人工知能（AI）技術は万能薬ではない。ビジネスにAI技術を利用するのであれば、その限界を知っておく必要がある。AIを有効活用するためのシステム構築のポイントについて説明する。
人工知能（AI）技術への期待は非常に高い。人々はAIが文明を変えると予想している。GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏は、2018年の始め、AIが電気や火の発見よりも大きな影響を及ぼすことを期待していると話した。
長い目で見れば、ピチャイ氏のAIへの予測は実現するかもしれない。しかし実際には、ビジネス運用へのAI技術の影響についての企業の期待は沈静化している。
特にこの分野の専門家は、現在のAI技術の限界を意識するよう呼び掛けている。AI技術に頼り過ぎると、ビジネス上重大な問題につながる恐れがあるという。
「現状データ分析へのAI活用について過剰に宣伝されているが、データの利用方法に注意しなければならない」と話すのは、Liberty Mutual Insuranceで企業戦略および研究部門のマネージングディレクターを務めるディクシャ・ジョシー氏だ。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
昨今のソフトウェア開発では、AIコーディングアシスタントの活用が主流になっている。しかし、最適なコーディングアシストツールは、開発者や企業によって異なるという。導入の際は、どのようなポイントに注意すればよいのか。
生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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