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OpenAIのChatGPTが2022年にリリースされたのを契機に、多くの組織がAIを用いたビジネス変革の取り組みを開始した。しかしPoC（概念実証）から本番環境へ移行する際に、あらゆる落とし穴にはまる企業が多い。その主な原因の1つに「インフラ整備」を挙げるのがエヌビディア エンタープライズ事業本部 シニアマネージャーの鈴木 元哉氏だ。そこで今回、課題や成功ポイントなど、AIプロジェクトの光と陰について、BMWの事例とともに鈴木氏に聞いた。
AI採用で「収益10％超増加」の可能性2.6倍
ChatGPTの登場で、多くの企業がAIのビジネス活用に向けた取り組みを進めている。エヌビディア エンタープライズ事業本部 シニアマネージャーの鈴木 元哉氏はアクセンチュアの調査（注）を引用しつつ、「LLMや生成AIなどの次世代AIを採用する企業は、収益が10％以上増加する可能性が2.6倍に上がります」と話す。
一方で、PoC（概念実証）から次のフェーズに移る際につまずく、という企業の声が多く聞かれる。PoC段階では限定的なデータを用い、限定的なユースケースでの試行が行われるが、自社や業界固有のデータが反映されていないテスト環境のAIモデルを、どのように本番環境に移行するかについて課題を持つ企業が多い。
「本番環境に移行するのに際して、望んだAIの回答精度が出ない、誤った解答をするといったハードルを越えられずに、本番ビジネスでは活用できないとの課題に直面している企業が多いのが現状です」（鈴木氏）
この課題を乗り越える重要なポイントの1つがインフラ整備だ。上述したアクセンチュアの調査でも「生成AIのメリットを十分に享受するには、AIインフラストラクチャーに投資する必要がある」と指摘されている。では具体的にAI活用を成功させるにはどうすれば良いのだろうか。
一方で、PoC（概念実証）から次のフェーズに移る際につまずく、という企業の声が多く聞かれる。PoC段階では限定的なデータを用い、限定的なユースケースでの試行が行われるが、自社や業界固有のデータが反映されていないテスト環境のAIモデルを、どのように本番環境に移行するかについて課題を持つ企業が多い。
「本番環境に移行するのに際して、望んだAIの回答精度が出ない、誤った解答をするといったハードルを越えられずに、本番ビジネスでは活用できないとの課題に直面している企業が多いのが現状です」（鈴木氏）
この課題を乗り越える重要なポイントの1つがインフラ整備だ。上述したアクセンチュアの調査でも「生成AIのメリットを十分に享受するには、AIインフラストラクチャーに投資する必要がある」と指摘されている。では具体的にAI活用を成功させるにはどうすれば良いのだろうか。
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・AI活用のよくある課題
・留意すべき「見えないコスト」とは
・AI開発環境どう整備すべき？
・BMWのAI活用事例、「成功企業の共通点」は？
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