iroiro

人工知能の研究は1950年代から続いている。近年AIが特に注目を浴びている理由として、大きく2つある。人の力のみで収集・蓄積された大量のデータを分析・処理することが難しくなった。AIに注目が集ったのは、2022年11月に米国OpenAI社からリリースされた大規模言語モデル。人工知能の実用化における機能領域。AIが人間より優れている能力は、膨大なデータからパターンを見つける力。逆に、創造性、共感、器用さを求められる仕事は苦手とされている。経営目標や事業目標といったあるべき姿の実現のためのAI活用を検討すべき。データの収集・分析・可視化作業のやり直しを防ぎ、効率化にも繋がる。データを活用しやすいようにデータを抽出・変換・格納をするためのツールも重要。AI実装の手順出典:タナベコンサルティングにて作成。社内に散らばったデータという「宝の山」を活かす方法。清流化、パイプラインの設計、継続的供給、バイアス除去など。大きな成果を生み出すためには、継続的な改善・更新が必要。AIによるデータ分析・活用は常にデータに依存するため、高品質で利用可能なデータを供給。特に学習途上段階においては、システム的な偏見に考慮し対応することも求められる。経営においてAIを活用する上ではデータセキュリティの対策は欠かせない。例えば、AIにインプットされるデータが攻撃され、誤った分析結果が導き出されるリスクも。酒類、飲料、食品など多様なブランドを持つアサヒグループホールディングス株式会社。生産性向上やデータ活用の民主化、パーソナライゼーションモデル構築のための戦略を立案。AIを駆使してデータ分析と具体的なビジネスアクションを実行している。アサヒグループが、AIビジネスの成長が期待されている。OpenAI社が東京オフィスを設立するなど、AIビジネスの成長が期待されている。

タナベコンサルティング: AI時代の経営〜経営の合理化と超高速化〜
AIの歴史や経営におけるAIの実装方法、データドリブン経営の重要性について詳しく解説しています。
Forbes JAPAN: 経営の中枢でAI、テクノロジーを活用する 「AI経営」へと時代はシフトする
AIを経営の中枢に取り入れることで、企業がどのように高度に最適化された経営を実現できるかについて議論しています。
NTTデータ: 経営管理の高度化とは？高度化が求められる背景とその実現
AIや最新技術を活用して、データに基づく予測や仮説から迅速にPDCAを回すことで、より高度な経営管理を行う方法について説明しています。