企業でのAI導入における４つの利点と３つの課題
台湾AIアカデミーの元CEOであるチェン・シェンウェイ氏は、「人工知能（AI）は次世代の電気であり、将来、どの現代産業もAIに触れずにはいられないでしょう。」と述べました。
2022 年の冬に OpenAI の ChatGPT が登場し、生成 AI の新時代が始まりました。このブレークスルーに続き、2024 年 3 月には、テキストのプロンプトだけで高度にリアルなビデオを生成することができるビデオ生成型AIモデルのSoraが登場しました。そして、同年5月には最新のモデルであるGPT-4oがリリースされました。このモデルは人間のトーンや表現を「理解」し、リアルタイムでの解釈を提供し、異なる言語でスムーズな会話を行うことができます。これはまるで映画「Her」の現実版のようなものです。
AIはもはや単に人間の指示に従うだけではありません。画像、テキスト、音楽、会話を独自に作成できるようになりました。しかし、具体的にどのように各産業の事業運営を変えているのでしょうか?企業が直面する課題は何か、そしてこれらの課題を克服するための解決策は何か？この記事で解説していきます。
AI はすでにビジネスの運営のあり方に変革を起こしています。McKinsey & Company (マッキンゼー)とArtificial Intelligence Foundation(AIF)はどちらも、生成 AI ツールによって AI 導入の障壁が大幅に下がると指摘しています。世界中の企業の半数以上がすでに AI を社内で導入し始めています。現在使用されている主なアプリケーションには、コンテンツ生成、予測分析、レコメンドエンジン、大規模言語モデル (LLM) などがあります。
さまざまな業界にどのような変革が起きているのか、以下にご紹介します。
今年5月に発表されたMcKinsey & Companyの最新調査によると、世界の銀行業界が生成AIを採用することで年間2,000億～3,400億米ドルの価値を引き出すポテンシャルがあります。台湾だけでも、年間利益を360億台湾ドルから600億台湾ドルにほぼ倍増する可能性があります。月ごとのクレジットカード記録を利用して銀行は、顧客がいつ旅行するかを予測し、クレジットカードのプロモーションを効果的に実施することができます。さらに、AIチャットボットは簡単な顧客サービスの問題を処理することができ、人的資源を解放して営業活動の強化に集中させることができます。
日本のコンビニエンスストアチェーンのセブンイレブンは、この春から生成AIを使用して新商品の画像やテキストを作成する計画を発表しました。この業務変革により、新商品の開発に必要な時間を90％削減することが可能となり、従業員は商品改良により集中することができます。
生成 AI は最適化されたタンパク質配列を生成し、新薬の開発を加速させることができます。
テクノロジー業界では、スタートアップ企業であるCognitionが開発したバーチャルエンジニア、Devin AIが注目されています。このAIはプログラミングの提案を行うだけでなく、ソフトウェア開発プロジェクト全体を自力で完了させることができます。
AI は、今日の日常生活における水、ガス、電気、インターネット、通信の重要性と同様に、業界横断的なビジネス変革において極めて重要な役割を果たすでしょう。
ここでは、AI 導入によって企業が得られる代表的な 4 つの利点を紹介します。
多くの利点があるにも関わらず、企業は AI 導入の過程で依然として多くの課題に直面しています。
AI の実装は、単にデータをデジタル化するだけではありません。企業にとって最大の懸念は、所有するデータの複雑さに対処することです。
企業内のデータ設計は部門ごとに異なり、また、格納に使用されるフォーマットやシステムも異なる場合があります。そのため、データフォーマットを標準化し、抜け漏れなくデータを保存することが重要です。そうしなければ、コンピュータが正しく解釈し、学習することができません。しかし、データを適切に処理するための人材が不足していることが最も一般的な課題の一つです。
企業は、社内のニーズを満たす製品を開発するために、モデルトレーニングやプロンプトエンジニアリングなどの AI 開発スキルを持つ人材を必要としています。ほとんどの企業は、AI 研修に段階的に投資するか、新たな人材を雇用する必要があるでしょう。
この課題により、現在多くの企業は、AIFが指摘しているように、ChatGPT、Midjourney などの既成ツールを採用するか、外部 API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) を統合することを選択しています。
AIの導入には人材や設備に対する大規模な初期投資が必要です。システムの変換は時間がかかるだけでなく、後続のトレーニングや生成型AIモデルの管理にも多額の資金が必要です。さらに、企業の既存システムとの統合や複数の異なるAIソリューションの組み合わせも複雑なプロセスです。
AI プロジェクトの開始には、問題の特定、データ収集、モデルのトレーニング、本稼働など、多くの煩雑なプロセスが伴います。したがって、AI ソリューションの実装を成功に導くために企業は、まず AI で何を達成したいのか、どのような問題を解決したいのか、AI が最適なソリューションであるかどうかを明確に理解する必要があります。AI の実装は、単に導入するためだけではなく、明確な目的と戦略的手法に基づいて行う必要があります。
方向性と目標が明確になれば、企業は適切なベンダーや技術コンサルタントを選択してプロセスを加速することができます。AIFの「2023年台湾産業AI調査」より、製造業、政府機関、その他の企業のうち、十分なAI基礎知識を持っている従業員は25％未満であると認識している企業は70%に上ります。
外部ベンダーやコンサルタントと協力することで、企業はメンテナンスや従業員のトレーニングの後期段階で支援を受けることができ、変換期をスムーズに過渡させることができます。
Going Cloudは、クラウドサービス、データ管理、およびAIソリューションのワンストッププロバイダーです。KKCompany Technologies グループの一員として 、15 年以上の技術経験がある専門家チームが、多様な業界・AI 成熟レベルに合わせて先進的なIT基盤を提供し、データ活用によるお客様のビジネス成長を支援します。これには、構造化・非構造化を問わずデータのクレンジングと統合の支援、チャットボット、コンテンツ生成、レコメンドエンジンなどの AI ソリューションの適用とカスタマイズ、ビジネス ニーズに沿った AI システムの運用化などが含まれます。
Going Cloud では、AI/ML の専門知識を活用して、お客様がシームレスに AI を導入し、ビジネス目標を実現できるようサポートしています。AI の実装とアプリケーションを成功に導いたユースケースをご覧ください。
さらに、Going Cloud のソリューションはお客様の所有する環境に導入できるため、データの完全な所有権を保持しながら、利用シナリオやニーズに応じてセキュリティ、柔軟性、拡張性を確保することができます。
AI が企業にもたらすメリットは十分に立証されており、その価値は今後も高まる一方です。技術の急速な進歩と商業的な普及により、AI はやがてあらゆる業界に不可欠な存在となるでしょう。
しかし、企業が AI 導入の検討を始める際、多くの場合、人材の発掘、AI スキルの開発、変換コストの管理という 3 つの大きな課題に直面します。各業界や企業はそれぞれのシステム環境やビジネス特性により独自の課題を抱えています。社内のニーズやデータ環境を評価することは重要ですが、専門家とのパートナーシップを結ぶことで技術アーキテクチャや最適なAIモデルの選択、実装についてのアドバイスを受けることができます。このようなパートナーシップは、エラーの低減、プロセスの加速、AI 統合の成功率を大幅に高めるためにも重要です。
