ビジネスでも活用が進む生成AIだが、やみくもに導入を進めると、データやコンプライアンス、ガバナンスなどに関するリスクを見過ごしてしまう。そこで重要になるのが、生成AIの原資となる、質の高い自社独自のデータを用意することだ。
生成AIは、誕生から間もないにもかかわらず、既に生活やビジネスに不可欠な存在となりつつある。一方、やみくもに導入を進めてしまうと、データやコンプライアンス、ガバナンスなどに関する、生成AIに固有のリスクを見過ごしてしまいかねない。
重要なのは、こうしたリスクを理解し、それを低減する策を講じながら、生成AIの原資となる、質の高い自社独自のデータを用意することだ。そのためには、まずビジネスチームとITチームが協力して優先順位を決定し、生成AIモデルとデータの近接性を維持した上で、データ管理の戦略を検討したり、生成AIモデルを自社に合わせたサイズに変更したりするといった施策が必要になる。
そして、コストと価値のトレードオフを評価して適切なAIモデルを選択したら、必要なインフラをそろえるといったステップに進んでいくこととなる。本資料では、生成AIにおけるデータの役割を踏まえた上で、適切なデータ活用のためのステップを詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてほしい。
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