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AI活用術について🌟
まさぴょん🐱事業を「勝ちパターン」に導くAI活用術🌟
セッション概要
- 昨今、生成AIの話題を耳にしない日がないほど、驚異的な勢いで成長をし続けています。
- 今後もAIの技術発展が進み、自社ビジネスの売上拡大や業務効率化のためにAI導入をしている。
- または、これから導入を検討している企業様も多いかと思います。
そんな中、
-
AI導入後どのように有効活用すればいいのか、具体的なイメージができていない
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AIに関するノウハウがない中で、どのように導入し運用したらいいかがわからない
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こんなお悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか？
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当ウェビナーでは既にAIを導入している、または今後導入を検討している企業様向けに、事業を「勝ちパターン」に導くための戦略設計や実践的なAI活用術をお伝えします。
昨今の国内ビジネスにおけるAIの導入状況
導入した企業
AIの導入に対する期待感🌟
- 導入したAIにもよって、印象が変わってくると思います。
- AIの恩恵が感じづらいビジネス領域もまだまだある。
生成AIを業務で活用している割合🌟
パナソニック・コネクトの事例
- AI活用の環境を会社が積極的に作る🌟
サイバーエージェントの事例
なぜ、AI導入は、進まないのか？
- 企業文化の壁
- 人材不足のジレンマ
企業文化の壁
- リスクを許容できない。。。
- 変化への抵抗感が日本の文化的に強い
人材不足のジレンマ
- 専門家の不足
データの取り扱いと、技術基盤
- よりよいデータをセキュアな環境で、読み込ませる。
- Cloud環境の整備も進んでいる
戦略的なビジョンの不足
AIと機械学習の違い
- AIと聞いて想像されるもの
- 特定のものに対して、ある程度パターンを学習して、答え(最適解)を計算するものは「機械学習」
- AIの定義は、広い
- 機械学習は、AIのサブセットであり、アルゴリズムと、統計モデルを使用して、パターン的な答えを導く
AIに過大な期待をかけるべきではない
- AIにもトレーニングが必要
- トレーニングには、質のいいデータが必要
事業を「勝ちパターン」に導くAI活用術
- 事業にAIを実装する「勝ちパターン」
- 最新情報のピックアップ
- 審美眼、経験、センスを元にしたデシジョン(決断)は、人間がやる
- 質のいいデータが必要
- AIを「使う」だけでなく「見本」として使う
最新情報のピックアップ
- 自社の事業の棚卸し
審美眼、経験、センスを元にしたデシジョン(決断)は、人間がやる
質のいいデータが必要
Siena AI の事例：カスタマーサポートAI
- 3ヶ月〜半年ぐらい、トレーニングする必要がある
AIを「使う」だけでなく「見本」として使う
AI活用のために、大切なこと
- 何のために使うのか？
- どういう結果を得たいのか？
- どこまで投資できるか？
- こういったことを考える、チーフAIオフィサーのようなポジションがあってもいいかもしれない。
導入フロー Tips
