生成的なAIが私たちをAIの転換点に押し付けた

人工知能（AI）が主流の人気に乗せられたのは、生成的なAI（GenAI）が利用可能になったことによる。以前は、データの統合とステージングに関するマシンラーニングがトレンドのビジネス優先事項だった。過去には、企業やコンサルタントは、特定のユースケースに対する一時的なAI/MLプロジェクトを作成していたが、結果に対する信頼性は限られていて、これらのプロジェクトはほとんどITチームの中でしか行われなかった。これらの初期のAIユースケースでは、専門のデータサイエンティストチームが必要とされ、結果を出すのに多くの時間と労力が必要で、透明性が欠けていて、ほとんどのプロジェクトは失敗に終わっていた。

その後、開発者が技術に慣れ、自信を深めるにつれて、AIとマシンラーニング（ML）は、主にITチームによって、より頻繁に使用されるようになった。今日では、GenAIが世界中の職業的および個人的な環境で避けられない存在となり、AI技術は大衆に利用可能になった。私たちは現在、AIの転換点にあり、しかし、ここまでどうやって到達したのか、そしてなぜGenAIが広範な採用を推進したのか。

AIの真実

「OpenAI」と「ChatGPT」が世帯語になったように、GenAIについての会話はどこでも行われており、避けられない。ビジネスでの使用例としては、チャットボット、データ分析、報告書の要約、そして個人的な使用例としては、旅行の計画、コンテンツの作成など、GenAIは急速に最も議論される技術となり、その急速な開発は、他の技術革新に比べて、目覚ましいものとなっている。

ほとんどの人がAIについて知っており、一部の人はその動作や実装方法について知っているが、公的および私的組織はまだ、技術の全ての利点を解放することに追いついていない。Alphasenseのデータによると、40%の収益コールではAIの利点と興奮が称賛されたが、S&P 500企業の16%のみが四半期の規制上の提出書類でAIについて言及した。これは、AIの財務上の影響とは何か、それぞれの企業がAIの採用にどれだけ投資しているかという疑問を提起する。

企業は、AIが流行っているだけでそれに乗るのではなく、AIが内部および顧客にどのような価値をもたらすか、そしてどのような問題を解決できるかを考える必要がある。AIプロジェクトは一般的に高価で、企業が適切にユースケースとROIを評価せずにAIを使用し始めると、時間と資金の浪費になる可能性がある。カスタマー プライベート プレビューにより、企業は製品の市場適合性を確認し、特定のユースケースの関連するROIを検証して、AIソリューションの価値提案を市場にリリースする前に検証できる。

ベンダーがAIに投資する前に知っておくべきこと

AIに投資するか、投資しないか？これは、SaaSベンダーがAIソリューションの開発に全力を尽くす前に考慮すべき重要な質問である。選択肢を比較検討する際には、価値、速度、信頼、スケールを考慮する必要がある。

価値と速度のバランスをとれ。 単にAIソリューションを言及するだけで、顧客が感銘を受ける可能性は低い。SaaS製品チームは、実際のビジネスニーズまたは問題があるか、またAIが適切な解決策であるかを問い、価値をどのように追加するかを検討する必要がある。AIをあなたの技術提供のための丸い穴（あなたの技術提供）に合わないもの（AI）を押し込もうとするな。AIがエンドユーザーにどのような価値をもたらすかを知らない場合、誰かがその機能に対して支払う可能性は低い。

信頼を構築し、スケールアップする。 システムを変更するには多くの信頼が必要である。ベンダーは、AIソリューションの信頼を構築することを優先し、スケールアップする前に透明性とデータモデルや結果に対する可視性を提供することで、摩擦を解消できる。ユーザーがモデルソースをクリックして、ソリューションの洞察がどのように導かれるかを確認できるようにする。信頼できるベンダーは、潜在的な痛み点を軽減するために、AIの採用に関するベストプラクティスを共有することもできる。

テクノロジー ベンダーの一般的な障害：AI 版

AIの旅に乗り出す準備ができた組織にとって、最適な影響を確保するために避けるべきいくつかの落とし穴がある。集団的思考を避け、行き先がわからないまま群れに従わないでください。AIの採用に対する明確な戦略を持ち、終了目標を反映し、戦略が組織の使命と顧客の価値観と一致することを確認する必要がある。

AI製品を市場に導入することは容易なタスクではなく、失敗は成功よりも多い。セキュリティ、経済、人材に関するリスクは数多く存在する。

セキュリティ上の懸念のみを考慮すると、AIモデルは機密情報やデータを保持することが多く、SaaS組織はこれらの情報を管理するための準備が必要である。考慮すべき事項には、以下のものがある。

• 機密情報の取り扱い: 一般的な大規模言語モデル（LLM）と機密情報を共有すると、モデルが機密情報を他のユーザーに意図せず漏らすリスクが生じる。企業は、内部および外部のユーザーが機密情報を保護するためのベストプラクティスを概説する必要がある。
• データの保存とプライバシーへの影響: 機密情報を共有すること以外に、AIシステム内に機密情報を保存すると、データが漏洩または未承認のアクセスにさらされる可能性がある。ユーザーは、データ漏洩から保護するためのセーフガードを備えた安全な場所にデータを保存する必要がある。
• 不正確な情報の軽減: AIモデルは大量のデータを収集および統合し、不正確な情報を簡単に拡散できる。正確で正しい情報が共有されることを保証するために、監視、管理、人間による検証が必要である。批判的思考と分析は、誤情報を避けるために不可欠である。

セキュリティ上の影響に加えて、AIプログラムは大量のリソースと予算を必要とする。AI開発のためのエネルギーとインフラストラクチャの必要量を考慮することが重要である。これは、顧客にとって明確な価値提案があることを保証する必要がある理由である。そうでない場合、製品開発に費やされる時間とリソースは無駄になる可能性がある。組織がAIを始めるための基盤があるかどうかを理解し、なければ必要な予算を特定することが重要である。

最後に、人材とスキルレベルのリスクも無視できない。一般的なAI開発には、専門のデータサイエンティスト、開発者、データエンジニア、および機能的なビジネスアナリストと製品管理が必要である。ただし、GenAIを使用する場合、以前述べたセキュリティリスクのため、セキュリティとコンプライアンスのオーバーサイトが必要である。如果AIが長期的なビジネス目標ではない場合、人材の採用と再スキル化のコストは不必要に高く、ROIは良くないものとなる。

結論

AIはここにいる。ただし、AIプロジェクトに資金を提供する前に戦略的に考えない場合、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まったばかりで、多くのリスクはまだ未知である。組織の内部および外部の顧客にとってのAIの価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIの開発を評価する際には、AIがもたらす価値を明確にし、AIモデルに対する信頼を構築し、リスクを理解することが重要である。AIはここにいるが、戦略的に考えないと、組織に悪影響を及ぼす可能性がある。この新しいAI時代はまだ始まった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