AIのスケーリングの青写真

AIのスケーリングの青写真

Table of Contents

1. 📚 タイトル1
2. 📚 タイトル2
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
3. 📚 タイトル3
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
   3. 📝 サブタイトル3
4. 📚 タイトル4
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
   3. 📝 サブタイトル3
5. 📚 タイトル5
6. 📚 タイトル6
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
   3. 📝 サブタイトル3
   4. 📝 サブタイトル4
7. 📚 タイトル7
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
8. 📚 タイトル8
   1. 📝 サブタイトル1
   2. 📝 サブタイトル2
   3. 📝 サブタイトル3
   4. 📝 サブタイトル4
   5. 📝 サブタイトル5
9. 📚 タイトル9
10. 📚 タイトル10

タイトル1

AIの拡大に向けた青写真

AIを利用してオペレーションを効率化し、より良い顧客サービスを提供し、収益を高めるために、多くの組織が関心を持っています。しかしながら、組織によってはAIの導入の段階が異なるため、自社がどのような段階にあるかを視覚化することは簡単ではありません。ある軸では、AIに関する知識レベルを考えることができます。初めて始める段階から理解が進んでいる段階までさまざまです。また、他の軸では、AIの導入の程度を考えることができます。ただ考えている段階から本格的な実装までさまざまです。理想的な状態は、高い知識レベルを持ち、それをビジネス価値に生かすことができる状態です。その他の象限では、強固な基盤を持っていない、過度に理論的である、または開始できないなど、組織は後れを取ってしまいます。

タイトル2

AIのスケーリングに向けた青写真とは？

AIは次の5年間で組織のオペレーションに大きな影響を与えるでしょう。インターネットが普及し始めた時代を思い出してみてください。現在、Webプレゼンスのない組織はほとんどありません。しかし、AIは組織にはるかに大きな影響を与えるでしょう。効果的にスケーリングするためには、システマティックなプロセスが必要です。多くの組織がポイントソリューションを導入しており、一部は多くの実装を行っています。これらのポイントソリューションは最初に価値を提供するかもしれませんが、基盤と戦略のない場合はスケーリングすることはできません。例えば、商品をカートに入れるだけでなく、電話でラップに支払い情報を伝えなければならないような会社のウェブサイトは、顧客にとって非常に不便です。

AIのスケーリングには以下のステップが必要です。まず、データを収集し、理解するために探索します。その後、AIアルゴリズムに供給し、うまく機能するものを選択します。次に、新しいデータで検証します。モデルを運用に展開し、必要に応じて更新するためにモニタリングします。あなたの組織は、正しいステップに焦点を当てる必要があります。さまざまなタイプのAIアルゴリズムがあり、独自のアルゴリズムを開発する必要はありません。必要なのは、選択したモデルのハイパーパラメータを調整する方法です。Amazonなどの企業は、アルゴリズムとハードウェアを使いやすい形で提供しています。データを供給し、アルゴリズムのパラメータを調整するだけです。

その後、会社はまずデータに焦点を当てる必要があります。組織全体で正しいデータを収集し、それを統合し、品質を確保し、タグ付けし、メタデータとして所有し、共有し、適切に保護し、適切な災害対策計画を持つ必要があります。データは組織の貴重な資産ですので、それに値するように扱う必要があります。さらに、データサイエンティストにデータと一緒に作業してもらい、アルゴリズムに組み込むためにそれを供給します。これらのモデルは、選択した方法によってオンサイトまたはクラウドに展開されます。しかし、モデルは単体で動作するわけではありません。ビジネスプロセスまたはプロセスに統合する必要があります。例えば、保険では、顧客が保険を購入するために情報を提供し、その情報がモデルを通じて処理され、結果が計算されます。もしモデルがAIモデルである場合、このモデルは正しい場所で呼び出されなければなりません。

