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生成AIの急速な進化に追随する難しさ

株式会社コーポレートGPTのnote

ごあいさつ

株式会社コーポレートGPTでCAIOを務めております、工藤照久と申します。本記事では生成AIの急速な進化にどのように追随するか、その難しさと対策について考えをまとめました。皆様の生成AI活用のヒントになれば幸いです。


1. 生成AIの急速な進化の現状

生成AIは近年、驚異的なスピードで進化しています。例えば、GPT-3からGPT-4への進化では、画像や音声など複数の情報源を扱えるマルチモーダル機能の追加や、より高度な推論能力の向上が見られました。また、小規模言語モデル（SLM：Small Language Model）の台頭により、特定のタスクに特化しつつも効率的に動作するAIの開発が可能になりました。

これらの進化は、金融、医療、製造業など多くの業界に大きな変革をもたらす可能性があります。例えば、金融業界ではリスク評価や詐欺検知の精度向上、医療業界では診断支援や新薬開発の促進など、具体的な効果が期待されています。

2. 進化に追随する難しさ

　2-1.情報キャッチアップの難しさ

生成AI分野では、新たな技術や研究が日々発表されており、組織として重要な情報を逃さず追い続けることは大きな課題です。膨大な情報の中から自社に関連するものを選別し、適切に学習するには、情報の信頼性や関連性を評価する能力が求められます。多くの企業が情報過多や信頼性の判断の難しさに直面しています。また、専門家とのネットワーキングは、最新情報の把握や実践的な知識を得るために重要ですが、その関係性を構築し維持することは容易ではありません。

　2-2.最新技術をスピーディに業務に適応する難しさ

生成AIの技術進化は非常に速く、企業は新しい技術を迅速に業務へ適応させる必要があります。しかし、既存のビジネスプロセスを再設計し技術を取り入れるためには、時間とリソースが必要であり、これが課題となっています。また、技術適応に伴うスキルギャップや人材育成も重要な問題で、多くの企業が適切な人材の確保と育成に苦労しています。

3. 組織内への生成AI導入の課題

AIの導入には、既存のビジネスプロセスの再設計（BPR）が不可欠です。これには、組織内での抵抗や技術的な課題を乗り越えるための変革マネジメントが必要となります。また、AIは多くの業務を自動化できますが、創造性や高度な判断が必要な業務では人間の役割が依然として重要です。こうした課題に対応するためには、組織全体での理解と協力が不可欠です。
このあたりの考え方はBPRの推進に重要なPSF（プロブレムソリューションフィット）の話をした記事も参考になるので合わせてご覧ください。

4. 進化に追随するための具体的戦略・事例

　4-1.最新情報の効率的な収集と分析方法

  • AI特化のニュース・動画サイトの活用：最新の研究成果や業界動向を効率的に把握できます。

  • 専門家のSNSフォロー：X（Twitter）やLinkedInなどで業界のキーパーソンをフォローし、リアルタイムで情報を取得します。

  • 業界カンファレンスへの参加：最新技術の動向を直接確認し、専門家とのネットワーキングを図ります。

　4-2.専門家ネットワークの構築と活用

  • 専門家ネットワークの構築と活用：社内外の専門家を招いたり、大学や研究機関と一緒に研究することで、知識やノウハウを深めます。

　4-3.段階的なAI導入プロセスの設計

  • パイロットプロジェクトの実施：小規模なプロジェクトから始め、成果を確認しながら段階的に拡大します。

  • リスク管理の徹底：導入段階でのリスクを最小限に抑えるための計画を策定します。

　4-4.組織内AIリテラシー向上プログラムの実施

  • 社内研修の実施：AIに関する基礎知識から応用まで、従業員のスキル向上を図ります。

  • 学習コミュニティの形成：社内で勉強会やワークショップを開催し、知識共有の場を作ります。

　4-5.アジャイル開発手法の活用

  • 柔軟なプロジェクト管理：短期間での反復と調整を行い、技術導入の柔軟性を高めます。

  • クロスファンクショナルチームの編成：多様な専門性を持つメンバーでチームを構成し、迅速な問題解決を図ります。

5. 今後の展望と結論

生成AI技術は今後も加速度的に進化し続けると思われます。企業がこの進化に追随し、機会を最大限に活用するためには、継続的な学習と適応がとても重要になってくると考えてます。最新情報のキャッチアップや専門家とのネットワーク構築、組織内のAIリテラシー向上など、具体的な戦略を持って取り組むことが求められると思います。

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