プロンプトを標準化して品質を安定させる
社内には、構造化されたデータ、非構造的なデータなど様々な形態でデータが蓄積され...
AXは"変革を設計すること"です
真のAIトランスフォーメーション（AX）とは、業務の効率化を設計することではなく「AIが自律的に成果を出すプロセス」を設計することです。
AIの活用が進めば、あなたの顧客は貴社のサービスを使う必要がなくなってしまう可能性がありますが、
顧客が真に欲しかった「結果」をAIエージェントが即座に提供する仕組みへと業務を再設計できれば、AIは過去最大の成長をもたらす追い風へと変わります。
貴社のサービスを「ソフトウェア」から「自律型サービス」へと進化させる、戦略的変革の設計図が今こそ必要です。
Webサービスを提供している企業様へ
SaaSベンダー、クラウドサービスベンダー、予約や検索などのサービスをWebで行なっている企業にとってAIをどう使えば良いのか？
操作から代行へ移行
従来のWebサービスはあくまでも 利用者が検索やデータ入力、 設定作業などの操作することを前提にしたツールでしたが、これからはユーザーの要求をAIが自律的に判断して実際に動作するサービスに進化させることができます。
独自データによるインサイトの独占
AIモデル自体は汎用的になり差別化は難しくなります。差別化の源泉は、社内で保有している独自データから分析示唆されるインサイトを独占的に使えることです。つまり、現有データをいかに効果的に使うかポイントになり、汎用AIには出せない貴社ならではの正解を出す仕組みが必要です。
小さく始めて大きく育てる
AXに正解はありません。 まずは試してみて失敗したことを糧にAXを成功に導くことが重要なのです。 つまり、早く失敗することが必要なのです。そのためにも、AIが業務に与える影響を算定し、AIを前提にした業務変革を設計することから始めてください。
AI活用に絶対的に必要な2つのこと
AIを業務に活用するためには、目的を明確にすることや、運用を定着させることが必要ですが、最も必要なことはたった2つです。
データが整備されていない
社内には、構造化されたデータ、非構造的なデータなど様々な形態でデータが蓄積され、今後も様々なデータが生成されますが、これらのデータを総合的かつ統合的に保有できてるかといえば完全ではないでしょう。AIに学習させるには完全なデータが必要でしょうか？それとも不完全なデータでも大丈夫なのでしょうか？
AIに関する人材と知識が不足
AIの進歩は凄まじいものがあり、先週の最新は今週は時代遅れになっている可能性すらあります。米国でAI人材を採用しようと思えば数千万円の年棒が必要といわれいます。AIの最新技術に追従する人材と知識を社内に保有する必要がありますが、簡単ではありません。
そのAI活用,セキュリティは大丈夫ですか？
企業内でAIを活用するならハルシネーション（生成AIが事実とは異なる情報や、存在しない内容をもっともらしく生成してしまう現象）があるようでは使い物になりません。企業内の必要なデータソースに安全にアクセスしながら、 AIを使って業務を効率的にこなす必要があります。
社内には機密データが多くありますが、そのようなデータに対して安心安全にアクセスできることが保証されるからこそ、社内でAIを活用できます。
社内データであっても、同じプロンプトに対していつも同じルールに従った回答でなければ業務では使えません。そのためにRAGを活用し、学習データを整備し、業務と連動させることで、正確で根拠のある情報を提供できるようになります。
データ漏洩の原因の過半数は、ウイルス感染不正アクセスです。つまり、アクセスしてはいけない人がアクセスすることです。社外からのアタックはもちろんのこと、社内のアクセス権限管理が不正アクセスを防ぐための有効な措置です。AIは常にアクセスできる権限を持って良いのでしょうか？
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プロンプトを標準化して品質を安定させる
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プロンプトを標準化して品質を安定させる
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