生成AIの導入でROIを達成、実現の鍵は適切なユースケースとAI基盤の「4要素」

　生成AIはテクノロジーがいかに変革的であるかを世に示した。業務のスピードと効率を高めることで競争上の優位を生み出すだけでなく、業種そのものを変革する可能性すら秘めていることから、導入済み・検討中の企業は8割以上に及んでいる。

　しかし生成AIの導入でROI（投資対効果）を達成するためには、適切なユースケースの選定をはじめとして、クラウド上でのデータとの統合や、セキュリティ・コンプライアンスの確保など、乗り越えるべき幾つもの課題が存在する。特に重大な問題となっているのが膨大なデータ量と複雑性であり、大規模な生成AIの導入プロジェクトを成功させるには、成熟したデータストラテジーとの連携や、既存のAI・ML（機械学習）との統合が重要な鍵となる。

　本資料では、これらの課題に取り組むために、生成AIの基盤モデルが価値を付加するための3つの方法や、一般的ユースケースなどを具体的に紹介。さらに、エンタープライズ向け次世代AI開発スタジオとして提供されるソリューションを軸に、AIプラットフォームに求めたい4つの重要な要素について考察する。