Albert Meige, ADL ブルーシフト ディレクター Albert Meige ADL ブルーシフト ディレクター

研究開発・イノベーションにおけるAIの活用

人工知能（AI）は、研究開発・イノベーション（R&D&I）を変革し、持続可能性、ヘルスケア、気候変動、食糧・エネルギー安全保障などの世界的課題に対処するための新たな可能性を解放し、組織が革新を促進し、ブレークスルー的な製品やサービスを立ち上げることを支援しています。R&D&IにおけるAIは新しいものではありません。しかし、ジェネレーティブAI（GenAI）と大規模言語モデル（LLMs）の登場により、その能力は大幅に拡大し、ブレークスルーとイノベーションの加速が進んでいます。組織はR&D&I努力においてAIからどのように利益を得ることができ、成功を導くためのベストプラクティスとは何か。Arthur D. LittleのBlue Shift Instituteは、40以上のAIプロバイダー、専門家、実践者へのインタビューと、200以上の組織への調査を実施し、Eureka! on Steroids：AI駆動の研究開発イノベーションという報告書を作成しました。この報告書では、AIの現在と将来の分析が行われています。私たちの分析は、5つの重要な分野に焦点を当てています。AIはR&D&I全般に利益をもたらすが、人間を置き換えるわけではないR&D&Iのすべての構成要素は、テクノロジーと市場インテリジェンス、イノベーション戦略、アイデア、ポートフォリオとプロジェクト管理、知的財産管理など、AIの利益を受けることができます。こうした利益を理解する上で、3つの重要な要素が浮かび上がります。 AIは研究者を増強するだけでなく、代替するわけではなく、時間を解放し、研究者がより生産的で創造的になることを可能にします AIは従来不可能だった難問を解決することができ、テクノロジーのスピードとスケーラビリティ、学習能力により、新しいイノベーションの道筋が開けられます AIは「プランナー・シンカー」の役割を果たすことになり、コンテンツ生成や検索を超えて、ナレッジマネージャー、仮説生成、R&D&Iチームのアシスタントなどのより複雑な役割を担うことになります 特定のR&D&IユースケースでAIを使用するかどうかを判断する際には、汎用的なモデルはありません。組織は、利用可能なデータの種類と量（わずかから多量まで）と、問い合わせの性質（開放的から特定的まで）に焦点を当てる必要があります。同時に、1つのAIアプローチだけでは最適な結果をもたらさない可能性があります。過去15年間に開発された最先端のインテリジェントシステムのほとんどは、システムのシステムです。つまり、特定のタスク用に設計された独立したAIシステム、モデル、またはアルゴリズムであり、組み合わせることでより大きな機能とパフォーマンスを提供します。成功には8つのベストプラクティスが必要研究者、AI科学者、創設者、デジタル、製造、Marketing、R&Dチームの責任者へのインタビューに基づいて、成功したAIの導入には8つのベストプラクティスが必要です。組織は以下の点に注意する必要があります。 アジャイルな方法論を採用して、チームが迅速に変化するAI環境で効果的に作業できるようにする データ品質、組織全体でのコラボレーション、独自のデータの活用に焦点を当てて、堅実な基盤を築く モデルを構築、購入、微調整するための戦略的な選択を行い、後者のアプローチが最も効果的であることが多い 概念実証プロジェクト中に、データの取得と合成、精度とリコール、過学習と過少学習などの分析トレードオフを考慮する 利用可能なデータサイエンスの才能を積極的に活用し、必要なスキルを取得するために組織外とのパートナーシップを検討する セキュリティとコンプライアンスをバランスよく、実験の迅速性を確保するためにITと連携する 利点を迅速に示し、ユーザーの買い込みを得て、信頼を築き、さらなる投資を解放する システムのパフォーマンスを継続的に維持、監視し、特にモデル改善の観点から 3. テクノロジーの構成要素はすでに整っているR&D&Iの価値チェーンは、ほとんどのAIユースケースと同様に、インフラストラクチャ、モデル開発者、アプリケーションの3つの層で構成されます。インフラストラクチャーについては、十分な計算能力を実装および維持するコストは大きいですが、ホスティングプロバイダーは、クラウドで推論とクエリを実行するインフェレンス・アズ・ア・サービスモデルを提供し、インフラストラクチャーの必要性を除去し、前払い費用を削減し、AIへのアクセスを民主化しています。R&D&IにおけるAIの価値チェーンは、Meta、Microsoft 、Nvidiaなどの主要なオープンソースモデルに大きく依存しています。しかし、MistralやCohereなどの小規模なプレイヤーや、学術機関もエコシステムの重要な部分を形成しています。価値チェーンのアプリケーションエンドでは、一般的および専門的なR&D&Iアプリがすでに多くのユースケースに対応するために作成されており、現在500以上のアプリが利用可能です。これらは、R&D&Iプロセス全体をカバーしています。将来は不明だが、シナリオプランニングが理解を助けるR&D&IにおけるAIの進化は、パフォーマンス、信頼性、コストの3つの要因の結果に依存します。これらの要因の組み合わせにより、R&D&Iのすべての側面を変革するAIから、リスクの低いユースケースでのみ使用されるAIまで、6つの妥当な将来シナリオが生まれます。最大から最小の影響の順に、以下のようになります。 ブロックバスター： AIはR&Dサイクル全体で最優先事項となり、組織を変革します。データは新たなフロンティアとなります。 クラウドプレイサー： AIは便利で、手頃で、日常の生産性タスクに採用されますが、科学的・創造的な価値を提供するには至りません。...