生成AI拡張の意外な障害 (そしてそれを打破する方法)

この記事は、[Databricks](https://www.databricks.com/)の友人Maria Pere-Perezによって執筆されました。Databricks はデータと AI を扱う企業です。Block、Comcast、Condé Nast、Rivian、Shell、Fortune 500 企業の 60% 以上を含む世界中の 10,000 を超える組織が、Databricks Data Intelligence Platform を利用してデータを管理し、AI で活用しています。

生成AIはもはや目新しいものではありません。1990年代後半のインターネットのように、ビジネスの成長を促進する新しいエンジンです。企業の 81% が今後 1 年間で 生成AI に 20 万ドル以上を費やす予定であることから、この技術が今や不可欠であることは明らかです。しかし、ここに落とし穴があります。生成AI の拡張は見た目ほど簡単ではありません。[Dataikuと Databricks は最近、調査を実施](https://pages.dataiku.com/dataiku-databricks-ai-today)しました。400 人の上級 AI リーダーから洞察を得ました。調査によって、企業が直面する主要な課題が明らかになりました。さらに重要なことに、その課題を克服する方法が示されました。


[→ 今すぐ読む: AI、今日: 400 人の上級 AI 専門家を対象とした調査レポート](https://blog.dataiku.com/cs/c/?cta_guid=21a0bf53-8851-4306-98a2-0768990271e0&signature=AAH58kF7C2bfMhAy3NC7Ai2ow3VU9FfUGg&utm_referrer=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2F&portal_id=2123903&pageId=183024462889&placement_guid=a1320748-51ba-43c7-9ed9-842ce6282b02&click=999a6de8-54fe-42e6-961a-109cf8d80472&redirect_url=APefjpH8-GefLB2lbBkpBxzskI2IHXMDIk9DOBHOor0GHG94R08CFdu9XJ9RlDbn9ZFSa9bQUCl7wz7KvR3gGEFTxqNRpUMLihXWeeGznDkNmK9k4nBF-Yc7WJF5DspxwJvPOunR0VJbGcBQ518Sxzd6tK8SYkff7T4F2WxTGj7nOKvZHa7KtC37AifUVhyh74tUszkIITEpiueyjp-IXyzyID0QZNX4l5q_bv9TZYT0Nk27N6JOrUKl55Avcl2JHogI2QtIFmUdn08XW9Owr7SZHfNfkwVxR53zbeB9OEIVkkz6Io0hjRA&hsutk=c8a4dc1c0b7f0be7475acec138abdeb9&canon=https%3A%2F%2Fblog.dataiku.com%2Fthe-surprising-roadblocks-to-scaling-genai&ts=1732356734904&__hstc=186155446.c8a4dc1c0b7f0be7475acec138abdeb9.1725173323954.1732352824394.1732356539403.247&__hssc=186155446.3.1732356539403&__hsfp=963609577&contentType=blog-post)

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## 1. AI計画を台無しにする可能性のあるデータ品質の危機
データは 生成AI の生命線です。しかし、乱雑で構造化されていないデータは、最高のプロジェクトでさえも台無しにする可能性があります。調査では、多くの企業が PDF、画像、不適切な形式のテキストなどのデータに苦労していることがわかりました。生成AI モデル内の低品質データは、不完全な洞察と不適切な意思決定につながります。

💡あなたの行動: 堅牢なデータ管理プラクティスに投資してください。チームは、データを 生成AI モデルで使用する前に、データをクリーンアップ、整理、構造化する必要があります。調査によると、データ品質を優先する企業は AI の結果が向上しています。

## 2. サイレント生成AI キラー: ガバナンスとコンプライアンス
ガバナンスは単なるチェックボックスではなく、必要不可欠なものです。調査では、回答者の 22% がIT とガバナンスの問題を大きな障害として挙げています。適切な監視がなければ、生成AI モデルは「hallucinate 幻覚」を起こす可能性があります。不正確な結果を生成する可能性があります。これは、特に機密データの場合、誤った決定やコンプライアンスの問題につながる可能性があります。