モデルがオンサイトまたはクラウドに展開されているかに関係なく、データはモデルに送信され、結果を得るために利用されます。この例では、結果は顧客と共有される赤い見積もりです。ほとんどのAIは、入力を受け取り、出力を生成するブラックボックスとしてモデル化できます。顔認識の場合、入力は写真や顔であり、出力は1つまたは複数の顔です。クレジットカードの不正検出の場合、入力はトランザクションデータであり、出力は不正の確率です。これらすべてのAIアプリケーションは、構築した基盤を活用できます。これは、Oracleデータベースを購入すると、データベースの基本機能を取得できるが、顧客管理、従業員給与、請求管理など、数多くのデータベースアプリケーションを構築することができることと似ています。

これらのAIのブラックボックスは、ビジネスの能力を向上させるものと考えることができます。幹部は、ビジネスのセットの能力を見ながら、どの能力を向上させるかを決定し、会社の戦略と目標をサポートするための決定を行うことができます。例えば、組織の競争優位性が顧客関係構築にある場合、これらの能力を向上させる必要があります。AIは、これらの向上を実現するために多くの場合利用できます。また、AIを新たな収益を生むプロジェクトに優先的に導入することもできます。オペレーションの効率化よりも新たな収益を生むプロジェクトにAIを重点的に導入することができます。AIはリーダーに利用可能な強力な技術ですので、彼らはこの技術に基づいて組織の目標、戦略、ビジネスモデルを変更することを決定するかもしれません。例えば、Uberはスマートフォンを戦略の基盤とし、スマートフォンが利用可能であるという事実に基づいてビジネスモデルを構築しました。AIが利用可能であることが分かっていた場合、あなたはどのようにしてビジネスモデルを構築するのでしょうか？

AIのスケーリングによって、人々は自分の仕事について心配することがあるでしょう。現実的には、AIが一部の仕事を完全に置き換える場合もありますし、他の場合では人間がAIシステムと密接に協力します。そのため、クリエイティブな仕事に集中することができます。さらに、新しい役割も生まれるかもしれません。プログラミング、エンジニアリング、ストーリーテリング、リーダーシップ、コミュニケーション、創造性など、新しいスキルが必要になるかもしれません。このような変化を含め、すべての変化を管理する必要があります。期待と恐れを含めた、AIの拡大の一環として。教育は人々が未知なるものに慣れるのを助けるでしょう。最後に、包括的なアーキテクチャのアプローチが、組織内のすべてのコンポーネントを統合し、顧客に価値を提供するために特定の方法で連携するようにするでしょう。

これがAIの青写真のハイライトです。多くの内容ですので、複雑さとタイミングについて現実的な考え方をしてください。このビデオが気に入った場合は、チャンネル登録をお考えください。あなたの組織でAIのスケーリングを支援する必要がある場合は、ご連絡ください。ありがとうございました。

FAQ

Q1. AIのスケーリングにはどのようなステップが必要ですか？

AIのスケーリングには以下のステップが必要です：

1. データの収集と探索
2. AIアルゴリズムへのデータ供給
3. モデルの選択と検証
4. モデルの運用展開
5. モデルのモニタリングと更新

Q2. AIを活用するためにはどのようなデータが必要ですか？

データソースは組織によって異なりますが、AIを活用するためには次のようなデータが必要です：

• 顧客データ
• 販売データ
• 収益データ
• その他の関連データ

Q3. AIによって仕事が置き換えられる可能性はありますか？

AIによって一部の仕事が置き換えられる可能性もありますが、他の場合では人間とAIが協力することでより効率的な業務が実現されます。

Q4. AIの拡大による教育の必要性はありますか？

はい、AIの拡大によって新しいスキルが必要になる可能性があります。特にプログラミング、エンジニアリング、ストーリーテリング、リーダーシップ、コミュニケーション、創造性などのスキルが重要です。

Q5. AIの青写真にはどのような要素が含まれますか？

AIの青写真には以下の要素が含まれます：

• カンパニーの現在のAIの知識レベルと導入段階の評価
• データの重要性と質の確保
• AIモデルの選択と展開
• ビジネスプロセスへの統合
• 新しい役割とスキルの考慮
• 教育とトレーニングの重要性
• 組織全体での変化の管理
• アーキテクチャの設計と統合

リソース：

• Amazon AI services