AI技術の進化により、組織はこれまでにない業務効率化とビジネス変革の機会を手にしています。ジェネレーティブAIや大規模言語モデル（LLM）は、データ分析から意思決定支援、顧客対応の自動化まで、幅広い分野でその力を発揮しています。AIの導入は、競争力の強化、コスト削減、顧客満足度の向上に直結し、組織の持続可能な成長を支える重要な要素となっています。
しかし、AIを効果的に導入し、その最大限の価値を引き出すためには、専門的な知識と戦略的なアプローチが必要です。一つのきっかけとして、世界をリードするプロフェッショナルサービス企業であるアクセンチュアです。
アクセンチュアとは？
アクセンチュア（Accenture）は、世界をリードするプロフェッショナルサービス企業であり、戦略、コンサルティング、デジタル、テクノロジー、オペレーションズの分野で幅広いサービスを提供しています。同社は、企業や行政機関がデジタル技術を活用して運営を最適化し、収益を拡大し、市民サービスを向上させる支援を行っています。主な特徴とサービスは以下。
- 戦略およびコンサルティング: クライアントが戦略的な意思決定を行い、持続可能な成長を実現するためのコンサルティングサービスを提供。
- デジタル: デジタルトランスフォーメーションの推進を支援し、企業が最新のデジタル技術を活用して競争力を高める手助けを行う。
- テクノロジー: 最新のテクノロジーソリューションを提供し、ITインフラの最適化や新しい技術の導入をサポート。
- オペレーションズ: ビジネスプロセスの効率化と最適化を通じて、クライアントの運営コストを削減し、生産性を向上させる。
グローバルな影響力:
アクセンチュアは120カ国以上でサービスを提供しており、約738,000人の従業員を擁しています。
グローバル規模のデリバリー能力を持ち、世界中のエコシステム・パートナーと緊密に連携している。
上記のようにデジタル活用としての知見有する数少ない企業であることが分かります。
AIロードマップ：本格導入に向けたジャーニー
企業が概念実証（PoC）から実用のフェーズに進み、効果的にAIの本格導入を実現するために必要なインサイトを導き出してきましたとのことですが、アクセンチュアのAIロードマップをご覧ください。
参考: (Accenture | Let there be change)
AI戦略の確立:
ビジネス目標と一致するAI戦略を策定し、長期的なビジョンを持つことが重要です。
データ基盤の強化:
データの収集、管理、分析の基盤を整備し、AIの導入に備えます。
技術と人材の調整:
最新のAI技術を導入し、従業員のスキル向上と組織文化の変革を推進します。
実装と運用の最適化:
AIソリューションの継続的な改善と最適化を行い、ビジネス価値を最大化します。
サイト抜粋：
AIロードマップに沿って、自社のAIプロジェクトを評価してみましょう。各チェックポイントの質問に答えながら、データ、人材、インフラ、組織全体について、成功するために必要な準備が整っているかどうかを確認してください。概念実証（PoC）段階にあっても、すでにAIの本格導入段階であっても、AIへの取り組みからより大きな価値を実現するために採用すべき具体的な手順があることを確認しましょう。
はじめに ChatGPTの登場により、人工知能（AI）は新たな段階に突入しました。ChatGPTはわずか2カ月で1億人のアクティブユーザーを達成し、史上最速の成長を遂げた消費者向けアプリケーションとなりました。企業にとっても、AI導入のターニングポイントとなっています。AIマネージャーとして、この技術をどのように活用し、ビジネス変革を推進するかが重要です。
基盤モデルの進化 基盤モデルは、大規模なデータセットを活用して学習する複雑な機械学習システムです。これらのモデルは、企業が特定の業務やタスクに適応できるように設計されています。LLM（大規模言語モデル）は、その中でも特に重要な役割を果たします。言語の複雑性を解読し、マシンが言語、コンテキスト、インテントを学習・生成する能力を持つLLMは、企業の業務効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。
ジェネレーティブAIの進化 ジェネレーティブAIは、2000年代初頭から機械学習技術の急速な進化を経て、現在の深層学習やLLMへと発展しました。2020年代に入り、言語の修得が中心となり、OpenAIのGPT-4などの言語モデルが企業の業務、知識、コミュニケーションに大きな影響を与えています。企業はこれらの技術を活用し、新たな性能の最先端領域を切り拓き、人の創造性や生産性を向上させることができます。
購入かカスタマイズか？ 企業はジェネレーティブAIモデルを購入するか、カスタマイズするかの選択を迫られます。既製のモデルを購入し、プロンプトチューニングやプレフィックス学習を通じてユースケースに合わせて微調整する方法もありますが、最大の価値を引き出すには自社データを用いたカスタマイズが必要です。自社データを用いたファインチューニングにより、特定の業務を全社的に支援し、新たな性能の最先端領域を切り拓くことが可能です。
ジェネレーティブAIの導入と影響 ジェネレーティブAIは多岐にわたる業務に影響を与えます。AIマネージャーとしては、以下の主要機能への影響を特に注視する必要があります。
- アドバイス：AIモデルは各従業員のコパイロットとなり、生産性を向上させる新たなインテリジェンスを提供します。カスタマーサポートやセールスイネーブルメント、人事、医療および科学研究、企業戦略、競合他社情報などが例として挙げられます。
