企業は、AI を探求し、適用して新しい製品を生み出す際に、「独自の道を切り開く」必要があります。

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生成 AI は、幅広い業界に革命を起こす可能性のある、画期的なテクノロジーとして登場しました。

最近のスマートバンキング2023で共有された専門家らは、データがビジネス成長の触媒であることに同意しました。

しかし、新しいテクノロジー、特に人工知能（AI）テクノロジーのサポートがなければ、データは資産になりません。

birth 2.jpg を作成したアプリケーション — 生成AIの急速な発展は、「データゲーム」に全く新しい時代をもたらすでしょう。（イラスト：Unsplash）

AIはビジネスデータを入力として利用しますが、AIの力を最大限に発揮するには、企業が高度なデータ管理システムを構築する必要があります。EYコンサルティング・ベトナム（EYコンサルティングVN）の取締役会長、グエン・トゥイ・ドゥオン氏は、「生成型AIの力強く爆発的な発展は、データ『ゲーム』に全く新しい時代をもたらすでしょう」と述べています。

企業による生成AIの活用という問題について、RMITベトナム大学クリエイティブビジネス学科長兼経営学部副学部長代理のファム・コン・ヒエップ准教授は次のように述べた。「生成AIの力の活用は、単一の公式に従うものではなく、各企業の性質、競合他社、そしてその中核となる使命と目的によって異なります。企業は、生成AIを活用して独自の道を切り開くために、この点を念頭に置く必要があります」と、ファム・コン・ヒエップ准教授は指摘した。

RMITベトナム大学クリエイティブビジネス学部長、経営学部副学部長代理、ファム・コン・ヒエップ准教授。（写真：ホアン・ゴック）

専門家によると、よくある誤解は、生成型AIが人間の能力を巧みに代替できるというものだ。実際には、ほとんどの仕事は、機械的な反復作業と人間の判断に基づく高度な作業の組み合わせを必要とする。

さらに、企業は、AI 統合の道のりがすべての企業がたどる直線ではないことを理解する必要があり、各企業は AI を適用して作成する際に具体的な目標を決定し、戦略を調整して適切な準備手順を踏む必要があります。

例えば、ニュースサイトは生成AIを活用してニュース記事を迅速に作成できます。一方、広告代理店はクリエイティブな広告スローガンを作成するためのアイデア創出段階でこの技術を活用できます。「AI活用の目的はそれぞれ異なります。ニュースサイトはスピードを求め、広告代理店は自社ブランドにふさわしい創造性を求めています。適切なAIアプローチがなければ、どちらも望ましい結果を達成することはできません」と、 RMITベトナム大学の専門家は分析しました。

企業はどのように生成 AI を効果的に適用できるでしょうか?

生成AIを企業に適用する話をさらに深く掘り下げて、ファム・コン・ヒエップ准教授は、企業は生成AIを適用する際にはAIと人間のスキルを組み合わせ、明確なビジネス目標を定義する必要があると指摘しました。

RMITベトナム大学ビジネス学部の専門家によると、企業が組織の目標に合わせてAI実装の戦略立案と調整を行うのを支援するために、企業はAIを統合する際のビジネス動機を分類することができ、現在のスキルを置き換えるか強化するというAIの役割と、社内または顧客を対象としたAIアプリケーションという2つの基準に基づいて分類できるとのことです。

まず、企業は、必要なAI技術が既存のスキルを置き換えるのか、それとも強化するのかを判断する必要があります。AIをスキル強化に活用するには、適切なトレーニングプログラム、フィードバックメカニズム、そしてパフォーマンス測定システムを開発する必要があります。

逆に、スキルの代替として AI を導入する場合、企業は組織の成長思考、キャリア移行サポート、緊急時対応計画に重点を置いた包括的な戦略が必要です。

「バス運転手をAI制御車両に置き換えることを目指すスイスのAutoBusプロジェクトは典型的な例です。AIをうまく導入するには、従業員が技術変化に適応する必要があり、企業は予期せぬ混乱に備え、人間のバックアップ運転手を配置するなど、緊急時対応計画を策定しておく必要があります」とファム・コン・ヒエップ氏は述べた。

アプリケーション作成-1-1-1.jpg — 専門家は、企業が最大限の効率性を達成するためには、人間の専門家とAIの調和のとれた連携を確保するための戦略を微調整する必要があると推奨しています。（イラスト：Pexels）

2つ目の基準、つまりAIを社内に適用するか顧客に適用するかという点でも、異なるアプローチが必要です。AIを顧客に適用したいのであれば、AI研究の最前線に立ち、ユーザー中心設計を重視し、顧客ニーズを理解する必要があります。自動運転車の開発におけるテスラの例を見れば、彼らはAIイノベーションの最前線に立ち、ユーザー中心設計を最優先し、市場において戦略的に製品を位置づけていることがわかります。

専門家のファム・コン・ヒエップ氏によると、AIを活用して社内プロセスを効率化する場合、焦点は変わります。その場合、経営幹部は従業員のデータ分析・解釈スキルの育成を優先する必要があります。

もう 1 つの重要なタスクは、移行を効果的に管理し、従業員が新しい AI ツールに適応して共同作業できるように支援することです。

このようなプロセスには、データ解釈の高度なスキルを持つ作業員と、リーダーシップチームによる明確に定義された変更管理戦略が必要です。

「AIは、人間の専門知識と自動化の間の繊細なバランスの上に成り立っています。AIを組織に統合するための万能な公式は存在しません。ビジネス目標、人間の仕事を補完または代替するAIの役割、そしてAI適用の焦点によって異なります」と、専門家のファム・コン・ヒエップ氏は強調しました。

情報通信省は、大規模なベトナム語モデリング技術プラットフォームの開発を推進しています。情報通信省は、2025年までに、ベトナムに少なくとも1つの大規模なベトナム語モデリング技術プラットフォームが構築され、他の人工知能アプリケーションプラットフォームにサービスを提供できるようになることを目指しています。

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