企業でのAI（人工知能）利用について、前後編にわたり8つのポイントを説明する。前編ではAI人材の確保やビジネスへの活用、データの収集・整形方法について、具体例を交えながら紹介する。
AI（人工知能）はIT活用の最前線だ。AI台頭の背景をさかのぼるとビジネスインテリジェンス（BI）に行き着く。企業はデータを全社から収集し、大規模データベースに格納。それを基にレポートとダッシュボードを作成し、日々の意思決定に利用した。
2010年ごろ、ビッグデータとアナリティクスに注目が移った。最近では、深層学習（ディープラーニング）などの機械学習がもてはやされるようになっている。マーケターがそれらを「AI」とうたい、こうした盛り上がりに拍車を掛けた。
現在、企業はAI技術を導入して、社内のさまざまな業務データを可視化し、それらのデータを行動につなげることに取り組んでいる。企業は技術よりもビジネスの結果や、既存データに学習アルゴリズムを適用して何を引き出せるかに注目するようになっている。
企業はコンピュータビジョンや音声分析に関するノウハウの蓄積も進めている。画像内の物体や動きの特定に加え、音声のテキスト変換やテキストから音声への変換に関するベストプラクティスを生み出している。こうした進歩や、「ビジネスプロセスへの機械学習の活用が、市場での優位性の確保につながる」という考え方を踏まえ、企業はAI活用の取り組みを推進している。
AI活用に取り組む企業にインタビューし、AI技術の利用状況を調査した。対象企業は、第一にAI活用を推し進めるスタートアップ（新興企業）から、AI導入に乗り出さざるを得なくなった大企業までさまざまだ。この調査から、企業が機械学習をはじめとするAI技術を利用する際に直面する課題が明らかになった。以下では、これらの課題とその克服策を前後編に分けて8つ紹介する。
AI活用における大きな課題の一つとして、機械学習などのAI技術に精通している人材を見つけることが挙げられる。人材プールが比較的小さく、Amazon Web Service（AWS）やGoogleなどの大手クラウドベンダーが、高い給与やボーナス、やりがいのある仕事で、開発者やデータサイエンティストを引き付けているからだ。
企業は、以下に示す3つのいずれかの方法で人材を引き付けることができる。
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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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