企業がAIを活用する本来の目的は、ビジネス課題の解決や新たな価値創出だ しかし、 ✔︎AI活用における認識の相違 ✔︎明確なビジョンやビジネスのゴールの共有不足 など問題を抱える企業は多い。 “AIはあくまで手段” そう言い切るわけとは！？ PR AI
アビームコンサルティング デジタルテクノロジービジネスユニット AIセクター ダイレクターの杉本慶は、「日本企業の多くはテクノロジーと向き合う際、できることの検証や活用そのものが目的になってしまっているケースが多い」と指摘する。
AI技術でできることを理解しビジネスにひも付けることができる人財が、日本の企業には不足していると杉本は指摘する。そうした人財が不足しているがゆえに、アナログデータをデジタル化するデジタイゼーションまでは進めたが、集めたデータをどのように活用するかまでは見通せないと言うのだ。 クライアントは当初、「データも用意した、分析環境も準備した、データサイエンティストもいる。だから、社内の分析チームだけでプロジェクトを進める」想定だった。しかし、ビジョンを具現化するためには、それだけでは不十分だった。最終的には、どのようなデータを利活用してどのようなアルゴリズムでAIを開発するのかといった具体的な議論の前に、まずは体制再構築の議論から始めなければならないという結論に行き着いたという。「そもそも実現したいビジョンやビジネス上のエンドバリューは何かを理解したうえで、その実現に向けどのようなAI技術を活用し、そのためにどのようなデータが必要で、AI導入後の業務の中でどのように精度を上げていくのかといった変革のシナリオを描く必要があります。データサイエンティストは当然必要ですが、データマネジメントを前提としてアーキテクチャ全体をどう描くのかといったことや、業務要求を理解してAI要求に落とすことも必要です。
「ＡＩ開発プロジェクトを成功させるためには、データサイエンティスト・チームだけではなく、ＩＴ部門や業務部門など部門横断的な取り組みにする必要があります。とくにデータ分析チームはAIを活用する現場業務の実態を把握しきれていないケースが多いですし、現場部門の社員はデータ分析に詳しくない場合がほとんどです。私たちが第三者として入れば、ビジネス課題とAI要求をつなぎ、部署の垣根を超えた調整もある程度しやすいという発想もありました」 「私たちアビームコンサルティングの強みは、こうしてお客様と一体となってゴールを達成する、“共創”にあると思っています。AIプロジェクトの難しさは、ビジネスの理解に立脚した変革シナリオの設定力、データマネジメントを踏まえたアーキテクチャのデザイン力、そして日々進化するAI技術への目利きと統計学の知識、そのすべてが必要になることです。
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