企業はAIを探求し適用して創造する際に「独自の道を切り開く」必要がある。

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生成 AI は、幅広い業界に「革命」をもたらすと期待される、ゲームを変えるテクノロジーとして登場しました。

最近の Smart Banking 2023 で共有された専門家たちは皆、データがビジネス成長のきっかけとなることに同意しました。

しかし、新しいテクノロジー、特に人工知能（AI）テクノロジーのサポートがなければ、データは資産になりません。

生命を創造したアプリケーション2.jpg — 生成AIの急速な発展は、「データゲーム」に全く新しい時代をもたらすでしょう。（イラスト：Unsplash）

AIはビジネスデータを入力として利用しますが、AIの力を最大限に発揮するには、企業が高度なデータ管理システムを構築する必要があります。EYコンサルティング・ベトナム（EYコンサルティングVN）の取締役会長、グエン・トゥイ・ドゥオン氏は、「生成型AIの力強く爆発的な発展は、データ『ゲーム』に全く新しい時代をもたらすでしょう」と述べています。

企業による生成AIの活用という問題について議論したRMITベトナム大学クリエイティブビジネス学科長兼経営学部副学部長代理のファム・コン・ヒエップ准教授は、「生成AIの力を活用するには、決まった公式に従うのではなく、各企業の性質、競合他社、そして中核となる使命と目的によって決まります」と述べました。「企業は、生成AIを活用して独自の道を切り開くために、この点を念頭に置く必要があります」と、ファム・コン・ヒエップ准教授は指摘しました。

W-アプリケーション作成-3-1.jpg — ベトナムRMIT大学ビジネススクール副学部長代理、クリエイティブビジネス学科長のファム・コン・ヒエップ准教授。（写真：ホアン・ゴック）

彼によると、人工知能が熟練度によって人間に取って代わることができるという誤解はよくある。実際、ほとんどの仕事は、機械的に反復的な作業と人間の判断に頼る高度な作業の組み合わせを必要とする。

さらに、企業は、AI 統合の道のりがすべての企業がたどる直線ではないことを理解する必要があり、各企業は AI を適用して作成する際に具体的な目標を決定し、そこから戦略を調整し、適切な準備手順を踏む必要があります。

例えば、ニュースサイトは生成AIを活用してニュース記事を迅速に作成できます。一方、広告代理店はクリエイティブな広告スローガンを作成するためのアイデア創出段階でこの技術を活用できます。「AI活用の目的はそれぞれ異なります。ニュースサイトはスピードを求め、広告代理店は自社ブランドにふさわしい創造性を求めています。適切なAIアプローチがなければ、どちらも望ましい結果を達成することはできません」と、 RMITベトナム大学の専門家は分析しました。

企業はどのように生成 AI を効果的に適用できるでしょうか?

生成AIを企業に適用する話をさらに深く掘り下げて、ファム・コン・ヒエップ准教授は、企業が生成AIを適用する際にはAIと人間のスキルを組み合わせ、明確なビジネス目標を定義する必要があると指摘しました。

RMITベトナム大学ビジネス学部の専門家によると、企業が組織の目標に合わせてAI実装の戦略立案と調整を行うのを支援するために、企業はAIを統合する際のビジネス動機を分類することができ、現在のスキルを置き換えるまたは強化するAIの役割と、社内または顧客を対象としたAIアプリケーションの2つの基準に基づいて分類できます。

まず、企業は、必要なAI技術が既存のスキルを置き換えるのか、それとも強化するのかを判断する必要があります。AIを活用してスキルを強化するには、適切なトレーニングプログラム、フィードバックメカニズム、そしてパフォーマンス測定システムを開発する必要があります。

逆に、スキルの代替として AI を導入する場合、企業は組織の成長思考、キャリア移行サポート、緊急時対応計画に重点を置いた包括的な戦略が必要です。

「バス運転手をAI制御車両に置き換えることを目指すスイスのAutoBusプロジェクトは良い例です。AIをうまく導入するには、従業員が技術の変化に適応する必要があり、企業は予期せぬ混乱に備えて、人間のバックアップ運転手を用意するなど、緊急時対応計画を策定しておく必要があります」とファム・コン・ヒエップ氏は述べた。

アプリケーション作成-1-1-1.jpg — 専門家は、企業が最大限の効率性を達成するためには、人間の専門家とAIの調和のとれた連携を確保するための戦略を微調整する必要があると推奨しています。（イラスト：Pexels）

2つ目の基準、つまりAIを社内に適用するか顧客に適用するかという点にも、異なるアプローチが必要です。企業がAIを顧客に適用したい場合、AI研究の最前線に立ち、ユーザー中心設計を重視し、顧客ニーズを理解する必要があります。自動運転車の開発におけるテスラの例に倣えば、AIイノベーションの最前線に立ち、ユーザー中心設計を最優先し、製品を市場において戦略的に位置付けることが求められます。

AIを使って社内プロセスを効率化するとなると、焦点は変わり、経営者は従業員のデータ分析と解釈のスキル開発を優先しなければならないと専門家のファム・コン・ヒエップ氏は語る。

もう 1 つの重要なタスクは、移行を効果的に管理し、従業員が新しい AI ツールに適応して連携できるように支援することです。

このようなプロセスには、データ解釈の高度なスキルを持つ作業員と、リーダーシップチームによる構造化された変更管理戦略が必要です。

「AIは、人間の専門知識と自動化の間の繊細なバランスの上に成り立っています。AIを組織に統合するための万能な公式は存在せず、ビジネス目標、人間の業務を補完または代替するAIの役割、そしてAI適用の焦点によって異なります」と、専門家のファム・コン・ヒエップ氏は強調しました。

情報通信省は、大規模なベトナム語モデリング技術プラットフォームの開発を推進しています。情報通信省は、2025年までに、ベトナムに少なくとも1つの大規模なベトナム語モデリング技術プラットフォームが構築され、他の人工知能アプリケーションプラットフォームにサービスを提供できるようになることを目指しています。

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