責任あるAI利用とは【第4回】
AIでは一番乗りより“熟考型の企業”が成功する？ 欠かせない視点とは
さまざまなベンダーがすぐに利用可能なAIツールを提供しており、AI技術は企業にとってより身近になりつつある。だが取り組みを急いではいけない。LLMの利用や開発に着手する際にまず検討すべき点とは。
さまざまなベンダーがすぐに使用可能なAI（人工知能）ツールを提供しており、その便利さに飛び付く企業がある。だが取り組みを急ぐことが正しいとは限らない。より思慮深く動く方が賢明なこともある。「大規模言語モデル」（LLM）の利用や開発に関心を持つ企業は、まず何を検討すればよいのか。
LLMに飛び付くよりも重要なこと
併せて読みたいお薦め記事
連載：責任あるAI利用とは
- 第1回：大規模言語モデル（LLM）活用の“勝ち組”になる条件とは？
- 第2回：AIに本気なら考えたい「責任あるAI」の4つの指針
- 第3回：「大規模言語モデル（LLM）で何がしたいのか」を明確にする2つの視点
AIとそのリスク
LLMを導入する企業は、「責任あるAI」（AI技術を利用する際に公平性や透明性、安全性の確保を考慮すること）の視点を忘れてはならない。責任あるAIを実践するためのポイントを2つ紹介する。
1．ツールの透明性を確保する
企業はLLMを基にしたAIツールをユーザーに提供する際、透明性を確保する必要がある。ユーザーがやりとりしている相手がLLMであることや、ユーザーが受け取る情報はLLMが作成したものであることを明示することが欠かせない。
LLMがトレーニングに使用したデータの種類についても透明性を確保することで、出力結果に対する信頼性を高めることができる。データ収集から統合、分析までの一連の流れを一本化した「データパイプライン」の詳細を公開することを検討してもよい。
2．フィードバックシステムを提供する
AIツールのユーザーに対して、フィードバックの仕組みを提供することが不可欠だ。回答に誤りがある場合、もしくは回答が有害な内容を含んでいたり、役に立たない内容だったりする場合、ユーザーが報告できるような仕組みを整備する。そのフィードバックを基に、開発者はAIモデルを改良できる。
責任あるAIの枠組みに沿ってLLMの開発や導入を進めることが面倒だと感じる企業もあるだろう。だがビジネスにおいてAI技術の活用を成功させる企業は一番乗りで活用を急ぐ企業ではなく、責任ある方法で利用を進める企業であることを忘れてはならない。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール」事例・サンプル集 -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティ教育はなぜ「年間計画」を立てる必要があるのか？ -
製品資料
[LRM株式会社] セキュリティの重要性が伝わらない…… 効果がない社員教育から脱却する方法 -
製品資料
[LRM株式会社] 「標的型攻撃メール訓練」導入ガイド 社員の意識を確実に高める仕組みの作り方 -
事例
[株式会社マクニカ] アイカ工業に学ぶ脆弱性対策 情シスが把握できずにいたアセットも正確に把握
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「VMware離れ」は本当か 3000社がVCF 9にかじを切った現実的な理由
-
2
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
3
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
4
Oracle巨大ITプロジェクトはなぜつまずいたのか 8年で導入1割、追加で170億ドル
-
5
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
6
ただなのに「12時間以内の復旧」も要求 無償OSSに商用レベルを求める企業の末路
-
7
ANAが専用回線から移行した「NaaS」の全貌 ネットワーク準備が数カ月から数週間に
-
8
業務引き継ぎで困ったこと 大企業200人調査で判明した課題の第1位は
-
9
ISMSの“コンサル丸投げ”が招く数千万円の無駄 NTTドコモビジネスの脱出劇
-
10
Netflixのバックエンドは「ほぼJava」 3000超のアプリを支える開発基盤の裏側
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
3
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
4
AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣
-
5
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
6
「脱Excel」か「Excel快適化」か？ 現場にやさしい業務改善の進め方
-
7
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
8
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
9
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
10
情報セキュリティ対策早分かりガイド：25の自社診断で弱点と解決策を理解
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー