生成 AI の成功にはリスクとリターンのバランスが必要
クリスティン・リビングストン

Face the Future with Confidence®

目次

機会と課題 ......................................................................................................................................................................................................... 1
テクノロジーリーダーの声 ............................................................................................................................................................................. 1
リスク：生成 AI がもたらす 5 大リスク ...................................................................................................................................................... 2
ガバナンス：ガバナンスの枠組みは、拡張性と柔軟性をサポートすべきである。 ...................................................................... 4
生成 AI アプリケーションに不可欠な 4 つの特徴 ................................................................................................................................... 4
変化する規制の状況 ....................................................................................................................................................................................... 6
生成 AI 戦略の考案 ......................................................................................................................................................................................... 6

AI 導入における最初の 6 つのステップ .................................................................................................................................................... 6
最後に ─ リスクを管理しながらリターンを得るために今すぐ行動する.......................................................................................... 8

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生成 AI の成功にはリスクとリターンのバランスが必要 · III

ChatGPT は 2022 年 11 月に公開され、わずか 2ヶ月で 1 億人のユーザーを獲得しました。生成 AI プラットフォームである ChatGPT は、幅広いマーケットの注目を集め、役員や経営陣において新しい考え方や議論に拍車をかけています。

ChatGPTは生成 AIの数あるモデルやアプリケーションの一つに過年までに60 ％以上の組織が生成 AIアプリケーションの試験運用ぎず、生成 AIはビジネスやオペレーションを変革する大きな可能性を計画しています。ベンチャーキャピタルもこの争いに加わり、過去を秘めています。リーダーたちは生成 AIの巨大な可能性に気づき、3 年間で 17 億ドル以上を生成 AIソリューションに投資しています。

この魅力的なテクノロジーを活用する機会を積極的に求めています。

明らかにリーダーたちは AI の巨大なマーケットの可能性に注目し、しかし同時に、このテクノロジーに関連するリスクを特定・管理する必自らのビジネスに価値と成長をもたらすために生成 AIを活用しよう

要があります。AIガバナンスプログラムを活性化または確立することと躍起になっています。

により、責任をもってAIを導入し、ステークホルダーの期待を管理する必要があります。

さらに、生成 AIはビジネスのあり方を根本的に変えようとしています。
ビジネスリーダーにとって、このテクノロジーについて実験し、学ぶこと機会と課題は非常に重要です。そうでなければ、ビジネスが中断されるリスクを負うことになるでしょう。

IBM Institute for Business Value が実施した調査によると、2024

テクノロジーリーダーの声「産業界全体が（生成 AI を）「安全な（人工知能が）可能な「AI は単体のテクノロジーで中心に方向転換するだろう。

限り有益なものとなるように、はない。実際には、多くの異企業は、生成 AI をいかにうまツールを使い、可能性を感じ、なる技術的なコンポーネント、く使うかによって自らを際立議論に参加しよう」

システム、インフラ、プロセスかたせるだろう」

─ サム・アルトマン

らなる複雑なシステムです」

─ ビル・ゲイツ

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─ ジュヌヴィエーヴ・ベル

調達の変革がサプライチェーンのレジリエンスを高める · 1

モルガン・スタンレーは、AIを6 兆ドルのビジネスチャンスと呼び、AI制の状況がどのように進化し、これらの見通しを緩和または変化させツールとその未開拓のオフライン支出をデジタル化する能力が進化

るかは、時間が経ってみないと分からないものもあります。

し続けるにつれて、広告、eコマース、旅行、シェアード・エコノミー、パブリック・クラウドなどの業界が大きな恩恵を受けるようになると指摘しています。

生成 AIがもたらすリスクのトップには以下のようなものがあります。

真実性（ハルシネーション）
に関するリスク

さらに、同社は独自の生成 AIプラットフォームを立ち上げ、試験的に900 人のアドバイザーに展開し、15,000 人以上のアドバイザーに拡大

テキスト系生成 AIは、膨大な量の情報と単語シーケンスの例による学することを予定しています。

習に基づいて、シーケンスにおける次の単語を予測するように最適化されていますが、真実性を評価したり、事実と虚構を区別したりするためリーダーたちは生成 AIを活用したアプリケーションや機会を組織での学習や最適化はされていません。大規模言語モデル（LLM）
は本推進しようと躍起になっていますが、次の3つの課題に頭を悩ませて質的に、もっともらしい応答を生成するように設計されていますが、そのいるようです。

応答の真実性を評価できず、これらのモデルはしばしば、事実とは異なりながら、自信に満ちた説得力のある応答を生成してしまいます。いわ⿠ すでによく知られている生成 AIのリスクと、これから見えてくるリスクの両方を軽減する方法

ゆる、「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象です。そこで、AIで生成されたテキストは、その真実性を評価されることが不可欠となります。
例えば、次のような実際に起こり得る例を考えてみましょう。ある弁護⿠ 有意義なビジネス価値を促進する可能性が最も高い分野や部門で生成 AIを適用する方法

士が ChatGPTを使って法的な準備書面を作成したところ、発生したことのない多くの法的事例を引用した詳細な情報が作成されたとします。テクノロジーによって作成された準備書面はあまりにも説得力が⿠ アイデアを実行に移し、持続させる方法

あり、弁護士はその法的課題が実在するかどうかを検討さえしませんでした。
『ニューヨーク・タイムズ』紙によれば、ハルシネーションによモルガン・スタンレーの共同代表であるアンディ・サパースタインは、5月のプレゼンテーショ

り真実性確認はより難題になっています。同誌は、チャットボットの信頼性が高まるにつれ、ユーザーがそれらを信頼しすぎるようになる可能性があると警告しています。

ンで、AI ツールを採用しない組織は「本当に取り残されることになる」と「100 ％確信している」と述べています。

真正性に関するリスク
真正性に関するリスクは真実性のリスクと似ており、何かが AIによって捏造されたかどうかを判断できなくなったときに生じます。その一例

リスク：生成 AI がもたらす 5 大リスク

が、ディープフェイク（AIが操作する合成メディア）が、写真や動画、音声ファイルにおいて、ある人物の肖像を別の人物に置き換える場合です。
ディープフェイクを作るのに必要なサンプルデータはごくわずかです。

組織は責任を持って生成 AIを採用することの重要性を理解する必要があり、多くの企業は既に取り組んでいます。生成 AIをめぐる誇大

シンガポールのナンヤン工科大学の博士課程 3 年生のタン・ワンは、広告や、潜在的な価値を達成しようとするマーケットの焦りはあるもの

マイクロソフトと共同で、実世界における人間のダンス生成を参照するの、ビジネスリーダーたちは、この技術がまだ始まったばかりであり、関ためのDisentangled Control（DisCo）と呼ばれるモデルを作成しま連するリスクに対する認識と準備が必要であることを認識しているようした。このモデルは、画像を3つの部分に分割します。つまり、撮影さです。このようなリスクのいくつかはまだ顕在化しておらず、法律や規れた人物のポーズと、ビデオで使用される背景と前景です。次に、AI

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が TikTok のダンス動画から学習した情報を使って、モデルが人物をすることで、この問題に対処しようとしています。例えば、オンライン会一連のポーズにモーフィングし、個々のフレームを作成します。これら

議サービスベンダーのZoomは、顧客データをAIが学習することを認のフレームをビデオに戻すと、その人が踊っているようなリアルな映像めていた方針を撤回しています（engadget.com）。

が出来上がります。
「これらがあれば、何でも作ってみることができます。イーロン・マスクに踊って欲しければ、我々の[コード]を使えばサイバーセキュリティリスクよいのです」とワン氏は言います。
サイバーセキュリティのリスクは、ハッカーが AIの使用制限を回避しディープフェイクは主要なセキュリティ・リスクとなっており、金融サーて、データを盗んだり新しいマルウェアを開発するスクリプトのようなビスにおいてすでに使用されている音声認証が音声ディープフェイク不正なサービスを開発することから生じます。オープン・ワールドワイの標的になりうるという事実により、その危険性が強調されています。

ド・アプリケーション・セキュリティ・プロジェクト（OWASP）財団は、データプライバシーに関するリスク

タのポイズニング、機密情報の開示、プロンプト・インジェクションが含LLMのセキュリティ・リスクのトップ10を特定し、その中には、学習デーまれています。生成 AIのサイバーセキュリティへの影響を理解するこ

ChatGPT のような公開ツールを使っている内部関係者がうっかりとは、この技術の利用を検討している人々にとって優先事項でなけれ機密情報を入力してしまうと、データプライバシーのリスクに晒されまばならないでしょう。

