企業はAIを探索し、応用して創造する際に「独自の道を切り開く」必要がある。

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生成 AI は、幅広い業界に「革命」をもたらすと期待される、ゲームを変えるテクノロジーとして登場しました。

最近の Smart Banking 2023 で共有された専門家らは、データがビジネス成長のきっかけとなることに全員が同意しました。

しかし、新しいテクノロジー、特に人工知能（AI）テクノロジーのサポートがなければ、データは資産になりません。

生命を創造したアプリケーション 2.jpg — 生成 AI の急速な発展により、「データゲーム」にまったく新しい時代が到来します。(イラスト: Unsplash)

AI はビジネスデータを入力として使用しますが、企業が高度なデータ管理システムを確立した場合にのみ、AI の力は最大限に発揮されます。 「生成AIの強力かつ爆発的な発展は、データ『ゲーム』にまったく新しい時代をもたらすだろう」とEYコンサルティング・ベトナム株式会社（EYコンサルティングVN）の取締役会長、グエン・トゥイ・ドゥオン氏は述べた。

生成AIを活用する企業の問題について議論したRMITベトナム大学クリエイティブビジネス学部長兼ビジネススクール副学部長代理のファム・コン・ヒエップ准教授は、次のように述べています。「生成AIの力を活用することは単一の公式に従うものではなく、各企業の性質、その競合他社、そしてその中核となる使命と目的によって異なります。」「企業は生成型AIで独自の道を切り開くためにこれを念頭に置く必要がある」とファム・コン・ヒエップ准教授は指摘した。

W-アプリケーション作成-3-1.jpg — ベトナムRMIT大学クリエイティブビジネス学部長、ビジネススクール副学部長代理、Pham Cong Hiep准教授。（写真：ホアン・ゴック）

この専門家によると、今日よくある誤解は、人工 AI が人間に代わることができるというものだ。実際、ほとんどの仕事では、機械的に反復的なタスクと人間の判断に依存する高度なタスクの組み合わせが必要です。

さらに、企業は、AI 統合の道のりがすべての企業がたどる直線ではないことを理解する必要があり、各企業は AI を適用して作成する際に具体的な目標を決定し、そこから戦略を調整し、適切な準備手順を踏む必要があります。

たとえば、ニュースサイトでは生成 AI を使用してニュース記事をすばやく作成できます。一方、広告代理店では、クリエイティブな広告スローガンを作成する際のアイデア創出段階でこのテクノロジーを使用できます。「AI を使用する目的はそれぞれ異なります。ニュースサイトにはスピードが必要であり、広告代理店にはブランドに合った創造性が必要です。「適切なAIアプローチがなければ、どちらも望ましい結果を達成することはできない」とRMIT大学ベトナムの専門家は分析した。

企業は生成 AI をどのように効果的に適用できるでしょうか?

ファム・コン・ヒエップ准教授は、企業が生成型 AI を適用するという話をさらに深め、企業は生成型 AI を適用する際には AI と人間のスキルを組み合わせ、明確なビジネス目標を定義する必要があると指摘しました。

RMIT ベトナム大学ビジネス学部の専門家によると、企業が組織の目標に合わせて AI 実装の戦略を立て、調整できるようにするために、企業は AI を統合する際のビジネス上の動機を分類することができます。 AI は、現在のスキルを置き換えるか強化するかという AI の役割と、AI アプリケーションが社内向けか顧客向けかという 2 つの基準に基づいて分類できます。

まず、企業は、必要な AI テクノロジーが既存のスキルに取って代わるものなのか、それとも強化するものなのかを判断する必要があります。 AI をスキル向上に応用するには、企業は適切なトレーニングプログラム、フィードバックメカニズム、パフォーマンス測定システムを開発する必要があります。

逆に、スキルの代替として AI を導入する場合、企業は組織の成長思考、キャリア移行サポート、緊急時対応計画に重点を置いた包括的な戦略を必要とします。

「バスの運転手をAI制御の車両に置き換えることを目指すスイスのAutoBusプロジェクトはその好例です。「AIをうまく導入するには、企業の従業員が技術の変化に適応する必要があり、企業は人間のバックアップドライバーを配置するなど、予期せぬ混乱に備えた緊急時対応計画を用意する必要がある」とファム・コン・ヒエップ氏は述べた。

アプリケーション作成-1-1-1.jpg — 専門家は、企業が最大限の効率を達成するには、人間の専門家と AI の調和のとれたつながりを確保するために戦略を微調整する必要があると推奨しています。（イラスト：Pexels）

2 番目の基準 (AI を社内に適用するか顧客に適用するか) にも、異なるアプローチが必要です。企業が AI を顧客に適用したい場合、AI 研究の最前線に立ち、ユーザー中心の設計を重視し、顧客のニーズを理解する必要があります。自動運転車の開発におけるテスラの例を挙げると、同社は AI イノベーションの最前線に立ち、ユーザー中心の設計を優先し、市場で戦略的に製品を位置付ける必要があります。

専門家のファム・コン・ヒエップ氏によると、AIを使用して社内プロセスを合理化する場合には、焦点はまた変わります。その時、ビジネスリーダーは従業員のデータ分析と解釈のスキルの育成を優先する必要があります。

もう 1 つの重要なタスクは、移行を効果的に管理し、従業員が新しい AI ツールに適応して連携できるように支援することです。

このようなプロセスには、データ解釈の高度なスキルを持つ作業員と、リーダーシップチームによる構造化された変更管理戦略が必要です。

「生成 AI は、人間の専門知識と自動化の間の微妙なバランスを中心に展開します。「AI統合プロセスにはすべての組織に共通する公式はなく、ビジネス目標、人間の仕事を補完または置き換えるAIの役割、AIアプリケーションの焦点によって異なります」と専門家のファム・コン・ヒエップ氏は強調した。