650人調査で判明「生成AI活用のガチ悩み」、成果出せた企業にハッキリ表れる共通点
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目覚ましい技術革新を遂げる生成AIは、さまざまな企業から注目を浴びている。主な利用用途としては、画像や音声の解析、各種センサーから収集したデータの分析・活用などが多く、すでに業務の生産性を大きく向上させた事例も出始めている。だが、生成AIを活用したすべての企業が成果を得られるわけではない。本記事では、ビジネスでの生成AI活用を成功させるためのポイントについて紹介する。
（Photo/Shutterstock.com）
意思決定者650人の調査で判明した「AI活用の悩み」
AI技術は日進月歩で進化し、私たちの生活やビジネスを大きく変えようとしている。多くの企業が導入・活用に取り組んでいるが、「自分たちのビジネスにおける具体的な活用方法が見えない」、または「AI人材の確保が難しく、AI活用が進まない」といった課題が企業の取り組みを阻んでいる。
ある企業が世界各国のさまざまな業種・規模の組織に所属するIT/DevOps/プラットフォームエンジニアリング部門の意思決定者650名に対して行った「AI活用の現状に関する調査」レポートを見ると、企業がAIを活用する上での懸念事項が浮かび上がってくる。
1つ目は、データセキュリティとガバナンスにおける懸念だ。AIの学習に必要となる膨大なデータを安全に保つ方法や、データの品質そのものを確保する方法についても企業は検討する必要がある。
2つ目は、生成AIアプリケーションの開発や生成AIのモデリングに関するスキルの習得が難しいことだ。現在は、既存の商用あるいはオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズして利用するケースが多く、これも自社の利用方法に適した生成AIアプリケーションの開発や、生成AIのモデリングの難しさを表している。
3つ目は、既存のインフラのままでは生成AIの実行が難しいという点だ。生成AIの回答精度を高めるためにはより大量のデータを扱う必要があるが、これにはインフラのアップデートも求められる。それでは、これらの課題を乗り越え、生成AI活用で成果を出すためにはどうすれば良いのだろうか。
ある企業が世界各国のさまざまな業種・規模の組織に所属するIT/DevOps/プラットフォームエンジニアリング部門の意思決定者650名に対して行った「AI活用の現状に関する調査」レポートを見ると、企業がAIを活用する上での懸念事項が浮かび上がってくる。
1つ目は、データセキュリティとガバナンスにおける懸念だ。AIの学習に必要となる膨大なデータを安全に保つ方法や、データの品質そのものを確保する方法についても企業は検討する必要がある。
2つ目は、生成AIアプリケーションの開発や生成AIのモデリングに関するスキルの習得が難しいことだ。現在は、既存の商用あるいはオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズして利用するケースが多く、これも自社の利用方法に適した生成AIアプリケーションの開発や、生成AIのモデリングの難しさを表している。
3つ目は、既存のインフラのままでは生成AIの実行が難しいという点だ。生成AIの回答精度を高めるためにはより大量のデータを扱う必要があるが、これにはインフラのアップデートも求められる。それでは、これらの課題を乗り越え、生成AI活用で成果を出すためにはどうすれば良いのだろうか。
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・生成AIの実力発揮に超重要な「３大要素」
・生成AIで何したい？ 最近多い「企業の活用目的」４選
・「RAGの採用」や「AIアプリ・言語モデルの自社開発」…どうすれば実現できる？
・生成AI活用のユースケース３選、成果を出せている企業の共通点
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