生成AI導入プラン策定のためのワークブック
生成AIを導入するための4つのステップ© 2023 Gartner, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved. Gartner is a registered trademark of Gartner, Inc. or its affiliates. This presentation, including all supporting materials,
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生成AIに関するコミュニケーションでは、ビジネス上の問題に焦点を当て、達成可能なユースケースに重点が置かれている
生成AIは急に注目を集めるようになりましたが、一部の組織では既に、複数のビジネス部門やプロセス全体にAI手法を導入し、幅広い経験と成功を手にしています。

Gartnerの調査によれば、成熟した組織は、現在AIを実際に試している組織の10%にすぎないものの、生成AIの導入に関して先進的な組織から多くを学ぶことができます。

本ワークブックを活用することで、ビジネス・リーダーとITリーダーは、価値と実現可能性の高い生成AIイニシアティブに注力し、ベスト・プラクティスを共有しながらコミュニケーションに取り組むことができます。そのためには、戦略的なアプローチを取り入れる必要があります。
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生成AI戦略の4つの柱に関連するアクション
生成AIのビジョンを確立する

価値を獲得するための対策を講じる

導入の優先順位を設定する

リスクを特定する

生成AIは企業目標をどのように推進し、どのようなメリットが期待できるのか、そして成功をどのように測定するべきかを明確に定めます。

ITリーダーとビジネス・リーダー
は、合意に基づいた価値と実現可能性について判断し、追求すべき最善の生成AIイニシアティブを特定します。

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価値を獲得するために、実現する必要のある重要事項を把握し、対策、責任、アクションを明確にします。

規制、評判、コンピテンシ、テクノロジなどに関するリスクを評価し、軽減すべきものを特定します。

AI戦略フレームワークの主要コンポーネント

ビジョン

• 目標

• メリット• 成功の評価指標

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価値• ビジネス・インパクト• チェンジ・マネジメント• 人材とスキルリスク

• 規制
• 評判

• コンピテンシ導入• ユースケースとバリュー・マップ• AI意思決定フレームワーク• 意思決定ガバナンスAIのビジョン

最初に、生成AIの目的が企業目標とどのように結び付くかを明示する
ここでは、企業のビジョンとAIの関係性について考えます。
まずは、ステークホルダーとのレベル合わせが重要であることを忘れないようにします。
1. 自社のビジョンを再確認します。下記の空欄にビジョンを書いてみましょう。
「………………………………………………………………」
2. 上に示したビジョンについて、AIがどうサポートするかを明確にしてみましょう。

– ひとつの例として「AIは、自社ビジネスに求められる領域で、いくつかの方法によって、より良いビジネス価値を生み出すことができる」が挙げられます。

– 別の例では「AIを活用して、人の主観やバイアスによる影響を避け、より公正な成果を実現する」などがあります。

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AIの目標を明確に示すことが、組織全体でのAIの導入と普及を促進し実現するための鍵となります。また、適切なユースケースに対して資金提供が行われるようにすることが、より明らかな投資収益率を実現し、さらなるイノベーションを生み出すことにもつながります。

AIのビジョン

次に、生成AIでビジネス目標の達成をどのように推進するかを特定する

生成AIを導入してどのようにビジネス目標を達成するかを考えます。具体的には、ビジネス目標に沿ってどのような価値がもたらされるかを明確にし、成功を測定する方法を検討します。また、その価値を最大化するためのユースケースを考えます。ユースケースの価値や実現可能性は、「導入」フェーズで検証することが必要です。

以下は、いくつかのビジネス目標とそれに対するAIの活用例です。

目標

売上高の拡大顧客満足度の向上
コストの削減スタッフの増強と生産性の向上

サービスの可用性の向上
6AI／生成AIによる目標達成の支援方法

追求すべきユースケース例

AIからインスピレーションを得た、あるいはAIに裏付けされたビジネスモデルの変革が、新たなビジネス・イニシアティブを生み出す

振る舞い分析、契約ライフサイクル管理

タスクとプロセスの自動化により、オペレーション・コストを削減する

リスク／不正行為の軽減、資産パフォーマンス管理

顧客の振る舞い分析の機能が向上することで、顧客との距離が縮まる

仮想顧客アシスタント

拡張AIと自動化により、従業員を単純タスクの管理から解放し、生産性を高める

ナレッジ・マネジメント／トレーニング、コンテンツ生成、コード生成

データ・ドリブン型の予測的アナリティクス・ツールにより、デジタル・サービスを向上させる© 2023 Gartner, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved.

予知保全、プロアクティブな脅威管理

AIのビジョン

加えて、AIの成功評価指標を設定する

個々のユースケースの価値を測定するには、包括的なビジネス目標に結び付く成功評価指標が必要です。以下のように、特定の重要な成功要因に関連し、価値を実証するまでの予測期間も示した評価指標を選択します。
ビジネス目標適切な成功評価指標

完了日

売上高の拡大プロダクト・ラインの売り上げ拡大率

日付

顧客満足度の向上
新規ビジネス・イニシアティブ
タスクまたはプロセスの自動化
コストの削減スタッフの増強と生産性の向上
サービスの可用性の向上

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顧客満足度指数／ネット・プロモーター・スコア (NPS)
新規ビジネス・イニシアティブの件数短縮された処理時間

CAPEX/OPEXの削減率

従業員の生産性に関する評価指標 (付加価値の高いタスクに費やされた時間など)
年間可用率

日付
日付
日付
日付

日付

日付

AIの価値価値を獲得するために組織的な対策を講じる

ビジョンの段階で見込まれるビジネス・メリットを明確にします。そしてメリットを実現するための具体的な方法を特定します。価値を獲得する戦略において、実現する可能性のある重要事項を把握し、対策、責任、アクションを下表のように特定します。
戦略上の重要事項

責任者となる
経営幹部

組織が実行するアクション

企業目標に沿ったプロジェクトの方が、成功し成熟度が高まる可能性が高い目標を文書化し、AI活用機会へのポートフォリオ・アプローチを必須とする

CIO

プロジェクトの成熟度に対する信頼性を高めるための評価指標が重要である

財務面やリスク管理の観点からの成果を測定する評価指標の代わりに、プロジェクトの進捗や成果を測定できる評価指標を選択し、測定を指示する

CFO(最高財務責任者)• CDAO (最高データ／アナリティクス責任者)と連携し、今後のプロジェクトに対して最も測定可能で教育的効果が高い評価指標を検討する

CDAO、CIO• AIプロジェクト／プロダクト開発において、多岐にわたる側面についてRACIマトリクスを作成する

説明責任の仕組みが公式に存在していると、AIの成果が高まる

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対策© 2023 Gartner, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved.

AI戦略の策定と実行のためのRACI(実行責任者、説明責任者、協業先、報告先) マトリクスの作成を支援する• 取り組むべき企業目標を示す• ポートフォリオの規模を決定する。5つ以下のパイロットと実用最小限のプロダクトにすることを検討する

AIのリスク

リスクを評価し、軽減する

どの種類のAIでも、下表を含むさまざまなリスクが存在します。生成AIには、事実に基づかない情報を生成する幻覚 (ハルシネーション) や偏りのある不正確な結果など、特定の新たなタイプのリスクが伴います。各リスクを適切に評価して軽減するため、主要なリスクはすべて記録します。
主なリスクのタイプ
規制

リスク・
カテゴリ

責任者となる
経営幹部

アクション・プラン

規制の遵守

CIO/CTO(最高テクノロジ責任者)、およびCRO (最高リスク責任者)

新たな法律や規定の制定や既存の規制の適用範囲の拡大など、絶え間なく進化する規制環境についての最新状況を把握する

AI実務担当者と法務／リスク／セキュリティ担当者とのコラボレーションを実行し、ユースケースの実現可能性と許容可能なリスクを評価する

AIガバナンス・オフィスを設置し、独立した立場の監査委員会が結果をレビューする

CIO/CTO

AI戦略をクラウド戦略と整合させ、AIの基盤としてのクラウドを検討する

AIの目標やスケジュールに合わせて、データ／アナリティ
クス・インフラストラクチャを近代化するためのテクノロジ・ロードマップを作成する

技術的負債の削減と段階的なイノベーションのためのスタートアップ促進プログラムを作成する

評判

セキュリティと安全性

コンピテンシ*

技術的負債

CIO/CTO

組織内の悪意ある攻撃者と悪意のない攻撃者がAIにもたらす脅威を認識する

企業全体のセュリティ・コン
トロール、データの完全性、AIモデルのモニタリングにおけるセキュリティを強化する

AIシステムのセキュリティ確保に外部リソースを活用する*「コンピテンシ」は、特定の役割や職務における効果的なパフォーマンスを予測できる、観察／測定可能な一連の幅広い特性 (スキルやナレッジを含む) である。コンピテンシは、職務を遂行する「方法」である。

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AIの導入価値および実現可能性の高いプロジェクトを優先する

下表に示したような基準を用いて、各プロジェクトの実現可能性と価値を評価します。プロジェクトに点数を付けることで、相対的なランク付けが可能になります。経営幹部は、価値が高くリスクも高い、実現可能性の低いイニシアティブを追求したがります。しかし、実現可能性が低すぎて成立しないプロジェクトは避けるようにします。ビジネス価値への貢献が顕著で実現可能性が高いように見えるユースケースは突破口となりえます。一方で、市場にとって有望なアイデアでありながら、評価や実現可能性を見誤り、その価値を十分に発揮することができなければ、絶好の機会を逃すことになります。
技術面での実行可能性に関する要素

ビジネス価値に関する要素ラベル付き
プロジェクト データへのアクセス

アーキテクチャ／テクノロジの実現可能性

実行するスキル／人材

自社のミッション／価値観との整合性

スポンサーのサポート

測定可能なKPI

名称ある／場合による／なし

ある／場合による／なし

ある／場合による／なし

ある／場合による／なし

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名称ある／場合による／なし

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ある／場合による／なし

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ある／場合による／なし

ある／場合による／なし

ある／場合による／なし

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総合的なビジネス価値(1～10段階、10が最高得点)

総合的な技術面での実行可能性(1～10段階、10が最高得点)

優先順位

実用的で客観的な知見

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