現在は生成AIに大きな注目が集まっているが、実はビジネスの現場におけるAIへの投資の83%が「予測型AI」（例：予知保全・不正検出）や「解釈型AI」（例：製品の欠陥やセキュリティの脅威の検出）といった、生成AI以外の分野に振り向けられているという。
そうした状況の中、AIの導入に失敗してしまう組織と、成功を収めている組織の差が大きくなっていることをご存じだろうか。
近年のAIサービスは利用のハードルが極めて低く、そのことが使いやすさにつながっているが、それが故に目的を明確化することなくAIを現場に導入するケースが見受けられる。結果、POCや試作の繰り返しに終始してしまい、当初期待した成果を挙げられないという、典型的な失敗例が増えているのだ。
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テクノロジー戦略へのAIの組み込み：効果をもたらす5つのステップ
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組織文化としてAIテクノロジーを定着させるには
一方、AIの導入によって大きな成果を挙げた組織に共通するのが、AIと自動化テクノロジーの親和性の高さを理解していることだろう。
また、AIと自動化を組み合わせることで、既存のワークフローをデジタル化し、業務プロセスの迅速化・効率化という目的を明確にして、そのための体制を整えている点も、成功を収めている組織における共通項といえる。
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以下のリンク先から入手できる資料は、AIテクノロジーを自社ビジネスに組み込み、大きな成果を挙げるためには、強固なテクノロジー基盤を導入するだけでなく、組織文化としてAIテクノロジーを定着させる具体的な取り組みが必要であることを指摘している。全社的なAI活用に向けて実践すべき5つのステップも紹介しているので、担当者の方にはぜひ参考にしてほしい。
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テクノロジー戦略へのAIの組み込み：効果をもたらす5つのステップ
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