- 制作：ジェネレーティブAIは、顧客に訴求する新たな手段を提供し、生産設計やデザインリサーチ、ビジュアルアイデンティティ、ネーミング、コピー制作およびテスト、リアルタイムなパーソナライゼーションに革新をもたらします。例えば、英国の自動車メーカーであるジャガーは、ソーシャルメディアのアウトリーチにDALL·Eを使用しています。
- コーディング：ジェネレーティブAIはソフトウェアプログラマーの生産性を大幅に向上させます。プログラミング言語の変換、コードライティングの自動化、問題の予測および防止、システム文書の管理が可能です。
- 自動化：高度な過去コンテンツの知識、ネクストベストアクション、サマリー機能、および予測インテリジェンスにより、バックオフィスおよびフロントオフィスのビジネスプロセスの自動化が革新的な水準に引き上げられます。
- 保護：企業のガバナンスおよび情報セキュリティをサポートし、不正行為の防止や規制コンプライアンスの向上を実現します。
リスクと規制 AI技術の責任ある使用に関する疑問が提起されています。企業は法的、倫理的、風評的リスクに細心の注意を払う必要があります。アクセンチュアは2017年に「責任あるAI」の原則を導入し、ビジネスおよび社会基準を反映したAIシステムの設計、構築、展開を行っています。
ジェネレーティブAIの主なリスクと規制上の疑問点
知的財産：
企業はいかにして独自のIPを保護するのか、また事前学
習基盤モデルの使用における、サードパーティ著作権の誤った侵害を
防ぐ方法とは？
データプライバシーおよびセキュリティ：
データの取り扱い、処理、保護、確保、使用方法において、EUのAI規制法など施
行予定の法律をどのように組み込むか？
差別：
差別禁止またはアンチバイアスを考慮に入れる必要
のあるツールを、企業は使用または作成しているか？
製造物責任：
ジェネレーティブAIベースの製品を市場に出す前に、
整備する必要のある健全性および安全性メカニズムとは何か？
信頼性：
消費者および従業員に提示すべき透明性の水準とは何か。
また企業がジェネレーティブAIを通じたアウトプットの正確性を確保し、
ユーザーの信頼を維持するにはどうすればよいか？
アイデンティティ：
音声または顔認識に依存するProof of Personhood
を確立する際にどのような検証手法を強化および改善すべきか。またこれを
誤用した場合の影響は何か？
事業への導入規模について
自動化の可能性：高 ＝ 既存業務が自動化が可能
オーグメンテーション（augmentation）の可能性：高 ＝
特定の業務やタスクが完全に自動化されるのではなく、AIと人間が協力して業務を行うことで、全体の生産性と効率を向上させるアプローチです。完全な自動化が難しい分野でも、AIを補助的に活用することで、効果的な業務遂行が可能になります。
業界平均の31%の自動化の可能性が高い とはかなり衝撃でした。またオーグメンテーションを加味すると、40%と全体の4割でAI活用が見込めるとのことです。また、業界によって、
銀行業界・保険では、5割を超えており、インパクトも大きそうです。
- ビジネス主導のマインドセット：新たなイノベーションを組織全体に普及させるためには、ビジネス主導のマインドセットが重要です。企業は実験アプローチを取り、組織のデータに応じてカスタマイズされたモデルを用いてビジネスの再編、カスタマーエンゲージメント、製品およびサービスを中心とするプロジェクトを推進します。
- 人材ファースト：技術と同様に人材への投資も重要です。企業はAIの構築と使用に対する技術力および企業アーキテクチャの構築と、AIが浸透したプロセスで効果的に業務を遂行するための人材育成を行います。
- 専有データの準備：基盤モデルをカスタマイズするには、ドメイン固有の組織データ、セマンティクス、ナレッジ、メソッドへのアクセスが必要です。企業はデータを取得、拡大、改良、保護、展開するための戦略的かつ統率の取れたアプローチを取る必要があります。
- 持続可能な技術基盤への投資：高いコンピューティング要件を満たすために、持続可能な技術基盤への投資が必要です。AIの利用が拡大するにつれて、基盤となるインフラからの炭素排出量も増加するため、企業はエネルギー効率と物質放出を考慮した強固なソフトウェア開発フレームワークを構築する必要があります。
- エコシステム変革の促進：基盤モデルの構築は複雑かつコンピューティング集約型で高額な費用を要します。クラウドのハイパースケーラー、大規模テクノロジー企業、スタートアップ企業との適切なパートナーネットワークを持つことが重要です。
- 責任あるAIの向上：ジェネレーティブAIの急速な導入を受けて、企業は責任あるAIの強固なコンプライアンス制度を整備することが急務です。企業は原則およびガバナンス、リスク・方針・管理、テクノロジーおよびイネイブラー、文化およびトレーニングを含む枠組みを通じて、受動的なコンプライアンス戦略からプロアクティブな開発に移行する必要があります。
AIの未来 ジェネレーティブAI、LLM、基盤モデルは企業の業務最適化と成長に向けた新たな道筋を切り拓きます。企業はAI技術の飛躍的な進歩を通じて、新たな性能の最先端領域を定め、自社だけでなく業界全体の再編を図る時期にあります。AIマネージャーとしては、この変革をリードし、企業の競争優位性を高めるために積極的に取り組むことが求められます。