す。生成 AIを採用する担当者は、あらゆるソフトウェアに関連する利用規約を読み、十分に検討し、そのソフトウェアの使用がデータプライ所有権に関するリスクバシーに及ぼす潜在的な影響を理解することが極めて重要です。プロンプトやクエリがパブリックデータのプールの一部となり、将来のす生成 AIは通常、情報源を提供したり、引用したりせず、モデルは新しくべてのユーザーが利用できるようになる可能性があるため、パブリック発表された情報や、ユーザーとモデルのインタラクションから得られたツールを使用する場合は注意が必要です。あるケースでは、ソフトウェ情報の両方から継続的に学習しています。もし開発者が生成 AIをア会社の社員が ChatGPTに独自コードの最適化を指示し、そのコー使ってコードを書いた場合、競合他社が以前そのモデルを使ってコードを他のChatGPTユーザーが利用できるようにしてしまったのです。

ドを最適化したのであれば、生成されたコードの一部は競合他社の大手ソフトウェア・ベンダーやサービスベンダーは、利用規約を変更知的財産に由来する可能性があります。開発者も競合他社も、そして

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他の誰であっても、元の所有権を容易に突き止めることはできません。
商標の定義と侵害の潜在的責任について理解を深めることは、無視生成 AI アプリケーションに不可欠な 4 つの特徴できないことです。法律事務所 Christian & Bartonは、ブランド所有組織内での生成 AIの使用を管理する初期の取り組みでは、従業員者向けに、コンテンツ作成における最も重要な検討事項を示したガイが ChatGPTを使用することから、独自の機械学習（ML）モデルの開ダンスを提供しており、有名ブランドの知的財産を不注意に使用して発とチューニングまで、すべてを包含する単一のポリシーが含まれて紛らわしく類似した商標を作成するなどの懸念事項を強調していまいた可能性があります。しかし、ポリシーは、生成系 AIアプリケーショす。所有権に関するその他のリスクもあります。例えば、あるストックンの次の4つの特徴に特化したものであれば、より効果的です。

画像の提供者は、ある公開 AIテキスト画像変換モデルのメーカーを、そのメーカーの画像生成機能の訓練にその提供者が所有する画像1. アプリケーションが提供する価値や機能を使用したとして提訴しています。著作権に関する法的な問題の一

2. その学習方法

部はまだ流動的ですが、米国著作権局は、AIが開発したアートワーク

3. 学習の対象となるデータが著作権の下でどのように保護されるかについて指針を示しており、

4. 実行アーキテクチャ

現在では「作品の伝統的な著作者としての要素が機械によって生み出された場合、その作品は人間による著作者性を欠いており、著作権これらの特徴は、生成 AIソリューションを評価し、構築し、管理し、維持局はそれを登録しない」と述べています。これは部分的かつ一時的するための組織のプログラムに反映されるべきです。ガバナンスのな解決策に過ぎませんが、新たな裁定は将来の著作権決定を決定す枠組みは、マイクロソフト1、IBM、グーグルなどの組織がすでに定義しる上で基礎となる可能性があります。ている責任ある倫理的なAIの原則や、米国標準技術局（NIST）などの標準化機関によるリスク管理の枠組みをモデル化することができま

ガバナンス：ガバナンスの枠組みは、拡張性と柔軟性をサポートすべきである。

生成 AI は、従来の AI に対する既存のガバナンスの枠組みの多くを分断しています。

す。倫理、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンス、変更管理を考慮することにより、AIプログラムの基礎を形成することができます。

1. アプリケーションが提供する価値や機能AIアプリケーションは価値を創造するさまざまな機会を提供しますが、それぞれにガバナンスやポリシー上の考慮事項があります。しかし、
生成 AIアプリケーションの使用目的を理解し、各生成 AIアプリケーションを実用的で関連性のあるガイドラインに合わせることも重要です。例えば、母の日に花に添える気の利いた詩を作るために生成 AI

生成 AIは、ユーザーの入力に基づいてアルゴリズムに情報を提供を使うのと、個人向けの投資アドバイスを提供するために生成 AIを使する能力と、新しく斬新なアウトプットを生み出す能力が、既存のガバうのとでは、メリットもリスクも大きく異なります。

ナンスルールに適合しない可能性があり、従来の AIのための多くの既存のガバナンスの枠組みを分断しています。生成 AI 利用のためAIソリューションに期待するビジネス価値を特定することが重要であの効果的なポリシーを策定し、組織における生成 AIの倫理的な適用り、その可能性を最大限に発揮するためには、そのソリューションはシを保証し、十分に文書化されたAIの偏見による危険を回避するためンプルで直感的な方法で導入しなければなりません。以下は、生成に、ポリシー立案者は、拡張性と柔軟性の両方をサポートするフレームAIの一部の機能とアプリケーションの概要です。

ワークを開発し、いくつかの主要な特徴に基づいて、それぞれの生成AIのユースケースを考慮できるようにする必要があります。これらの⿠ 意思決定支援アプリケーションは、大量の関連データを収集・統生成 AIの概念を正しく理解することで、ポリシーがさまざまなAI 利用合し、そのデータを適切なタイミングで適切な文脈とともに提示するのシナリオに対応できるようきめ細かくなり、ガバナンスに対する画一ことで、人々やシステムがより多くの情報に基づいた意思決定を行的なアプローチの危険性を回避することができるでしょう。

うことを可能にします。

1

Read also: “Microsoft announces new Copilot Copyright Commitment for customers,” Brad Smith and Hossein Nowbar, Microsoft, September 7, 2023.

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⿠ カスタマー・エクスペリエンス・アプリケーションは、問い合わせへていることは重要です。パブリックドメインの情報については、データの回答や応答時間の短縮、パーソナライズされたエクスペリエンスがどのように審査されたのか（あるいは審査されなかったのか）についの提供、顧客の利便性を考慮した対話の簡素化など、顧客サービての一般的な知識を得ることが重要です。

スのニーズに対応します。

4. 実行アーキテクチャ

⿠ ナレッジ・マネジメント・アプリケーションは、企業データを解き放ち、従業員や企業の知識に、さまざまな媒体を通じて、いつでも容易にアクセスできるようにします。
⿠ プロセス効率化とプロセス自動化アプリケーションは、ロボティック・プロセス自動化やビジネス・プロセス自動化などの自動化技術に今後予定されている規制は、生成 AIアプリケーションがどのように開発され、展開され、使用されるかに計り知れない影響を与えるでしょう。

インテリジェンスを注入し、プロセスをエンド・ツー・エンドで拡大・高速化します。

2.トレーニング方法

AIが動作するアーキテクチャによって、アプリケーションのセキュリティとプライバシーが根本的に決定されます。アーキテクチャに関する決定は、経営上の意思決定や、倫理、責任、ガバナンスに関連する選択

AIのトレーニングには、以下のようないくつかの手法があります。の中心をなすものです。

⿠ 教師あり学習：これは白、これは黒、
これはリンゴ、
これは洋ナシと⿠ パブリックドメインには、誰でも使えるAIツールが含まれます。すべ

いった具合に、トレーナーは AIにラベル付けされた情報を提供し、てのユーザーの入力は、進化し続けるモデルに供給され、これらのそこから学習させます。人間が AIのトレーニングを最もコントロー相互作用は、パブリックドメインのAIが将来どのように振る舞うかをルできる機能です。

導くことになります。企業にとっては、
ChatGPT、DALL-E、Bardのようなパブリック・クラウドの生成系 AIツールが生産性を高める手⿠ 教師なし学習：AIは、明示的なラベルを提供されることなく、データ段となることがあります。しかし、それらは企業のコントロールの及から独自のカテゴリーや分類を推測します。この方法では、AIは、ばないものであり、リスクが高くなります。ある組織では、スタッフは新しいデータを探索、分析、生成するために使用できる入力の表現特定の条件下でのみこれらのツールを使用するように指示し、またを学習します。

ある組織では、スタッフにこれらのツールをまったく使用しないように指示しています。

⿠ 強化学習：AI モデルは、定義された目的や最適化を達成するとリターンを得ます。このシナリオでは、モデルが何のために最適化さ⿠「エンタープライズ・クラウド」
は、ホスティングされたクラウド環境におれているのか、あるいは強化されているのかを把握していることがけるAIを意味し、多くの場合、合意されたホスティング条件に従って、重要です。

追加のデータとアプリケーションのセキュリティとプライバシーが提3.トレーニングの対象となるデータ供されます。
⿠「オンプレミス」とは、企業が所有・運営するサーバー上でホストされデータは、パブリックドメイン、サブスクリプションデータフィード、企業がるAIを指します。これは最大のプライバシーとセキュリティを提供所有するデータ、業界固有のデータから入手できます。データの原点、する一方で、ハードウェアや社内運用の専門知識など、最も高いコラベル付けの有無、ラベル付けした人物、ラベル付けの方法を把握しストを伴います。

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生成 AI の成功にはリスクとリターンのバランスが必要 · 5

変化する規制の状況ることが好ましいのですが、迅速な意思決定ができる小規模からのスリーダーたちは、今後数ヶ月の間に規制の状況が変化するのを目にすについて、チームに期待される貢献度に応じて適切な深度のトレーニることになるでしょう。今後予定されている規制は、生成 AIアプリケーングをチームに受けさせるべきです。

タートが良いかもしれません。一方、スポンサーは、主要なAIの概念ションがどのように開発され、展開され、使用されるかに計り知れない影響を与えるでしょう。組織は、変化が訪れることを予測し、AIアプリほとんどの企業は、生成 AIのプログラムやアプリケーションを開発すケーションの特性を理解することで準備を整える必要があります。
リーるための重要な専門知識を開発したり習得したりするには至っていま

ダーたちは、規制が変更されたときに最善の情報に基づいた決断がせん。リーダーは、取り組みを指導し、効果的な生成 AIのガバナンスできるよう、その情報を必要とするでしょう。と活用に関する知識を伝授してくれる外部の専門家に頼ることを望む場合もあります。彼らは、AIプログラムの開発、ガバナンス、戦略の進その一例として、欧州連合（EU）は人工知能（AI）法を策定中であり、捗を加速できるパートナーを求め、多くの場合、価値実現までの時間AI の開発と利用に関する既存の規制を強化する予定です。世界を短縮するためのアクセラレーターや専門家を採用するでしょう。

経済フォーラムによれば、
この法律は「データの質、透明性、人的監視、説明責任に関するルールを強化し、医療や教育から金融やエネルギーに至るまで、さまざまな分野における倫理的な問題や実施上の課題に取り組む」
ことに焦点を当てています。

AI 導入における最初の 6 つのステップ
組織は6つのステップで生成 AIを導入することができます。各ステッ

生成 AIに関連する規制、政策、最新ニュースに関する追加情報につプは、その前のステップの主要なアウトプットが展開されれば、独立しいては、当社のTransformation and Innovation Insightsウェブペーて動作することができ、柔軟なアプローチを提供します。

ジをご覧ください。

生成 AI 戦略の考案

ステップ 1. ビジョンを持ってチーム編成する
AIの導入に最も成功している企業は、カスタマー・エクスペリエンスの向上や業務プロセスの再構築など、共通のビジョンと目的に基づ生成 AI 戦略の策定は、テクノロジーを試験的に導入するための小規いてチームを方向付けます。ビジョンを定義したたら、組織は次のこと

模な部門横断チームから始めるべきです。多くの部門から代表がいを行うべきです。

6 · 生成 AI の成功にはリスクとリターンのバランスが必要

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⿠ 業務機能領域ごとに、エグゼクティブ・スポンサーとラインごとのビジネススポンサーを配置します。

⿠ 選択されたパイロット生成 AIユースケースから期待される具体的な価値指標を、当初は予想されていなかったかもしれない将来の価値を見据えて開発する。

⿠ スポンサーをサポートするために、技術、リスク管理、プライバシー、セキュリティ、変更管理などの部門横断的な代表者を育成します。

⿠ 投資を最適化し、ユースケース間の相関関係と再利用性を可視化するためのロードマップを示す。

⿠ スポンサーとステークホルダー・グループには、アイデアを検討し、生成 AIを探索できるように自律性と権限の両方を与えます。そのステップ 4. パイロットを開始する

際、アプリケーションが本番稼動に近づくにつれて、監督とガバナンスのレベルもそれに応じて上げる必要があります。

このステップには、スプリントプランニングのようなおなじみのソフトウェア開発準備ステップに加え、次のようなAI 特有の検討事項が含まれます。

生成 AIに関わる課題や不確実性はあるものの、ビジネスリーダーは提供される機会を捉えることに注力すべきです。そうでなければ、ビジネスが継続できないリスクに直面するでしょう。

⿠ AI 対応技術の選択と調達
⿠ モデルの構築または設定
⿠ データソースとパイプラインの調達
⿠さまざまなデータサイエンス手法の試行
⿠ チームを対象にした実践的なAIトレーニングの実施

ステップ 5. パイロット・アプリケーションを開発する
ステップ 2. 機会を特定する
このステップでは、チームは生成 AI 対応アプリケーションを開発し、モこのステップは、生成 AIがその組織の業界内外でどのように利用さデルの探索とチューニングを反復的に行います。パイロットに対してれているかを調査することから始まります。これは「シンク・ビッグ（大確信を持ち、能力をさらに調整する機会を特定するために、チームはきく考える）」機会であり、チームには破壊するか破壊されるかの覚悟

