SaaS組織はそれらを管理するために必要な装備を整える必要があります。考慮すべき事項は以下の通りです:

• 機密資料の取り扱い: 一般的な大規模な言語モデル（LLM）と機密資料を共有することは、モデルが他のユーザーに機密資料を誤って漏洩させるリスクを生じさせます。企業は内部および外部のユーザーが機密資料を保護するためのベストプラクティスを明記すべきです。
• データの保存とプライバシーに関する影響: 懸念の共有に加えて、AIシステム内で機密資料を保存することは、データが潜在的な侵害や権限外のアクセスに晒される可能性を生じさせます。ユーザーはデータを安全な場所に保管し、データ侵害からの保護策を実施すべきです。
• 正確な情報の軽減: AIモデルは大量のデータを収集し合成しますが、不正確な情報が容易に広まることがあります。監視、監督、人間による検証が必要です。思考力と分析力は誤情報を避けるために重要な要素です。

セキュリティの問題に加えて、AIプログラムには相当なリソースと予算が必要です。効率的かつ効果的なAI開発には、どれだけのエネルギーとインフラストラクチャが必要なのかを考慮してください。そのため、顧客に対する明確な価値提案が重要です。そうでなければ、製品開発に費やされる時間とリソースは無駄になってしまいます。AIに取り組むための組織の基礎が整っているかどうかを理解し、そうでなければ追いつくために必要な予算を特定してください。

最後に、才能とスキルレベルのリスクを無視してはなりません。一般的なAI開発には、データサイエンティスト、開発者、データエンジニア、また事業アナリストやプロダクトマネージメントなど、専任のグループが必要です。しかし、GenAIとの連携にあたっては、先に述べたセキュリティリスクに対する追加的なセキュリティとコンプライアンスの監督が必要です。AIが長期的なビジネス目標でない場合、人材の募集や教育再訓練にかかるコストは、不必要に高くなり、良好なROIをもたらしません。

結論

AIはこれからも提供され続けます。しかし、AIプロジェクトに参加し、資金を提供する前に戦略的に考えないと、組織にとって害を及ぼす可能性があります。この新しいAI時代は始まったばかりであり、リスクの多くはまだ不明です。組織のAI開発を評価する際には、AIの内部および外部の顧客に対する価値を明確に把握し、AIモデルへの信頼を築き、リスクを理解してください。

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