プロジェクト開始前に、勝ち筋を探る。

2024-09-11

「 #AI活用 による #業務効率化 」というテーマで社内はもちろん、社外の #DX担当 の方と情報交換をしています。 #生成AI の登場で #AI が身近になった一方、 #AI に期待しすぎるケースも散見されます。「 #勝ち目 があるか？」を初期段階で見極める必要性を感じます。

▼100％の精度は必須か？

たとえば、 #生成AI を活用した「 #手書き書類 のデジタル化」や「 #誤字脱字 チェック」。いずれも #精度100 ％ で、 #ミスゼロ にたどり着くのは相当難易度が高いです。精度を向上しても「上限90％」など、どこかで天井が見えるはず。これはプロジェクト開始前に予測できることです。たとえば、名刺管理のSansanが「名刺のデジタル化」を自動しつつ、最終的には人間のオペレーターが目視チェックしています。 #精度100 ％ をめざすなら、人力チェックも加える必要があります。

▼自分たちの支配下か？

たとえば、 #生成AI による「各種ナレッジの検索補助や要約」。検索対象となるデータがあるのが社内サイトなら、自分たちで自由に連携を検討できます。API接続や、 #RPA や #ETL を活用したデータ連携も考えられます。一方、検索対象が「社外サイト」でセキュリティも厳しいとなると、難易度が一気に上がります。データにアクセスする選択肢も狭まりますし、「大量アクセスは避けてください」と指摘されることもある。検討事項が多く、調整に時間がかかるはずです。

▼ノックアウトファクターか？

ボクシングのKOパンチ。一発で相手をノックアウトし、勝負を決めるパンチです。プロジェクトにも、その成否を決める「 #ノックアウトファクター 」があります。たとえば会計や請求に使うデータは精度100％が必要です。「 #AI だけでは精度100％が難しい」とわかれば、 #ノックアウトファクター に直面したことになる。試合がはじまる前に、勝敗が見えたようなもの。違う技術を探索するか、もしくはテーマ自体を見直す必要がでてくる。効率的に検討を進めることができます。

#AI の発展はすさまじく、日々さまざまな可能性が見えてきます。一方、 #AI技術 を業務に落としこむときには、冷静な眼差しが必要です。「 #勝ち筋 はあるのか？」を組織内でしっかり検討したいです。

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