生成 AI
ビジネスリーダーのために生成 AI の価値を引き出す
AI における次の進化: エージェンティック AI
エージェンティック AI は、AI の次世代を担う技術であり、反応型のアシスタントから、複雑なタスクを自律的に実行できるエージェントへと進化しています。このエグゼクティブガイドでは、ソフトウェア開発速度の飛躍的な向上から創薬の効率化まで、エージェンティック AI がビジネスをどのように変革しているのかを検証します。また、適切な技術的基盤や組織的構造の構築、ガバナンスフレームワークの実装、人間と AI の連携に向けた人材育成の準備など、ビジネスリーダーがエージェンティック AI への投資からより大きな価値を引き出すための実践的なロードマップも提供します。この新たな時代を迎えるにあたり、成功を実現できるのは壮大な計画を掲げる組織ではなく、賢く始め、すばやく学び、エージェンティック AI のユースケースを着実かつ慎重にスケールする組織です。
ディスラプタープレイブック: エージェンティック AI で収める勝利
AWS Executives in Residence である Jake Burns と Tom Soderstrom とともに、「AI マルチバース」に飛び込みましょう。このエピソードでは、エージェンティック AI を使用して生産性を大幅に向上させている組織がある一方で、なかなか価値を見出せない組織がある理由を探ります。Burns と Soderstrom がそれぞれの豊富なエンタープライズ経験を活かし、明確な仕様、反復的なフィードバック、適切なコンテキストを用いて AI エージェントを人間のチームメンバーのように扱うことで、報告されている 30% の改善をはるかに上回る前代未聞の生産性向上を実現する方法を明らかにします。また、実験文化の創造に関する実践的なインサイトも共有し、従来の ROI 指標がイノベーションの妨げになる理由と、「Return on Attention」が成功のより優れた初期指標になり得る理由を強調しています。
CTO の視点: エージェンティック AI に関する CEO との会話
AWS Enterprise Strategist である Arvind Mathur と Matthias Patzak とともに、テクノロジーリーダーがエージェンティック AI に関する CEO との意見交換を効果的に行う方法を探りましょう。このエピソードでは、Matthias が最近公開した LinkedIn のブログを基に、成功に不可欠な 5 つのステップ (テクノロジーよりもビジネスへの影響を重視すること、部門横断的な変革チームを構築すること、適切なユースケースを選択すること、パイロットを大規模に並行して実行すること、実際のビジネス成果を測定すること) について解説します。AI の実装から 10 倍の価値を生み出したいと考えているテクノロジーリーダーであるか、AI の変革的な可能性を探るビジネスエグゼクティブであるかにかかわらず、この対話はエージェンティック AI 革命に対応するための有益なインサイトを提供します。
Executive Insights ポッドキャスト: 生成 AI に関する対話
AWS の最新の生成 AI でイノベーションを推進する
AWS のVP of AI & Data である Swami Sivasubramanian 博士が、人工知能の主要な開発と戦略について説明します。ここでは、博士はモデルの精度やデータ統合などの課題に対処する生成 AI イノベーションへの AWS の包括的なアプローチについて語ります。
最先端の AI トランスフォーメーションとガバナンスに関する最高 AI 責任者の視点
AWS Enterprise Strategist である Tom Soderstrom が、Leidos の Chief AI Officer である Ron Keesing 氏と、エンタープライズ AI トランスフォーメーションをリードすることに関するインサイトに満ちた議論を行います。CAIO に就任したばかりの Keesing 氏は、集中型 AI プロジェクトから組織全体にわたる分散型エクセレンスモデルへと移行し、Leidos の戦略のあらゆるレベルで AI を組み込むことを目指しています。
F1 における AI およびデータ戦略
Richard Taylor が、航空宇宙工学の分野から、トップの Formula One チームの主要ストラテジストへと転身した著名な Formula One ストラテジストである Ruth Buscombe 氏と対話します。このインサイトに満ちた対話で、Buscombe 氏は、意思決定、チームリーダーシップ、一か八かのレース環境におけるデータドリブンの戦略と人間的な要素の繊細なバランスに関する専門知識を共有します。
AI Frontier を切り拓く