パイロット・アプリケーションのデモンストレーション・モデルを開発すを持ってもらうステップです。可能性についてアイデアを出し、表明さることも検討できます。

れたビジョンに沿い、意味のあるビジネス価値を推進することができる
10 ～ 20の実用的な機会の概要を描くことを目指します。

その結果、アプリケーションのその価値を実証する概念実証、アルファ・バージョンができ、、選定したステークホルダーがそれをテストでステップ 3. アイデアの優先順位をつけるきるようにすることができます。

チームが潜在的なアイデアを洗い出したら、それぞれのユースケース

チームは、パフォーマンスと価値提供の測定基準を確立した後、これについて、実現可能性と複雑性を評価し、望ましい結果をサポートすらの基準の達成度を監視するためのアプリケーション機能を追加する技術の利用可能性も考慮する必要があります。チームメンバーはることができます。測定基準と監視を自動化することで、その後の機次のことを行うべきです。

能強化や将来可能なAIイニシアチブについて、データに基づいた意思決定が可能になるでしょう。

⿠ 各アプリケーションのアイデアについて、技術要件、データ統合、運用準備の検討事項を分析する。
⿠ 技術的能力が再利用できそうな分野を探し、孤立したアプリケーションを作らないようにする。

ステップ 6. 適応し、振り返るパイロットのアルファ版を提供した後、チームは開発プロセスとアプリケーション自体の両方を評価し、その結果をパイロット・アプリケーションの改善や手法の改善に役立てます。また、
このステップでは、AI⿠ 各アイデアのハイレベルな期待価値を確立し、有益性対複雑性分析を使用して、パイロット応用を推奨する。

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ユースケースを展開するためのハイレベルなロードマップと、開発済みの技術能力インベントリーを再確認します。

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最後に ─ リスクを管理しながらリターンを得るために今すぐ行動する

プロティビティについて
プロティビティは、企業のリーダーが自信をもって未来に立ち向かうた

生成AIの課題と不確実性はあるものの、ビジネスリーダーは提供されめに、高い専門性と客観性のある洞察力や、お客様ごとに的確なアプる機会を積極的に捉えるべきです。2024 年までに60％の組織が生ローチを提供し、ゆるぎない最善の連携を約束するグローバルコンサ

成 AIアプリケーションのパイロット運用を計画しており、今こそ試し、学ルティングファームです。25か国、85を超える拠点で、プロティビティ

習を始めるべき時であることは明らかです。そうしない組織は、時代とそのメンバーファームはクライアントに、ガバナンス、リスク、内部監査、遅れになってしまうでしょう。

経理財務、テクノロジー、デジタル、オペレーション、人材・組織、デー
タ分析におけるコンサルティングサービスとマネージドソリューションを

生成 AIの潜在的なユースケースと長期的な利益は、急速に進化する提供しています。

規制の状況と同様に、定義され続けるでしょう。生成 AIが提供できるものを活用するには、リーダーが生成 AIプログラムにおいて倫理的プロティビティは、2023 年フォーチュン誌の働きがいのある会社ベストで責任あるガバナンスの枠組みを開発し、革新的なパイロットを開発100に選出され、Fortune 100 の 80％以上、Fortune 500 の約 80％するところから生成 AIの旅を始めることが必要です。このような旅は、の企業にサービスを提供しています。また、成長著しい中小企業や、ビジネスリーダーを教育し、可能性に気づかせるのに役立つと同時に、上場を目指している企業、政府機関等も支援しています。プロティビ開発チームがさらなるユースケースを開発するために活用できる組織

ティは、1948 年に設立され現在 S&P500 の一社であるRobert Half的な知識を生み出すでしょう。すべては生成 AIのリスクとリターンのInternational (RHI)の100％子会社です。

適切なバランスを見つけることにかかっています。

著者についてマネージング・ディレクターのクリスティン・リビングストンは、プロティビティの人工知能、機械学習およびイノベーション・ソリューションの責任者。10 年以上にわたる AI/ML 導入の経験を生かし、業界初の AI アプリケーションを含む数百の AIソリューションを成功に導いてきた。フォーチュン 500 社に名を連ねる企業数社に対し、AI を活用したテクノロジー・ロードマップの作成など、新技術・新技術の企業導入に向けた実践的な戦略立案を支援してきた。新たなテクノロジーの機会を特定し、イノベーション戦略を策定し、AI/ML 機能を企業ソリューションに組み込むことに注力している。

8 · 生成 AI の成功にはリスクとリターンのバランスが必要

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