PoCで終わらせない生成AI活用　有識者が語る、失敗を避けるためのノウハウ

　生成AI（人工知能）が大ブームとなり、多くの適用事例が紹介されている。事務作業の負荷軽減や、調べもの時間の短縮といった成果が報告されていることから、「自社でも取り組むべき」と考える経営層は多いはずだ。こうした中、社内データを生成AIに学習させて、業務効率改善などのPoC（Proof of Concept）プロジェクトをすでに実施している企業も増えており、多くの企業で生成AIに関する知識や経験値が高まっている。

　一方、「期待したほどの成果は得られなかった」という結果に終わる企業も少なくない。「実務で使える生成AI」を実現するには、学習データの品質が重要だということは認識されているが、どのようなデータを用意すればよいのか、手持ちのデータの品質をどう高めるか、といった部分は、生成AI活用のハードルの1つになっている。

　その結果、経験やノウハウに基づいたデータの前処理を行うことで精度を高められる可能性があるにもかかわらず、そこに気付かずに「生成AIは実用にはまだ遠い」という結論に至ってしまうPoCも見受けられる。そうした急ぎ足の結論を避け、生成AI導入プロジェクトを成功に導く方法を有識者に聞いた。