1．AIや生成AIの懸念点(ChatGPT、生成AIなど)
AIが吐き出した不正確なデータ(不要データ)をどうするのか？不正確なデータ(不要データ)と判定する基準作りなど検討する
AIが吐き出すデータの精度を参考にして、継続して使い続けるか代替システムに切り替えるかどうか？検討する
個人使用では無く、ビジネス使用する場合、著作権に関わる所をクリア出来ているのか？法的な観点から考察する
2．AIや生成AIを導入することによる成果や期待値
会社の売上利益向上
経費削減
社員のやる気の向上、社員の離職率低下
労働時間の短縮に伴う人件費削減
労働生産性向上
顧客満足(CX)カスタマーエクスペリエンス向上
商品やサービス開発への接続
3．AIや生成AI導入で期待される4つの導入効果やメリット
社内業務の効率化
社員による属人化解消
社員の業務負荷の軽減
ビジネス業務における精度の向上
4．AIや生成AIを導入して可能になる事
データ(ファイル)を簡単にアクセス出来て、収集が可能
データ(ファイル)を分析可能なレベルに落とし込む事が可能
生成AIのモデルを設計構築、論理説明が可能
生成AIモデルをビジネスに活用
5．製造業のAI活用目的
生成製品の歩留まり改善・リードタイム短縮・稼働率改善
製品の品質改善
メンテナンスの効率化
社内で承継する技術のデジタル化
労働力改善・人材の適切な配置
新しい付加価値を持った製品を作る
6．AI活用のフェーズ段階
データ連携
データ検索・信頼性の確認
データ分析の準備、データ加工前の準備
データ分析、機械学習モデルを構築
AIデータ分析モデルのアプリケーションへの適用
モデルの継続的学習
7．失敗しない生成AI選定3つのポイント
AI導入の目標を明確化
最初に解決すべき課題を明確化することが重要です。
社内メンバーとの情報共有の促進
成約率の見える化
営業生産性の向上
マーケティングとの連携強化
バックオフィスとの効率的な連携
営業見込み客の追跡
自社顧客分析
売上実績や見込みの見える化
提案や報告書の一元化
AIとモビリティ連携
昨今、ITのモビリティは非常に重要なテーマです。
各部門は外出や移動をするとスマートフォンやタブレット、そしてノートPCなどのありとあらゆる種類のデバイスを使用してアクセスしています。
それらのデバイスからのアクセスからのデータを習得してAIに渡す事が大切です。
勤務場所を選ばず、クラウド型システムやアブリケーションを使用していることが前提です。
他システムやアプリケーションとAIの連携
過去のシステムは単独での利用がされていた時とは違い、最近では色々なアプリケーションやシステムがAPIなどと簡単に接続できるようになっています。
他のアプリケーションやシステムと連携できないと多くの無駄やコストが発生します。
正確なデータ同士の受け渡しは自動化して、正確でないデータは弾く仕組み作りが大切です。
企業はAI選定時に他のアプリケーションやシステムとの連携について確認が大切です。
8．データの価値の創出
AIを利用して迅速な意思決定をサポートして、顧客のニーズに対応する
AIを利用してデータ資産、データ品質、生産性を最適化する
9．生成AIを活用したいデータマネジメント領域
データ品質管理
データガバナンス
データカタログ
データセキュリティ
データ分析
データクレンジング
データ統合
データプライバシー
10．生成AIを活用したデータマネジメント効果の種類
データマネジメント作業の高度化
データマネジメント作業の自動化
データマネジメント作業の効率化
データマネジメント作業の簡易化
データマネジメント作業の拡張
11．生成AIで懸念されるリスク
生成AIが出力するコンテンツの正確性や信頼性が低い
生成AIが出力するコンテンツがプライバシー・法規制に違反する
生成AIが出力するコンテンツが人間の倫理や価値観に反する
生成AIが出力するコンテンツが事実誤認や錯覚を引き起こす
生成AIが出力するコンテンツが著作権物や機密情報を侵害する
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