💡あなたの行動: 包括的なガバナンス フレームワークを構築します。AI 出力の精度をチェックする監視システムを実装し、データ プライバシー プロトコルを確立します。このアプローチにより、コンプライアンスが維持され、AI システムへの信頼が構築されます。調査では、強力なガバナンスを持つ企業が 生成AI をより適切に拡張できることがわかりました。また、リスクも軽減されます。

## 3. ROI測定: 生成AIの見えないハードル
驚くべきことに、生成AI を使用している企業の 65% がプラスの利益を報告しています。中には 10 倍の ROI を達成した企業もあります。しかし、多くの企業は依然としてこれらの利益を適切に追跡するのに苦労しています。明確な ROI 追跡がなければ、メリットがあっても、さらなる投資に対する取締役会の支持を得るのは困難です。

💡あなたの行動: ROI を追跡するための明確で実行可能な計画を策定します。生成AI プロジェクトに測定可能な目標を設定します。それらは会社の目標と一致している必要があります。これらの指標を定期的に評価して、生成AI がどのように成長と効率性を促進しているかを示します。調査では、ROI 追跡が良好な企業は、投資とリーダーからのサポートをより確実に確保できることがわかりました。

## これらの課題に注目すべき理由
Dataiku と Databricks の調査によると、生成AI の拡張は複雑であるものの、可能であることがわかっています。データ品質、ガバナンス、ROI 測定は単なる技術的な問題ではありません。これらは 生成AI 戦略の成否を左右する鍵となります。これらの課題に対処することで、ビジネスの成長と競合他社への優位性を獲得できます。

## 最終的な考察: 生成AI を拡張する準備はできていますか?
生成AI の拡張は、新しいテクノロジーを統合するだけではありません。戦略的なアプローチが重要です。データの品質を重視し、強力なガバナンスを構築し、ROI メトリックを定義する必要があります。調査の結果はシンプルです。これらの課題に真正面から取り組む企業が、長期的に勝利を収めることになります。

ビジネス リーダーの皆さん、注意してください。積極的に行動してください。適切なツールを使用してこれらの課題に取り組んでください。これにより、生成AI の潜在能力を最大限に活用できます。また、成長を促進し、今日の急速に変化する市場で競争力を維持できます。

## アンケートの続きをもっと読む
もっと詳しく知りたいですか？DataikuとDatabricksによるAIの現状に関する[調査レポートの全文](https://pages.dataiku.com/dataiku-databricks-ai-today?_gl=1*ttj2z8*_gcl_aw*R0NMLjE3Mjk0NzYzOTQuQ2p3S0NBancxTks0QmhBd0Vpd0FWVUhQVUltandBdVlPY2xfQXpZYnU4Zk45Rzg3aG40ZEJ3UXU3WGRfY3pnLU40RDl6SXYtRlFkajdSb0MzcDRRQXZEX0J3RQ..*_gcl_gb*R0NMLjE3MzAxNzIyMzQuQ2swS0NBaUE3SUdjQmhCU0VqMEFaX2lIajVGMy1vS2N2RVR3enFvaHZPVEo4dDg4dkpCWUtNMENnZWtnQ3RSNUlJQS1XVktmTkpiYUl0Wl9MWndiMEVzMFp2NlNzVEFVNmhPakdnSWctdy4yeXBnQ01EM21wWUJFSm1PMmVvQw..*_gcl_au*ODQ5OTkxOTMwLjE3MzAxMDU0MDU.*_ga*MjE4NDI2ODg1LjE3MjIzMjg0NDk.*_ga_B3YXRYMY48*MTczMjg0MDY3NS4zNDQuMS4xNzMyODQxMDQwLjIxLjAuMA..)をご覧ください。

原文はこちら：[The Surprising Roadblocks to Scaling GenAI (& How to Smash Through Them)](https://blog.dataiku.com/the-surprising-roadblocks-to-scaling-genai)