生成AIとは、大規模言語モデルなどのデータコーパスを活用し、コード以外の自然言語プロンプトによって、テキストや画像などのコンテンツを自律的に生成できるテクノロジーのことである。

すでに生成AIは我々の生活やビジネスの現場に浸透しつつあり、ある調査結果によると、ITリーダーの91%が何らかの形で生成AIを実際に使用していると回答し、71%は業務で使用した経験があるという。

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生成AIの導入にまつわるリスクとは

生成AIがもたらすビジネス価値を最大化するために、組織はどう準備するべきなのか?

生成AIは、組織やビジネスそのものを変革する可能性を秘めており、今後も市場における競争優位性を維持するためには不可欠な存在と考えられているが、闇雲に導入を進めることは推奨されない。

なぜなら、生成AIはそのままでは完璧なものとはいえず、入念な準備をした上で、自社にとって最適なユースケースで使用されない限りは、その価値を発揮することができないからだ。それどころか、これまで積み上げてきた顧客からの信頼や重要なデータを危険にさらしかねない。

生成AIのビジネス価値を最大限引き出すためには、そのリターンとリスクを理解し、自社におけるユースケースを明確化した上で、導入の準備を進める必要がある。

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以下のリンク先から入手できる資料では、ユースケースや目的を定めておけば、生成AIの原資としてどのようなデータを用意すべきか、そのデータをどこに配置すべきかが自ずと決定されることを解説している。効率的・効果的な生成AIの導入を可能とするアプローチや、そのための具体的なソリューションも紹介しているので、生成AIの活用を考えている組織はぜひ参照いただきたい。

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