AIの実装／管理を成功させる4つのポイント：データやコストの課題と解決策

　AIはビジネスを大きく変革し、企業の効率性や生産性、顧客満足度の向上を強力に支援している。一方、多くの企業がAIの導入時に、AIモデルの継続的な管理／監視、従業員のスキルギャップ、データの一貫性、コストの負担といった、さまざまな課題に直面している。

　こうした課題を克服し、エンタープライズAIの道のりの第一歩を踏み出していくためには、クラウドコストやレイテンシに配慮した上で、AIの構築／展開先を判断したのち、厳格なデータセキュリティやプライバシーに関する基準を制定し、AIアシスタントや需要予測などにAIを応用するといった、適切なAI戦略を採用する必要がある。

　さらに、人材のスキル開発、自動化の採用、理想的なデータ配置などの、AIプラクティスを強化することもあわせて重要になる。本資料では、企業がAIアプリケーションを展開／実行する上での課題やその解決策、4つの主要なAI戦略について詳しく解説しているので、ぜひ参考にしてほしい。