ChatGPTが登場してから1年以上が経ちましたが、その間に技術は大きく進化しています。
昨年、多くの企業がコンテンツのセキュリティの観点からSaaSを避け、オンプレミスやAWS、Azureを利用して社内展開を行いました。
しかし、実際には利用が少ないか、また逆に想定以上に使用されて従量課金のコストが高くなっていることが想像されます。
どのようなツールも定期的な振り返りから改善を進める必要がある
生成AIに限らずですが、ツールや運用について関係者と定期的に振り返ることが重要だと考えます。
私自身、SaaSツールを導入し、改善要望や提案を行いながらツールの使いこなしを目指しています。生成AIも同様に、運用や設定、プロセスの改善が必要だと考えています。具体的には、生成AIを用いてビジネスにどのような効果があったのか、またはどのようなロスが生じたのかを検証することが求められます。
ツールの導入後も、継続的な改善により使い勝手や業務品質を向上させることが可能です。生成AIは今後、オフィスツールとして日常的に使用されるようになりますので、その改善は業務効率化に直結するでしょう。
生成AIの運用における考慮点
継続的な評価とフィードバックのループ
使用状況を定期的にレビューし、有効な機能と利用されていない機能を特定します。
ユーザーからのフィードバックに基づき、AIの出力品質や関連性を向上させます。
コスト管理と利用の最適化
従量課金制による予期せぬ高コストを避けるため、使用量とコストを定期的に監視します。
コスト効率の良いプランへの移行や、不要なリソースの削減を検討します。
セキュリティとプライバシーの確保
企業が独自のデータを使用する場合は、データ保護とプライバシーを厳守します。
GDPRやCCPAなどの法規制に従い、データを適切に管理します。
社内でのデータの再利用
AIによって生成されたコンテンツをFAQやトレーニングマテリアルとして再利用し、社内リソースとして活用します。
生成コンテンツを整理し、検索可能なデータベースに保存します。
インテグレーションと自動化
生成AIを他のビジネスツールやプロセスに統合し、効率的なワークフローを実現します。
顧客サービスのチャットボット、マーケティングの自動化、報告書作成などの例があります。
ユーザートレーニングとサポート
AIツールを効果的に活用するためには、エンドユーザーへの適切なトレーニングが必要です。
ユーザーがAIを理解し、有効に活用できるようにサポートとトレーニングを提供します。
これらの取り組みによって、生成AIの運用と改善を進めることが、企業の業務効率化と価値創出に大きく影響すると思います。新しい技術は日常的に使用されるツールとしての地位を確立するためにも継続的な改善が必要です。便利なものはツールとデータのメンテナンスが重要です。