この対談では、AWS の Tom Godden が、QuantumBlack, AI by McKinsey の元 Senior Partner であり、現在 Invisible Technologies の CEO を務める Matt Fitzpatrick 氏に話を伺います。Fitzpatrick 氏は、大規模なエンタープライズ AI イニシアティブを主導した経験から、なぜ AI モデルの 8％ しか成功しないのかを明らかにし、組織内で AI をスケーリングするための実践的な戦略を概説します。
エッジでのデジタルツインと AI の可能性を探る
AWS のCTO である Burkhard Boeckem 博士は、同社がエッジでの AI とリアルタイムのデジタルツイン分析を組み合わせて、かつてないレベルの運用上のインサイトをソースから直接引き出すことで、どのように産業イノベーションの限界を押し広げているのかを明らかにします。デジタルツインの実装を検討しているテクノロジーリーダーであれ、競争上の優位性を得るためにエッジコンピューティングを活用したいと考えているエグゼクティブであれ、このディスカッションは産業デジタルトランスフォーメーションの未来についての有益なインサイトを提供します。
生成 AI の基盤
生成 AI は、あらゆる業界や事業分野に変革をもたらすでしょう。強固なセキュリティとクラウド基盤の重要性、ワークフォースのスキル強化、AI リーダーシップ、AI ビジネストランスフォーメーションに向けた責任あるテクノロジーの実装について、エグゼクティブから学びましょう。
セキュリティ基礎
生成 AI の採用は、セキュリティ上の重大な課題とリスクをもたらします。緩和戦略とベストプラクティスを今すぐ学びましょう。
ワークフォースの基盤
AI と機械学習をビジネスに統合するには、熟練した多様な専門家チームが必要です。このことは、ワークフォースのスキル強化に投資する必要性を強調するものです。エグゼクティブが、健全なエンタープライズ AI 戦略を採用して、チームが新興テクノロジーに向けて準備を整えられるようにしている方法をご覧ください。
責任ある AI 基盤
Adobe の VP of Legal である EA Rockett 氏は、責任ある AI 実装の基盤を築くために、ポリシーや手順ではなく AI 倫理から開始した自社の組織について語ります。
クラウド基盤
強固なクラウド戦略から始めて、ビジネスにおけるイノベーションと生成 AI による変革を促進する方法をご覧ください。
生成 AI こそが答え: 何が問われていたのか?
生成 AI は単なる流行語ではなく、印刷機や電気などの歴史的なイノベーションに匹敵する画期的なテクノロジーです。AWS Enterprise Strategist である Tom Godden、Phil Le-Brun、Miriam McLemore による、生成 AI の力を活用して価値主導型の成果を達成する方法に関する議論をご覧ください。
AWS のお客様やパートナーが生成 AI と ML をどのように使用しているか
AWS のお客様やパートナーから、各組織がどのように生成 AI を考え、実装しているのかをお聞きします。
生成 AI/機械学習の詳細
検索を絞り込む
生成 AI と機械学習に関するよくある質問
生成 AI について CEO が知っておくべきことは何ですか?
生成 AI は、日常業務から戦略的計画まで、あらゆるものに新たなレベルのインテリジェンスと創造性を注入することで、ビジネスの世界を変革しています。CEO とすべての経営陣にとって、その可能性、影響、および効果的な方法で実施するために必要な考慮事項を把握することが不可欠です。
生成 AI モデルは膨大なデータセットでトレーニングされるため、テキストからデザインパターンに至るまで、一貫性があり、コンテキストに即したアウトプットを生成できます。潜在的な結果を予測できるだけでなく、人間らしい会話や反応をすることもできます。
運用効率は、このテクノロジーの主な利点です。生成 AI は、コンテンツ作成、データ分析、お客様とのやり取りなどのタスクを自動化することで、パフォーマンスを最適化し、従業員をそのプロセスの他のタスクに充てることができます。
イノベーションの観点から、生成 AI は他に類を見ない機会を提供します。複雑なデータから抽出する機能により、新鮮なインサイトが得られ、CEO が事実上あらゆるトピックについてより多くの情報に基づいた戦略を策定するのに役立ちます。この新しいレベルの予測分析により、他の方法では発見されなかったり見過ごされたりした傾向やパターンを明らかにすることができます。
さらに、生成 AI は、従業員のリソースや帯域幅に過度に負担をかけることなく、パーソナライズされた効率的なカスタマーインターフェースを提供できるチャットボットを搭載することで、カスタマーエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。
生成 AI が進化するにつれて、CEO は強力なガバナンスの枠組みと統制を導入することで、多くの倫理的考慮事項、データプライバシーの問題、悪用の可能性を認識し、対処するよう努める必要があることに注意することが重要です。 「責任ある AI の実践に関する InfoBrief」をご覧ください。
生成 AI はビジネスにどのようなメリットをもたらしますか?
