生成AI活用のためのテクノロジー基盤、構築に際しての7つの検討事項とは？

　AIの進化形である生成AIは、これまでの予測AIの枠を超え、自律的にオリジナルコンテンツを生み出すことができる存在となった。戦略的計画の立案やリスク管理、顧客向けにパーソナライズされたマーケティングの開発など、生成AIは今や強力なビジネスツールの1つとなりつつある。

　さまざまなユースケースでの利用が期待される生成AIだが、新しいテクノロジーであるがゆえの課題も顕在化しつつある。特に生成AIの原資となるデータについては、プライバシーや所有権、さらには品質面での懸念が付きまとうことになり、適切なフレームワークに基づいたデータ運用が行われなければ、期待した成果を挙げられない恐れもある。

　本資料では、生成AIがビジネスにおいて不可欠なツールとなった理由を解説するとともに、この浸透に伴い顕在化する課題を挙げている。併せて、これらの課題を解消するためには、生成AIに特化し、柔軟性やスケーラビリティに優れたテクノロジー基盤が必要になると提起し、この構築に際しての7つの検討事項を挙げているので、参考にしてほしい。