【保存版】「診断」から始めよ。企業の生成AI活用に必要な3ステップ
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生成AI活用の勝ち筋を生成AIを使って検討する枠組みが素晴らしいですね。SIGNATEさんは生成AIが出るはるか以前からDXに関わっているので、方法論が発達していますね。企業のAI導入においては、他社事例から学べる汎用的なものも多いので、そのような領域には特に有効でしょう。特にバックオフィス的業務がこれにあたります。
また、より独自性の高い領域へのAI導入でさらにハイインパクトな結果を狙うことができます。例えば製薬企業が創薬における候補化合物を生成したり、自動車メーカーが車に生成AIを搭載する、広告会社がクリエイティブの下書き生成に応用する、などです。このような業務への応用は要求されるクオリティが高く、現時点では技術的要件を完全に満たせないケースも多いですが、非常に速いスピードで技術が進歩しているため、段階的な導入を今から計画していく必要があります。
このように、短期目線で効果の出しやすい施策の「型化」「実装」を進めながら、長期的な視点で差別化につながる独自領域へのAI活用における戦略策定を検討していくことで、継続的な勝ち創出に繋げることができます。
注目のコメント
「業務にAIが及ぼす影響度を、AI自体が診断する」
まさにAIによるコンサル破壊の前兆ですね。
当社でも業務タスクごとのAI代替可能性を生成AIに評価させて、将来の労働需給を予測しました。
・【提言】スキル可視化で開く日本の労働市場
2035年にミスマッチ480万人─生成AIの雇用影響を乗り越える労働市場改革
https://www.mri.co.jp/knowledge/insight/policy/20230913.html
人の評価とも比較して、生成AI評価も十分に使えると言えそうです。日本の大企業の半数が、業務に生成AIを導入済みとのことですが、その利活用にはまだかなりの温度差があるのではないでしょうか。
業務の「診断」によって指標をつくるというSIGNATEのアプローチは、生成AIの着実な利活用へと導くための一つの型とも言えます。キモは「現場のフィット感」です。
また、診断自体が、AIによって裏付けられている（そもそもAIでなければ、網羅的にはなしえない）というのも、ポイントだと言えます。
ぜひご一読を。