生成 AI はビジネスに独自のメリットをもたらし、業務効率、意思決定、カスタマーエンゲージメントなどの側面を根本的に変革します。
- 運用効率: 生成 AI は、コンテンツ生成やカスタマーサポートなどのビジネスプロセスを自動化できるため、生産性が向上します。生成 AI は、反復的なタスクを処理することで、従業員のリソースを戦略的イニシアティブに充てることができるため、業務の合理化と全体的な効率の向上に役立ちます。
- 意思決定: 生成 AI の優れた予測分析は、企業により自信を持って意思決定を行うための強力なツールを提供します。複雑なデータセットをふるいにかけることで、人間の能力を超越したパターンや傾向を特定できます。これにより、企業はよりプロアクティブかつデータドリブンの意思決定を行い、戦略的計画を強化し、イノベーションを促進することができます。
- カスタマーエンゲージメント: 生成 AI は、パーソナライズされた対話とトラブルシューティングを提供する AI 搭載のチャットボットを強化することで、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
- イノベーションとスキルアップ: AWS Developer Center がイノベーションのためのリソースを提供するのと同じように、生成 AI は創造性を刺激し、新しいソリューションを生み出す独自のインサイトと予測モデルを提供します。また、急速に進化するテクノロジー環境において不可欠となる継続的な学習とスキルアップの文化も推進します。
- コスト効率: 生成 AI は、特定のプロセスを自動化し、人手による作業への依存を減らすことで、長期にわたる大幅なコスト削減を可能にします。
組織は生成 AI にどのように備えることができますか?
生成 AI への準備は、この革新的なテクノロジーの機能を活用しようとしている組織にとって極めて重要なステップです。とはいえ、この準備には戦略的かつ慎重に計画されたアプローチが必要です。
生成 AI を実装する準備として、組織は以下のステップを検討する必要があります。
- テクノロジーの理解: 組織はまず、生成 AI とは何か、そして生成 AI が独自のビジネス目標を達成できる具体的な方法を把握する必要があります。AI のエキスパートとの交流、ワークショップへの参加、AWS Developer Center のようなプラットフォームの利用を通して理解をさらに深めることができます。
- ニーズと目標の評価: 生成 AI を実装するための明確な目標を定義することは非常に重要です。AI ドリブンのチャットボットによるカスタマーサービスの強化であれ、コンテンツ作成の自動化であれ、具体的な目標を設定することは適切なツールとモデルを選択するのに役立ちます。
- インフラストラクチャとスキルへの投資: AI モデルとデータの信頼をサポートする堅牢な技術インフラストラクチャが不可欠です。 この段階では、AWS が提供しているようなクラウドソリューションが不可欠になる可能性があります。さらに、関連するスキルを開発するための従業員のトレーニングに投資することで、生成 AI の機能を活用するのに万全な環境を構築できます。
- コンプライアンスと倫理上の考慮事項: 倫理的な使用、プライバシー、および規制の遵守に関するガイドラインの確立は見過ごしてはなりません。これには、データ処理とモデルデプロイを管理するポリシーとフレームワークの作成が含まれます。生成時代における責任ある AI に関する考慮事項の詳細をご覧ください。
- パイロットテストとイテレーション: 本格的な実装の前にパイロットプロジェクトを実施することは、潜在的な課題や改善すべき分野を特定するのに役立ちます。継続的なモニタリングとイテレーションにより、システムが組織の目標に沿っていることを確認します。
- イノベーションの文化を取り入れる: 文化レベルで技術イノベーションを奨励することで、より円滑な移行が保証され、従業員が新しいツールを試したり革新したりできる余地が生まれます。